苹果大假设最大动作：开源M芯专用ML框架，能跑70亿大假设

萧箫 先于 凹非禅寺粒子位 | 社会所号 QbitAI

草莓M三部复合片专属的人工神经网络前提，GNU即爆火！

现在，用上这个前提，你就能同所发在草莓GPU上赛跑70亿数值大数学方法、基础训练Transformer数学方法或是做LoRA阶段性。

它由草莓官方释出，风格与PyTorch相似，不过非常基于任何才有前提实现。

LeCun等大佬相继赶来点赞发送。

英伟达现职AI研究者Jim Fan赞叹称：

这应该是迄今草莓在GNUAIGNU上最小的挥部了。

甚至还有网友动起了iPhone上A复合的念头（挥动狗头）

所以，这个前提究竟长啥所发？

概述多个ML前提建筑设计

这个新前提原是MLX，有揭示人工神经网络（ml-explore）的意思。

从功能来看，MLX主要有以下几点优点：

API熟悉（有数C++ API、类似于NumPy的Python API以及一些现职功能包相近PyTorch的API）、可组合数组叠加、液态计算、时序布实现、多装置可用、独立内存。

前提译者Awni Hannun简介，之所以MLX不同所发基于PyTorch实现，主要有几个方面的考量。

首先是因为，MLX前提是给草莓复合片建筑设计的。

草莓复合片在采用了一些独有的建筑设计，例如独立内存，这些建筑设计在前提里面都可以被能用。

然后，MLX前提也概述了不同人工神经网络前提的占优势，有数NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等。

例如JAX里面可组合的数组转换，就被加进了MLX的建筑设计里面，但graph（计算布）几乎是时序实现的。

除此之外，译者认为MLX也有一些属于自己的优点，如恰当、迅捷和生态系统等。

因此，MLX在功能和建筑设计上与PyTorch等经典前提不下回全一所发，有一些“自己的style”。

如果你挥上有草莓M复合人工智慧的话，现在就可以上挥一试赛跑AI数学方法了。

草莓人工智慧M三部复合片才能用

迄今，官方假定了5类MLX的使用概述情形：

Transformer架构句法数学方法的基础训练用LLaMA或Mistral开展长文本降解用LoRA开展数值阶段性用Stable Diffusion开展布像降解用Whisper开展构词识别

译者们还在GitHub上捉到了基于Stable Diffusion对比的PyTorch和MLX的机动性：

要是对这几个AI数学方法感兴趣，装好MLX便就可以同所发上挥试玩了。

译者假定了一三部挥把挥的经典著作，教你如何在草莓人工智慧上行驶MLX前提。

首先是pip install mlx，装设一下前提：

我们也在草莓M复合人工智慧上在此便了一下，可以成功装设：

值得一提的是，装设前想起检查一下你的草莓人工智慧，各种环境和操作系统前提都做好了。

而且复合片能够是草莓自研的M三部复合片，可以用这个每一次检查一下：

如果是IntelSDK，也是用一定会MLX的：

做定便，git clone一个副本，就可以在所发例里面找到自己想玩的数学方法，在此便上挥行驶了：

这里赛跑一个LLaMA放心：

然后就可以开始问难题了，例如波尔查诺-魏尔斯塞特定理是什么等等，LLaMA就能在终端给你解答：

LightningAI的Sebastian Raschka透露，这个前提看起来非常全因，想要能看到来得多PyTorch与MLX在macOS上的机动性对比。

除此之外，LLaMA在MLX上的实现细节也非常有意思：

还有不少草莓其他用户透露高兴：H100匮乏的情况下，终于可以用M3 Max来做事了。

你试行过MLX了吗？感觉如何？

概述链接：[1][2]

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