Les équipes de machine learning (ML) d’Apple ont publié un nouveau cadre de ML pour Apple Silicon: MLX ou ML Explore, après avoir été testé cet été et est maintenant disponible sur GitHub. Dans une note X, Awni Hannun, de l’équipe ML d’Apple, appelle le logiciel: « …un cadre de machine learning efficace spécialement conçu pour le silicium d’Apple (c’est-à-dire votre ordinateur portable!) » L’idée est de simplifier la formation et le déploiement de modèles ML pour les chercheurs qui utilisent du matériel Apple. MLX est un cadre d’array NumPy-like conçu pour un machine learning efficace et flexible sur les processeurs d’Apple. Ce n’est pas un outil destiné aux consommateurs; il équipe les développeurs d’un environnement puissant dans lequel ils peuvent créer des modèles ML. La société semble également avoir travaillé pour gagner les langages que les développeurs veulent utiliser, plutôt que de forcer une langue sur eux – et elle a apparemment inventé des outils LLM puissants dans le processus. La conception de MLX est inspirée par les cadres existants tels que PyTorch, Jax et ArrayFire. Cependant, MLX ajoute le support d’un modèle de mémoire unifiée, ce qui signifie que les tableaux vivent en mémoire partagée et que les opérations peuvent être effectuées sur n’importe quel type d’appareil pris en charge sans effectuer de copies de données.
« Les livres de Penguin Random House disent maintenant explicitement ‘non’ à la formation IA »
‘Écrit par Emma Roth, dont le portfolio couvre aussi bien les percées technologiques grand public, les dynamiques de l’industrie du
