Predstavljen MLX, okvir strojnog učenja za Appleove procesore
Ideja iza izdavanja novog ML okvira razvijenog za Apple Silicon, je da potaknu obuku i implementaciju ML modela za istraživače koji koriste Apple hardver
Objavom ovog okvira (eng. framework) programeri mogu izgraditi modele koji se učinkovito izvode na Apple Siliconu i biblioteci modela dubokog učenja MLX Data.
Appleovi stručnjaci su inspiraciju za MLX pronašli u modelima kao što su NumPy, PyTorch, Jax i ArrayFire, objavljeno je na MLX GitHub profilu. S tom razlikom da MLX dodaje podršku za objedinjeni memorijski model, što znači da se nizovi (eng. arrays) nalaze u zajedničkoj memoriji i operacije se mogu izvoditi na bilo kojoj od podržanih vrsta uređaja bez kreiranja kopija podataka.
Apple je na GitHubu demonstrirao mogućnosti MLX-a, pokazujući njegovu sposobnost da poboljša obradu prirodnog jezika kroz uvježbavanje modela Transformer. Pomoću LLaMA i LoRA korisnici mogu generirati velike količine teksta na svojim Apple uređajima.
Iako namijenjen za jednostavno korištenje MLX ima dovoljno snage za treniranje AI modela kao što su Meta Llama i Stable Diffusion, prenosi ComputerWorld.
