Apple launche MLX machine-learning framework pour Apple Silicon

Les équipes de machine learning (ML) d’Apple ont publié un nouveau cadre ML pour Apple Silicon: MLX ou ML Explore arrive 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 Apple (c’est-à-dire votre ordinateur portable!) ». L’idée est de simplifier l’entraînement et le déploiement des 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 Apple. Ce n’est pas un outil destiné aux consommateurs; il équipe les développeurs avec ce qui semble être un environnement puissant dans lequel construire des modèles ML. La société semble également avoir travaillé pour embrasser 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 MLX est inspirée par les cadres existants tels que PyTorch, Jax et ArrayFire. Cependant, MLX prend en charge un modèle de mémoire unifié, ce qui signifie que les arrays vivent en mémoire partagée et que les opérations peuvent être effectuées sur n’importe quel type de périphérique pris en charge sans effectuer de copies de données.