VL-JEPA на своём железе: как заставить Apple Silicon понимать картинки без облаков

Зачем это вообще нужно?

Ещё одна модель, ещё один репозиторий на GitHub. VL-JEPA от Meta - это не очередной текстовый попугай. Это модель, которая смотрит на картинки и понимает, что на них происходит. Не просто описывает объекты, а улавливает контекст, действия, причинно-следственные связи.

Проблема в том, что большинство таких моделей требуют либо облачных GPU, либо сложной настройки CUDA. Но VL-JEPA работает на MLX - фреймворке Apple для их чипов. Это значит, что ваш MacBook с M1/M2/M3 может запускать модели, которые раньше требовали серверных видеокарт.

Подготовка: что должно быть на вашем Mac

Первое, что ломает 90% попыток установки - неправильная среда. Не пытайтесь ставить это поверх существующего PyTorch или TensorFlow. MLX живёт в своей вселенной.

1 Проверка системы

Откройте терминал и выполните:

sw_vers
system_profiler SPHardwareDataType | grep "Chip"
system_profiler SPHardwareDataType | grep "Memory"

У вас должно быть:

• macOS Sonoma или новее (14.0+)
• Apple Silicon (M1, M2, M3, M4 - не важно)
• Минимум 16GB памяти (реально нужно 24GB+)

2 Python и виртуальное окружение

Не используйте системный Python. Не используйте Anaconda (она создаёт проблемы с MLX). Делаем всё чисто:

# Проверяем Python версию
python3 --version
# Должно быть 3.9+

# Устанавливаем venv если нет
pip3 install virtualenv

# Создаём виртуальное окружение
python3 -m venv ~/vl-jepa-env

# Активируем
source ~/vl-jepa-env/bin/activate

Видите (vl-jepa-env) в начале строки терминала? Отлично. Теперь всё, что ставим, будет изолировано.

Установка: где всё ломается

Основная ошибка - пытаться установить зависимости в неправильном порядке. MLX должен ставиться первым, до всего остального.

3 Ставим MLX

# ВАЖНО: выходим из всех других виртуальных окружений
# Убедитесь, что в терминале видно (vl-jepa-env)

pip install mlx
pip install mlx-lm

Если видите ошибку про компиляцию - скорее всего, у вас старый Xcode Command Line Tools. Обновите:

xcode-select --install
# Соглашайтесь со всем

4 Клонируем и настраиваем VL-JEPA

cd ~
git clone https://github.com/facebookresearch/vl-jepa
cd vl-jepa

# Ставим остальные зависимости
pip install -r requirements.txt

Модель: качаем правильно

Вот где люди теряют больше всего времени. Официальные веса лежат на серверах Meta, но есть конвертированные версии для MLX.

5 Скачивание весов

# Создаём папку для моделей
mkdir -p ~/models/vl-jepa
cd ~/models/vl-jepa

# Качаем конвертированную модель
# Внимание: файл весит ~14GB
curl -L -o vl-jepa-7b-mlx.safetensors \
https://huggingface.co/mlx-community/vl-jepa-7b-mlx/resolve/main/model.safetensors

# Качаем конфигурацию
curl -L -o config.json \
https://huggingface.co/mlx-community/vl-jepa-7b-mlx/resolve/main/config.json

# Качаем токенизатор
curl -L -o tokenizer.json \
https://huggingface.co/mlx-community/vl-jepa-7b-mlx/resolve/main/tokenizer.json

Да, 14 гигабайт. Нет, нельзя взять модель поменьше - это минимальная версия. Если у вас медленный интернет, запускайте закачку на ночь.

Запуск: момент истины

Теперь самое интересное. Создадим простой скрипт для тестирования модели.

6 Тестовый скрипт

В папке vl-jepa создайте файл test_vljepa.py:

import mlx.core as mx
import mlx.nn as nn
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
import json

# Загружаем конфигурацию
with open('~/models/vl-jepa/config.json', 'r') as f:
    config = json.load(f)

# Инициализируем модель (упрощённо)
# На самом деле здесь будет больше кода,
# но полная реализация зависит от структуры репозитория

# Загружаем изображение для теста
url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

# Предобработка изображения
# Тут нужен код из репозитория vl-jepa
# Обычно это resize до 224x224 и нормализация

print("Изображение загружено, размер:", img.size)
print("Модель готова к работе (в теории)")

Запустите:

cd ~/vl-jepa
python test_vljepa.py

Если видите ошибку импорта - значит, какие-то зависимости не установились. Проверьте вывод pip install.

Первые эксперименты: что можно сделать

VL-JEPA умеет не просто описывать картинки. Вот что попробовать в первую очередь:

Реальный пример работы

Возьмите фото из вашей галереи (желательно с людьми или действием) и спросите:

# Псевдокод - реальный API может отличаться
result = model.ask(
    image=your_image,
    question="What emotions do you see on the person's face?"
)
print(result)

Сравните ответ с тем, что видите сами. Модель часто улавливает тонкие детали, которые человек пропускает.

Где всё падает: частые ошибки

Значит, не хватает памяти. MLX пытается загрузить модель в Unified Memory, а её нет. Решения:

1. Закройте все приложения, особенно браузер с 100 вкладками
2. Попробуйте загрузить модель с квантованием (если есть версия)
3. Купите Mac с большим количеством памяти (грустно, но факт)

Вы забыли установить пакет в develop mode. Из папки vl-jepa выполните:

pip install -e .

Первые запуски всегда медленные - MLX компилирует ядра под ваше железо. Дайе модели «прогреться» после 3-4 запросов скорость стабилизируется.

Что дальше? Интеграция в реальные проекты

VL-JEPA - не игрушка. Вот где её можно использовать уже сейчас:

• Автоматическое тегирование фотоархивов - модель понимает контекст лучше, чем простые классификаторы
• Модерация пользовательского контента - поиск неочевидных нарушений в изображениях
• Ассистенты для слабовидящих - детальное описание сцен в реальном времени
• Анализ медицинских снимков (с осторожностью!) - поиск аномалий

Для интеграции с другими инструментами посмотрите статью про идеальный стек для self-hosted LLM.

Через год такие модели будут в каждом iPhone. Сегодня вы можете запустить её на MacBook. Разница в том, что сейчас это требует знаний и времени. Но именно поэтому это интересно - вы работаете с технологией за год до того, как она станет мейнстримом.

Когда всё заработает, попробуйте дать модели фото пустой комнаты и спросить "What furniture would fit here?". Ответ может удивить.