mlx-porting

Name: mlx-porting
Author: dgrauet

Desenvolvimento

Autor: dgrauet

Port PyTorch / CUDA diffusion, transformer, LLM, audio, or 3D models to Apple MLX for Apple-Silicon inference. Invoke whenever the user is working on an MLX port — scaffolding a `-mlx` fork, translating attention / RoPE / VAE / norm layers, setting up PyTorch vs MLX parity tests, diagnosing wrong numerics (black images, cyan textures, gray output, garbage tokens, shape-safe silent failures), picki

2estrelas

Atualizado há 5 meses

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/plugin marketplace add dgrauet/claude-skill-mlx-porting

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#ai #llm #test

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Porting PyTorch / CUDA to Apple MLX

What this skill covers

This skill captures the workflow and pitfalls accumulated across ~10 production MLX ports (LTX-2, CogVideoX-Fun, Matrix-Game, VOID, Fish S2 Pro, Mistral Small, Qwen Image, Hunyuan3D-2.1, …). It is for inference-only ports on Apple Silicon using the mlx-forge (conversion) + mlx-arsenal (reusable ops) + *-mlx fork convention.

Scope boundary — delegate:

For writing or updating an *mlx-forge conversion recipe specific

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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