MLX 설치하기

MLX는 PyPI에서 설치하거나 소스에서 빌드할 수 있어요. 대부분의 사용자는 pip으로 간단히 설치하면 돼요. 이 페이지에서는 Python·C++ API 설치와 소스 빌드, 그리고 자주 겪는 문제 해결을 다뤄요.

출처: MLX Build and Install (공식)

Python 설치

MLX는 PyPI에서 제공돼요. Apple silicon 컴퓨터에서 쓰려면 이렇게 설치해요.

pip install mlx

PyPI에서 설치하려면 다음 요구 사항이 필요해요.

Apple silicon 사용
네이티브 Python >= 3.10
macOS >= 14.0

MLX는 macOS 14.0 이상을 실행하는 디바이스에서만 사용할 수 있어요.

CUDA

MLX에는 CUDA 백엔드가 있어서 이렇게 설치할 수 있어요.

pip install mlx[cuda12]

CUDA 패키지를 PyPI에서 설치하려면 다음 요구 사항이 필요해요.

NVIDIA 아키텍처 >= SM 7.5
NVIDIA 드라이버 >= 550.54.14
CUDA 툴킷 >= 12.0
glibc >= 2.35인 Linux 배포판
Python >= 3.10

CUDA 13이라면 pip install mlx[cuda13]을 써요. CUDA 13 패키지는 NVIDIA 드라이버 >= 580 또는 적절한 CUDA 호환성 패키지가 필요해요.

CPU 전용 (Linux)

Linux에서 실행되는 CPU 전용 MLX는 이렇게 설치해요.

pip install mlx[cpu]

소스에서 빌드

소스 빌드에는 libblas-dev, liblapack-dev, liblapacke-dev(Linux), C++20 컴파일러(예: Clang >= 15.0), cmake 3.25 이상, Xcode >= 15.0과 macOS SDK >= 14.0이 필요해요.

Python API를 소스에서 빌드하려면 GitHub에서 클론하고 pip으로 설치해요.

git clone [email protected]:ml-explore/mlx.git mlx && cd mlx
pip install .

개발용이라면 editable 설치를 사용해요.

pip install -e ".[dev]"

테스트는 python -m unittest discover python/tests로 실행해요.

C++ API는 소스에서만 빌드·설치할 수 있어요.

git clone [email protected]:ml-explore/mlx.git mlx && cd mlx
mkdir -p build && cd build
cmake .. && make -j
make test
make install

문제 해결

"OS와 Python 버전이 요구 범위인데 pip이 매칭 배포판을 찾지 못해요" — 아마 네이티브가 아닌 Python을 쓰고 있을 거예요. python -c "import platform; print(platform.processor())" 출력이 arm이어야 해요. i386이면 네이티브 Python으로 바꿔야 해요.

"Metal not found" — Xcode를 설치하고(xcode-select --install) 활성 개발자 디렉토리를 설정해요(sudo xcode-select --switch /Applications/Xcode.app/Contents/Developer).

"x86 Shell" — uname -p가 x86이면 셸이 Rosetta로 x86으로 실행 중인 거예요. 앱의 "Get Info"에서 "Open using Rosetta"를 해제하고 터미널을 재시작해요. uname -p가 arm이면 네이티브로 실행되는 거예요.

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