Что это такое?
MLX — это фреймворк для работы с массивами в машинном обучении на чипах Apple silicon, созданный командой исследований машинного обучения Apple.
MLX — это фреймворк для работы с массивами в машинном обучении на чипах Apple silicon, созданный командой исследований машинного обучения Apple.Это Python-библиотека или полноценный фреймворк?И то и другое: есть Python API, очень похожий на NumPy, плюс API для C++, C и Swift, повторяющие его, а также пакеты более высокого уровня mlx.nn и mlx.optimizers, сделанные по образцу PyTorch.
И то и другое: есть Python API, очень похожий на NumPy, плюс API для C++, C и Swift, повторяющие его, а также пакеты более высокого уровня mlx.nn и mlx.optimizers, сделанные по образцу PyTorch.Заработает ли это на моём компьютере или только на Mac?В первую очередь это Mac на чипах Apple silicon, но Linux тоже поддерживается — через CUDA-бэкенд или пакет только для CPU. Поддержка Windows нигде не упоминается.
В первую очередь это Mac на чипах Apple silicon, но Linux тоже поддерживается — через CUDA-бэкенд или пакет только для CPU. Поддержка Windows нигде не упоминается.Чем MLX отличается от NumPy или PyTorch?Своей моделью единой памяти: массивы лежат в общей памяти, поэтому операции выполняются на CPU или GPU без копирования данных. Вычисления ленивые, графы строятся динамически, а автоматическое дифференцирование и векторизация встроены с самого начала.
Своей моделью единой памяти: массивы лежат в общей памяти, поэтому операции выполняются на CPU или GPU без копирования данных. Вычисления ленивые, графы строятся динамически, а автоматическое дифференцирование и векторизация встроены с самого начала.Что на нём реально можно сделать?В репозитории с примерами есть обучение языковых моделей на трансформерах, генерация текста в больших масштабах с LLaMA и дообучение с LoRA, генерация изображений со Stable Diffusion и распознавание речи с Whisper.
В репозитории с примерами есть обучение языковых моделей на трансформерах, генерация текста в больших масштабах с LLaMA и дообучение с LoRA, генерация изображений со Stable Diffusion и распознавание речи с Whisper.Почему Apple создала это, вместо того чтобы просто использовать PyTorch?Его делали исследователи машинного обучения для исследователей: инструмент дружелюбный к пользователю, но при этом эффективный для обучения и развёртывания моделей и концептуально простой для расширения, чтобы быстро проверять новые идеи. На дизайн повлияли NumPy, PyTorch, Jax и ArrayFire.
Его делали исследователи машинного обучения для исследователей: инструмент дружелюбный к пользователю, но при этом эффективный для обучения и развёртывания моделей и концептуально простой для расширения, чтобы быстро проверять новые идеи. На дизайн повлияли NumPy, PyTorch, Jax и ArrayFire.What are similar projects?jeff, airllm, turboquant_plus, ai-torture-chamber, SemIf-OpenJev, nimble, strands-decider, pd-bridge
jeff, airllm, turboquant_plus, ai-torture-chamber, SemIf-OpenJev, nimble, strands-decider, pd-bridge