如何在Apple Silicon上快速部署mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit超简单3步教程【免费下载链接】DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bitmlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit是一款专为Apple Silicon优化的4bit量化模型基于Qwen3.5架构打造支持文本、代码、图像和视频等多模态输入特别适合在M系列芯片上实现高效本地推理。本教程将带你通过3个简单步骤完成部署让你轻松体验强大的AI模型能力。 准备工作确认系统要求在开始部署前请确保你的设备满足以下条件硬件搭载Apple Silicon芯片的MacM1/M2/M3系列系统macOS 12.0或更高版本环境已安装Python 3.8和pip包管理器该模型采用MLX 4bit affine量化技术config.json在保持性能的同时大幅降低内存占用典型部署仅需8GB以上内存即可流畅运行。 第1步安装mlx-vlm工具打开终端执行以下命令安装最新版mlx-vlmpip install -U mlx-vlmmlx-vlm是专为多模态模型设计的MLX工具包支持图像、视频和文本输入处理。安装过程通常需要1-2分钟取决于网络速度。 第2步获取模型文件通过Git克隆模型仓库到本地git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit cd DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit仓库包含模型权重文件model-00001-of-00002.safetensors和model-00002-of-00002.safetensors、配置文件和分词器资源总大小约5GB。 第3步运行推理测试根据需求选择以下测试方式文字/代码推理在终端执行python -m mlx_vlm.generate \ --model . \ --max-tokens 512 \ --temperature 0.2 \ --prompt Write a Python function that parses a JSONL file and counts records by label.该命令会启动文本生成模式模型将根据提示生成Python代码。temperature参数控制输出随机性0.2适合需要精准结果的场景。图像推理准备一张测试图片执行python -m mlx_vlm.generate \ --model . \ --max-tokens 512 \ --temperature 0.0 \ --prompt Describe this image. \ --image 你的图片路径模型采用Qwen3VLProcessor处理器preprocessor_config.json支持多种图像格式会自动将图像转换为模型可接受的输入格式。 使用技巧与注意事项性能优化对于M系列芯片建议使用--num-threads参数调整线程数通常设为CPU核心数的1.5倍多模态优势该模型保留了完整的视觉组件config.json中的vision_config部分支持图像和视频输入内存管理4bit量化使模型在8GB内存设备上即可运行但处理高分辨率图像时建议关闭其他应用更新维护通过pip install -U mlx-vlm可获取工具包更新模型配置变更可参考configuration.json 许可证信息本模型采用Apache 2.0许可证继承自原始模型Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B允许商业和非商业用途但需遵守许可证要求。通过以上三个简单步骤你已成功在Apple Silicon设备上部署了mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit模型。无论是代码生成、文本理解还是图像分析这款模型都能为你提供高效的本地AI能力。如有问题可查阅项目中的README.md获取更多详细信息。【免费下载链接】DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/mlx-community/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B-4bit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考