Selon Apple sur GitHub, les frameworks tels que PyTorch, Jax et ArrayFire ont inspiré la conception de MLX, avec la différence notable d’avoir une mémoire partagée, ce qui signifie que toute tâche exécutée sur MLX fonctionne sur les périphériques pris en charge (pour l’instant, les CPU et les GPUs) sans déplacement de données. Computerworld a rapporté que MLX était conçu pour être facile à utiliser pour les développeurs, mais qu’il avait suffisamment de puissance pour former des modèles d’IA tels que Llama de Meta et Diffusion stable. Les frameworks et les bibliothèques de modèles aident à alimenter de nombreuses applications d’IA sur le marché. Awni Hannun, chercheur en apprentissage machine chez Apple, a tweeté que MLX Data est un «paquet efficace, flexible et indépendant du framework pour le chargement de données» et fonctionne avec MLX, PyTorch ou les frameworks Jax. The Verge a contacté Apple pour obtenir plus d’informations.
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