Par Emilia David, 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 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 où les développeurs peuvent créer des modèles qui fonctionnent de manière efficace sur Apple Silicon et sur la bibliothèque de modèles d’apprentissage profond MLX Data. Les deux sont accessibles via des dépôts open source comme GitHub et PyPI. Selon Apple sur GitHub, des frameworks comme 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 destiné à être facile à utiliser pour les développeurs, mais qu’il était assez 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 aujourd’hui. 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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