Proyek open-source mlx-smolvla menyediakan runtime Python untuk mengeksekusi checkpoint SmolVLA menggunakan MLX di Apple Silicon, dengan fitur inferensi, server protokol LeRobot, dan pratinjau untuk pelatihan LoRA. Benchmark pada Apple M5 Pro menunjukkan jalur MLU mencapai latensi median 110,75 ms untuk chunk 50 aksi, yang 1,85× lebih cepat daripada PyTorch-MPS.

  • Runtime adalah native MLX tanpa dependensi Torch atau Transformers.
  • Jalur kompatibilitas CPU yang ketat memastikan perbandingan deterministik dengan PyTorch, sementara Metal menggunakan pemeriksaan statistik.
  • Proyek ini mencakup server kebijakan yang mengimplementasikan protokol gRPC inferensi asinkron LeRobot.
  • Pelatihan LoRA saat ini merupakan pratinjau penelitian dengan validasi paritas terbatas.

Penulis mencatat bahwa checkpoint basis mentah tidak memiliki antarmuka aksi fisik yang efektif dan memerlukan checkpoint yang ditinjau dengan statistik robot yang cocok untuk klien gerakan.