## Ollama Taps Apple's MLX: Percepatan AI Lokal untuk Pengguna Mac

Pecinta teknologi, kabar baik datang dari dunia kecerdasan buatan lokal! Ollama, platform runtime untuk Large Language Models (LLMs) yang memungkinkan pengguna menjalankan model AI secara lokal, baru saja mengumumkan pembaruan signifikan. Perusahaan ini kini memanfaatkan kerangka kerja **MLX** dari Apple untuk membuat model AI berjalan jauh lebih kencang di perangkat Mac.

Dukungan untuk kerangka kerja **MLX** ini bukan sekadar fitur kecil. Ini adalah langkah strategis yang membuat pengalaman menjalankan model AI secara lokal di Mac menjadi lebih mulus dan responsif. Bayangkan Anda bisa menjalankan *coding agents* atau asisten AI langsung di laptop Anda tanpa harus bergantung pada API eksternal yang kadang kala memakan biaya dan kurang privasi.

### Apa Itu MLX dan Mengapa Ini Penting untuk Ollama?

**MLX** adalah kerangka kerja *machine learning* sumber terbuka yang diperkenalkan Apple pada tahun 2023. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuannya untuk menjalankan model secara efisien di arsitektur *hardware* modern Apple. Kunci dari **MLX** adalah model memori bersama (shared memory model). Ini berarti CPU dan GPU dapat mengakses data yang sama tanpa perlu transfer data bolak-balik yang memakan waktu. Hasilnya? Latensi yang lebih rendah dan *throughput* yang lebih tinggi saat model melakukan inferensi, atau proses prediksi.

Ollama secara resmi kini terintegrasi langsung dengan arsitektur ini. Pengumuman terbaru dari Ollama menyoroti peningkatan signifikan dalam hal responsivitas dan kecepatan generasi teks, terutama untuk model yang berfokus pada *coding*. Ini berarti, ketika Anda meminta bantuan *coding* dari AI lokal Anda, jawabannya akan datang lebih cepat dari sebelumnya.

Selain itu, pembaruan ini juga membawa perubahan lain seperti *caching* yang lebih efisien dan dukungan untuk format kuantisasi yang lebih baru. Format ini berperan penting dalam mengurangi latensi, yang sangat terasa saat Anda berinteraksi secara interaktif dengan model AI. Menjalankan model secara lokal juga berarti data Anda tetap berada di perangkat Anda, memberikan kontrol lebih besar atas privasi dan keamanan.

### Dukungan NVFP4: Mengakomodasi Model yang Lebih Besar

Selain integrasi **MLX**, Ollama juga menambahkan dukungan untuk format **NVIDIA NVFP4**. Ini adalah format inferensi presisi rendah yang dirancang khusus untuk mengurangi penggunaan memori dan *bandwidth*. Dengan **NVFP4**, model yang lebih besar dapat dijalankan meskipun dengan batasan *hardware* yang lebih ketat, tanpa mengorbankan akurasi secara signifikan.

Format **NVFP4** dapat mengompres bobot model dengan lebih efisien dibandingkan format lain seperti FP16. Hal ini memungkinkan model yang dioptimalkan dengan **NVFP4** menghasilkan keluaran yang mendekati performa model produksi, namun tetap bisa dijalankan di perangkat pengembang.

### Momentum Agen Lokal dan Masa Depan AI

Pembaruan Ollama ini datang seiring dengan meningkatnya minat pada sistem berbasis agen (*agent-style systems*) yang beroperasi langsung di mesin pengguna. Proyek seperti **OpenClaw** yang populer di GitHub menjadi contoh nyata permintaan akan asisten AI yang mampu berinteraksi dengan berbagai platform pesan, file, dan *tools* eksternal.

Meskipun agen lokal menawarkan keuntungan seperti kontrol penuh atas eksekusi tugas dan pemrosesan data, menjalankannya secara lokal bisa menjadi tantangan dari sisi performa. Dengan integrasi **MLX** untuk Mac dan dukungan **NVFP4** untuk efisiensi memori, Ollama secara efektif membuat solusi *stack* AI lokal menjadi lebih mudah diakses dan semakin mendekati performa kelas produksi. Ini sangat krusial bagi mereka yang memprioritaskan kendali data dan eksekusi.

Perkembangan ini menandakan pergeseran menarik dalam cara dan tempat sistem AI dijalankan. Dengan semakin kuatnya model AI lokal, pengalaman pengembang di Mac akan semakin kaya dan efisien.

## Referensi
- https://thenewstack.io/ollama-taps-apples-mlx/

Ollama kini memanfaatkan kerangka kerja MLX Apple untuk membuat model AI lokal berjalan lebih cepat di Mac, sekaligus memperkenalkan dukungan format NVFP4 untuk efisiensi memori.

Ollama Manfaatkan MLX Apple untuk Akselerasi Model AI Lokal di Mac

Reggi

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#apple-mlx

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini