近日，oMLX 创建者 Jun Kim 宣布，自己已经正式加入 Hugging Face，成为一名开源机器学习工程师。
有意思的是，这次加入大厂之后，他手里的开源项目并不会被“收走”，反而要继续往下做。
Jun Kim 明确表示，oMLX 会继续留在原来的仓库，继续采用 Apache 2.0 开源协议，他本人也会像过去一样继续领导这个项目。
唯一的区别是，以前这是他的个人副业，现在终于变成全职工作。
oMLX是今年本地 AI 圈里特别火的一个项目《2万Star！Mac本地AI推理框架开源，RAM+SSD分层缓存省下大把内存》。
今年 2 月 13 日，Jun Kim 发布了 oMLX 0.1.0。
半年之后，这个最初只是为了满足自己需求而做的小工具，GitHub Star 已经突破 2 万，参与贡献的开发者超过 200 人。Jun Kim 也感慨，这个项目已经远远超出了自己最初的预期。
oMLX 能够让普通用户更方便地在 Mac 上运行本地大模型。
他在宣布加入 Hugging Face 时写道，自己希望做到：即使一个朋友昨天才刚买 MacBook，今天也能在上面跑起 AI。
在他看来，Apple Silicon 是目前普通用户进入本地 AI 世界门槛最低的平台之一，不需要自己组复杂的 GPU 机器，而 MLX 则有机会把这种硬件优势进一步释放出来。
这也是他最终选择 Hugging Face 的原因。
Hugging Face 本身就是目前全球最大的开源 AI 社区之一，对于很多准备尝试本地模型的人来说，寻找模型、下载模型、查看模型配置，第一站往往就是 Hugging Face。
Jun Kim 也表示，自己当初进入本地 AI 世界时，同样是从这里开始的。
现在，他从一个 Hugging Face 的使用者，变成了平台的一员。
按照 Hugging Face 官方的说法，加入之后，Jun Kim 除了继续维护 oMLX，还会进一步参与整个 MLX 社区的建设。
其中一个明确方向，是打通 Transformers 模型定义到 MLX 参考实现之间的链路，让一个新模型发布之后，可以更快进入 MLX 生态，而不同的本地推理引擎也不用重复做一遍模型适配工作。
从半年做到 2 万 Star，再到加入 Hugging Face 全职继续开源，Jun Kim 这次算是把自己的个人项目，直接做成了自己的工作。
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