Apple se lance dans la bataille de l’IA avec la sortie de son cadre de modèles

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 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 efficacement sur Apple Silicon 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, 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 appareils 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 était assez puissant pour entraîner 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, un chercheur en apprentissage machine chez Apple, a tweeté que MLX Data est un «paquet efficace, polyvalent et souple pour le chargement de données» et fonctionne avec MLX, PyTorch ou les frameworks Jax. The Verge a contacté Apple pour plus d’informations.