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ddalcu/mlx-serve
GitHub提供 mlx-serve 基准测试方法论，涵盖 bench.sh/llmprobe 使用、跨引擎对比陷阱及性能声明规范。指导正确运行基准测试并确保性能数据准确性与可比性。
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Skills in Collection (8)
提供 mlx-serve 基准测试方法论，涵盖 bench.sh/llmprobe 使用、跨引擎对比陷阱及性能声明规范。指导正确运行基准测试并确保性能数据准确性与可比性。
需要运行或解释 mlx-serve 性能基准测试时
准备发布或讨论模型性能提升/回归数据时
对比不同推理引擎（如 LM Studio, oMLX）性能时
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指导创建、构建和调试 mlx-serve 插件，区分外部 dylib 与内部代码库集成，提供开发、测试及发布流程。
创建或构建插件
添加或移植模型/后端
调试插件加载失败问题
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将性能基准测试报告生成为图表，用于 PR 验证速度主张。通过运行基准测试、生成可视化图片并托管到公开仓库，帮助审查者快速评估不同上下文大小下的性能表现。
PR 涉及性能提升声明
需要展示基准测试结果对比
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提供mlx-serve发布前的标准化验证清单，涵盖Hermetic测试、性能基准、API合规性及回归脚本等步骤，确保版本质量与一致性。
准备软件发布
执行预发布验证流程
编写或更新CHANGELOG
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提供mlx-serve性能基准测试方法论，规范llmprobe使用、对比陷阱规避及性能声明礼仪，确保测试准确性与可复现性。
运行性能基准测试前
发布或验证性能指标时
进行不同引擎间的性能对比时
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将性能基准测试报告生成为图表并托管，用于PR中验证速度声明。适用于涉及性能改进或需要展示基准运行结果的场景。
PR包含速度声明
被要求生成基准测试图表
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mlx-serve发布前验证清单，涵盖Hermetic测试、性能门禁、API一致性检查及回归脚本执行，确保版本质量。
准备发布新版本
执行预发布验证流程
编写CHANGELOG条目
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用于在本地 Mac 通过 HTTP 调用 mlx-serve 服务，实现 LLM 聊天、图像/音频/视频生成及决策等 AI 功能。指导如何连接、选择模型、处理内存及调用各端点。
需要本地运行 AI 生成任务（如图片、视频、音乐）
需要将应用集成到本地 MLX 推理服务
用户请求使用本地大模型进行对话或数据处理
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