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苹果发布专为 Apple 芯片设计的高效机器学习框架:MLX

 

MLX的API设计与NumPy和PyTorch相似,使得在苹果电脑上轻松建立和训练机器学习模型。这种相似性带来了更容易上手的开发体验,特别是对于熟悉NumPy和PyTorch的开发者而言。通过这一设计,苹果设备上的机器学习开发和研究变得更加简化和高效。

简单来说,就是MLX通过提供类似于NumPy和PyTorch的API设计,以及与MLX Data等配套工具的结合,简化了在苹果设备上进行机器学习开发和研究的流程,提高了效率和开发体验。

代码网址链接: https://github.com/ml-explore/mlx
文档网址链接:https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/index.html
案例网址链接:https://github.com/ml-explore/mlx-examples

MLX示例存储库包含多个示例,其中包括:

  1. Transformer语言模型的训练。
  2. 利用LLaMA或Mistral进行大规模文本生成。
  3. 通过LoRA进行参数高效微调。
  4. 利用稳定扩散技术进行图像生成。
  5. 使用OpenAI的Whisper进行语音识别。

MLX的主要特点包括:

  1. 熟悉的API设计: MLX的API设计与NumPy和PyTorch相似,使得用户能够轻松构建和训练复杂的机器学习模型。
  2. 自动微分和向量化: MLX支持自动微分和自动向量化,为优化和加速机器学习模型的训练过程提供了强大的支持。
  3. 高效的内存管理: MLX采用统一内存模型,实现了在不同设备(如CPU和GPU)之间高效共享和处理数据,避免了频繁的数据移动。
  4. 动态图构建和延迟计算: MLX支持动态图构建和延迟计算,这使得模型的开发和调试更加灵活和高效。用户可以根据需要动态调整模型结构,并延迟计算过程,提高了开发过程的灵活性和效率。

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文章名称:《苹果发布专为 Apple 芯片设计的高效机器学习框架:MLX》
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