Par Emilia David, reporter spécialisée en intelligence artificielle. Avant de rejoindre The Verge, elle a couvert l’intersection entre la technologie, les finances et l’économie. Apple, que beaucoup considéraient comme très conservateur dans son approche de l’IA, a discrètement publié des frameworks et des bibliothèques de modèles conçus pour fonctionner sur ses puces et peut-être apporter des applications d’IA générative aux MacBooks. L’équipe de recherche en apprentissage machine d’Apple a publié MLX, un framework d’apprentissage machine permettant aux développeurs de créer des modèles qui fonctionnent de manière efficace sur l’Silicon d’Apple et la bibliothèque de modèles d’apprentissage profond MLX Data. Les deux sont accessibles via des dépôts de code source ouverts tels que GitHub et PyPI. Selon Apple sur GitHub, des 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 GPU) sans déplacer de données. Computerworld a rapporté que MLX était conçu pour être facile à utiliser pour les développeurs, mais suffisamment puissant pour former des modèles d’IA tels que Llama et Stable Diffusion de Meta. Les frameworks et les bibliothèques de modèles aident à alimenter de nombreuses applications d’IA sur le marché actuellement. 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 Jax. The Verge a contacté Apple pour en savoir plus.
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