Par Emilia David, une reporter qui couvre l’IA. Avant de rejoindre The Verge, elle a couvert l’intersection entre la technologie, les finances et l’économie. Apple, que beaucoup considéraient très conservateur dans son approche de l’IA, a discrètement publié des cadres et des bibliothèques de modèles conçus pour fonctionner sur ses puces et peut-être apporter des applications génératives d’IA aux MacBooks. L’équipe de recherche en apprentissage machine d’Apple a publié MLX, un cadre d’apprentissage machine où les développeurs peuvent créer des modèles qui fonctionnent efficacement sur la silice d’Apple et la bibliothèque de modèles d’apprentissage profond MLX Data. Les deux sont accessibles via des dépôts open source tels que GitHub et PyPI. Selon Apple sur GitHub, des cadres 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 déplacer de données. Computerworld a rapporté que MLX était conçu pour être facile à utiliser pour les développeurs, mais qu’il possédait suffisamment de puissance pour former des modèles d’IA tels que Llama et Stable Diffusion de Meta. Les cadres et les bibliothèques de modèles aident à alimenter de nombreuses applications d’IA sur le marché aujourd’hui. Awni Hannun, un chercheur en apprentissage machine chez Apple, a tweeté que MLX Data est un « paquet efficace, flexible et agnostique de cadre pour le chargement de données » et fonctionne avec MLX, PyTorch ou Jax. The Verge a contacté Apple pour obtenir plus d’informations.
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