MLX

MLX是一种类似NumPy的数组框架,专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计,由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似,但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API,紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括:可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是,MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中,可以在任何受支持的设备类型(CPU、GPU等)上执行操作,而无需执行数据复制。

需求人群:

"适用于苹果芯片上的高效灵活机器学习"

使用场景示例:

用MLX进行线性回归

MLX进行多层感知器操作

使用MLX进行LLM推断

产品特色:

可组合的函数转换

惰性计算

多设备支持

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