Чжиюэ/Unsplash
Apple представила фреймворки и библиотеки моделей, предназначенные для работы на их чипах.
Что известно
Исследовательская группа Apple в области машинного обучения выпустила MLX — платформу для эффективного запуска моделей на чипах Apple Silicon. Компания также представила библиотеку предварительно обученных моделей глубокого обучения MLX Data.
Оба продукта общедоступны на GitHub и PyPI.
По словам разработчиков, при создании MLX они руководствовались популярными фреймворками, такими как PyTorch, Jax и ArrayFire. Но в отличие от них, MLX выполняет все задачи на поддерживаемых устройствах (в настоящее время CPU и GPU) без перемещения данных.
Как сообщает Computerworld, эту платформу легко освоить, но она достаточно мощна для обучения сложных моделей искусственного интеллекта, таких как Metas Llama и Stable Diffusion.
По словам Ауни Ханнуна из Apple, MLX Data — это независимый от платформы пакет для эффективной загрузки данных. Он совместим с MLX, PyTorch или Jax.
Представленные фреймворки ориентированы на машинное обучение, а не на популярные приложения генеративного ИИ. При этом технологический гигант старается избегать самого слова «ИИ» в своих ключевых презентациях.