Apple se lance dans la course de l’IA avec la sortie de son modèle de framework

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, 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 effectuée sur MLX fonctionne sur les périphériques pris en charge (pour le moment, les CPU et les GPUs) sans déplacer de données. Computerworld a rapporté que MLX était destiné à être facile à utiliser pour les développeurs, mais qu’il avait suffisamment de puissance pour entraîner des modèles d’IA tels que Llama de Meta et Stable Diffusion. Les frameworks et les bibliothèques de modèles aident à alimenter de nombreuses applications d’IA sur le marché à l’heure actuelle. Awni Hannun, un 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 » qui fonctionne avec MLX, PyTorch ou Jax. The Verge a contacté Apple pour plus d’informations.