# Otterly Space Docs LLM

## Docs

- [Awesome MLX — l'écosystème](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/ecosystem/awesome-mlx.md): Quelques outils et projets tiers utiles autour de MLX
- [Préparer vos données](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/fine-tuning/dataset-preparation.md): Construire un dataset lisible, cohérent et exploitable pour un fine-tuning MLX
- [Guide LoRA Fine-Tuning](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/fine-tuning/lora-guide.md): Adapter un LLM avec LoRA dans MLX sans réentraîner tous les poids
- [QLoRA — fine-tuning quantifié](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/fine-tuning/qlora-guide.md): Adapter un modèle quantifié avec moins de mémoire grâce à QLoRA
- [Tips & astuces](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/fine-tuning/tips-and-tricks.md): Quelques repères simples pour réussir un fine-tuning MLX sans perdre du temps
- [Patterns d'architecture](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/architecture-patterns.md): Organiser proprement vos features IA on-device dans une app Swift
- [Disponibilité du modèle](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/availability.md): Vérifier proprement si le modèle système Apple est utilisable
- [Erreurs & guardrails](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/error-handling.md): Gérer proprement les erreurs de génération et de tool calling
- [Guided Generation](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/guided-generation.md): Obtenir des objets Swift structurés avec @Generable et @Guide
- [Instructions](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/instructions.md): Définir le rôle, le ton et le format attendus pour une session
- [Foundation Models](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/introduction.md): Utiliser le modèle de langage système d'Apple depuis Swift
- [Prompts & PromptBuilder](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/prompts.md): Écrire de meilleurs prompts avec les outils natifs du framework
- [Session & cycle de vie](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/session-lifecycle.md): Créer, réutiliser et réinitialiser un LanguageModelSession au bon moment
- [Streaming & UX](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/streaming-ux.md): Afficher les réponses du modèle au fil de l'eau dans une app SwiftUI
- [Tools](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/foundation-models/tools.md): Étendre le modèle avec vos propres fonctions Swift
- [Installation & Setup](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/installation.md): Installer MLX et mlx-lm sur votre Mac pour exécuter des modèles locaux
- [Introduction à MLX](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/introduction.md): Comprendre ce que MLX apporte pour exécuter et entraîner des modèles sur Apple Silicon
- [mlx-lm : générer du texte](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/local-llms/mlx-lm-generate.md): Utiliser mlx-lm en ligne de commande, en Python et comme serveur local
- [Ollama & llama.cpp](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/local-llms/ollama-llamacpp.md): Comprendre quand utiliser Ollama ou llama.cpp à la place de MLX
- [LLMs locaux sur Mac — vue d'ensemble](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/local-llms/overview.md): Choisir entre MLX, Ollama, llama.cpp et les intégrations Swift pour exécuter des modèles localement
- [Intégration Swift & Core ML](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/local-llms/swift-integration.md): Choisir la bonne stratégie Swift pour utiliser un modèle local ou on-device
- [MLX Community sur Hugging Face](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/models/mlx-community.md): Choisir et utiliser des modèles déjà préparés pour MLX
- [Quantification des modèles](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/models/quantization.md): Réduire la taille d'un modèle pour le rendre plus facile à exécuter avec MLX
- [Quick Start](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/quickstart.md): Lancer un premier modèle local avec MLX et mlx-lm
- [Communauté & ressources](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/resources/community.md): Où suivre MLX, les LLMs locaux et les retours d'expérience utiles
- [Repos officiels Apple](https://docsmlx.otterly.dev/mlx/resources/official-repos.md): Les dépôts ml-explore à suivre pour travailler sérieusement avec MLX

## Optional

- [GitHub MLX](https://github.com/ml-explore/mlx)
- [MLX Community HF](https://huggingface.co/mlx-community)
- [WWDC25 Talk](https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2025/298)