MLX官網
MLX是由蘋果的機器學習研究團隊推出的用于機器學習的陣列框架,該開源框架專為 Apple Silicon 芯片而設計優化,從NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取靈感,提供簡單友好的使用方法,幫助開發人員在蘋果M系列芯片上有效地開發、訓練和部署模型。
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MLX是由蘋果的機器學習研究團隊推出的用于機器學習的陣列框架,該開源框架專為 Apple Silicon 芯片而設計優化,從NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取靈感,提供簡單友好的使用方法,幫助開發人員在蘋果M系列芯片上有效地開發、訓練和部署模型。
MLX的主要功能
- 熟悉的 API:MLX 有一個緊隨 NumPy 的 Python API。MLX 還擁有功能齊全的 C++ API,與 Python API 非常相似。
- 可組合的函數轉換:MLX 支持用于自動微分、自動向量化和計算圖優化的可組合函數轉換。
- 惰性計算:MLX 中的計算是惰性計算,數組僅在需要時才會具體化。
- 動態圖構建:MLX 中的計算圖是動態構建的。更改函數參數的形狀不會觸發緩慢的編譯,并且調試簡單直觀。
- 多設備:可以在任何支持的設備(CPU 和 GPU)上運行。
- 統一內存:MLX 和其他框架的主要區別在于統一內存模型,陣列共享內存。MLX 上的操作可以在任何支持的設備類型上運行,無需移動數據。
MLX網址入口
https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/index.html
OpenI小編發現MLX網站非常受用戶歡迎,請訪問MLX網址入口試用。
數據統計
數據評估
關于MLX特別聲明
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