<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AppleSilicon on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/applesilicon/</link><description>Recent content in AppleSilicon on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 16 May 2026 11:25:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/applesilicon/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Mac에서 돌리는 로컬 LLM 서버 — oMLX, 계층형 KV 캐시와 연속 배칭</title><link>https://techllm.github.io/posts/omlx-apple-silicon-llm/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 11:25:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/omlx-apple-silicon-llm/</guid><description>Apple Silicon Mac용 LLM 추론 서버 oMLX. RAM+SSD 2계층 KV 캐시, 연속 배칭, 멀티모델 동시 서빙을 메뉴바 앱으로 제어한다. GitHub 스타 1.4만.</description></item><item><title>에이전트가 PR을 열면 안 되는 이유 — HuggingFace의 transformers→MLX 포팅 스킬</title><link>https://techllm.github.io/posts/transformers-to-mlx-agent-skill/</link><pubDate>Sun, 10 May 2026 17:30:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/transformers-to-mlx-agent-skill/</guid><description>HuggingFace가 transformers 모델을 mlx-lm으로 포팅하는 AI 스킬을 공개했다. PR 폭증 시대에 코드 품질을 지키는 방법과 에이전트 시대 오픈소스 기여의 새 기준을 제시한다.</description></item></channel></rss>