Guide · Apple Silicon
MLX vs. PyTorch auf dem Mac. Welches Framework fürs Training?
Wer auf einem Mac mit M-Chip Modelle trainiert, landet bei zwei Optionen: PyTorch mit dem Metal-Backend (MPS) oder Apples eigenem Framework MLX. Beide nutzen die GPU des M-Chips – aber auf unterschiedliche Weise.
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Die Kurzfassung
Zwei Wege zur Mac-GPU.
PyTorch ist das Standard-Framework der ML-Welt. Auf dem Mac läuft es über das Metal-Backend MPS. Der große Vorteil ist das Ökosystem: Hugging Face Transformers, PEFT/LoRA und unzählige Beispiele funktionieren direkt. Einzelne Operationen werden von MPS noch nicht unterstützt und fallen dann auf die CPU zurück.
MLX ist ein Open-Source-Framework von Apple, das 2023 erschienen ist und gezielt für Apple Silicon gebaut wurde. Es nutzt den gemeinsamen Arbeitsspeicher (Unified Memory) von CPU und GPU direkt. Mit mlx-lm gibt es eine eigene Bibliothek, um Sprachmodelle mit LoRA feinzujustieren.
Im Vergleich
MLX und PyTorch (MPS) nebeneinander.
- Entwickelt von
- PyTorch (MPS)Meta und Community
- MLXApple
- Plattformen
- PyTorch (MPS)macOS, Windows, Linux
- MLXnur Apple Silicon
- Nutzt Unified Memory
- PyTorch (MPS)Teilweise
- MLXJa
- Ökosystem (Hugging Face, PEFT)
- PyTorch (MPS)Ja
- MLXTeilweise
- LoRA für Sprachmodelle
- PyTorch (MPS)Ja
- MLXJa
- Bild- und Spezialmodelle (z. B. YOLO)
- PyTorch (MPS)Ja
- MLXTeilweise
- Gleicher Code auf NVIDIA und Mac
- PyTorch (MPS)Ja
- MLXNein
| PyTorch (MPS) | MLX | |
|---|---|---|
| Entwickelt von | Meta und Community | Apple |
| Plattformen | macOS, Windows, Linux | nur Apple Silicon |
| Nutzt Unified Memory | Teilweise | Ja |
| Ökosystem (Hugging Face, PEFT) | Ja | Teilweise |
| LoRA für Sprachmodelle | Ja | Ja |
| Bild- und Spezialmodelle (z. B. YOLO) | Ja | Teilweise |
| Gleicher Code auf NVIDIA und Mac | Ja | Nein |
Stand: Oktober 2026. Konkrete Geschwindigkeiten hängen stark von Modell, Chip und Speicher ab – deshalb hier bewusst keine Benchmark-Zahlen.
Entscheidungshilfe
Wann was?
PyTorch (MPS), wenn …
- du Bild-, Text- oder Audiomodelle aus Hugging Face trainierst
- dein Projekt auch auf NVIDIA-Rechnern laufen soll
- du bestehende Tutorials und Skripte nutzen willst
- du YOLO oder andere Spezialmodelle brauchst
MLX, wenn …
- du ausschließlich auf Apple Silicon arbeitest
- du Sprachmodelle mit LoRA feinjustierst
- du den gemeinsamen Speicher deines Macs voll ausnutzen willst
- du mit einem jüngeren, kleineren Ökosystem leben kannst
In FrameTrain
Du musst dich nicht festlegen.
- 01
PyTorch für alles
FrameTrain trainiert auf dem Mac standardmäßig mit PyTorch über Metal – für Bild-, Text-, Audio- und Sprachmodelle.
- 02
MLX für Sprachmodelle
Beim LLM-Fine-Tuning gibt es das Feld Backend mit den Optionen auto, torch und mlx. Für MLX muss das Paket mlx-lm installiert sein; die App zeigt an, wenn es fehlt.
- 03
Ergebnisse vergleichen
Jeder Lauf wird als eigene Version gespeichert. So siehst du in der Analyse direkt, welches Backend auf deinem Mac besser abschneidet.
Häufige Fragen
Beim LoRA-Fine-Tuning von Sprachmodellen auf Apple Silicon wird MLX häufig als schneller und speichersparender beschrieben. Wie groß der Unterschied ist, hängt von Modell, Chip und Speicher ab. Für andere Modelltypen ist PyTorch wegen des größeren Ökosystems meist die praktischere Wahl.
Teilweise. Gewichte lassen sich zwischen den Formaten konvertieren, das ist aber ein zusätzlicher Schritt. Wenn dein Modell später auch auf NVIDIA-Hardware laufen soll, ist PyTorch der direktere Weg.
Nein, MLX ist nur für Apple Silicon gebaut. Auch FrameTrain unterstützt auf dem Mac ausschließlich Apple Silicon.
Probier beide Backends auf deinem Mac aus.
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