استمتع بتفاعلات البيانات المتسلسلة على أجهزة Apple Silicon مع إطار العمل MLX. إنها الأداة النهائية للتحدث مباشرةً مع مجموعة من تنسيقات البيانات، سواء كانت وثائق (doc(x)، pdf، txt) أو حتى مقاطع فيديو YouTube عبر عناوين URL. يكسر MLX حواجز اللغة أيضًا، ويقدم الدعم باللغة الإنجليزية والإسبانية والصينية والفيتنامية والتركية، مما يجعله إطار عالميًا حقًا.
لم يكن دمج أدواتك أبسط من ذلك. يسمح MLX بالدمج السهل مع أي نموذج مفتوح المصدر متوافق مع HuggingFace و MLX، بما في ذلك Google Gemma و Mistral-Instruct و OpenHermes و NousHermes و Quyen-SE و StableLM 2 Zephyr و Vistral و VBD-Llama، ونماذج vinallama.
لماذا اختيار MLX؟ يتميز MLX في مجال إطارات التعلم الآلي لـ Apple Silicon بمزيج من الميزات المألوفة والمبتكرة:
- واجهات برمجة تطبيقات مألوفة: استمتع بتجربة بديهية مع واجهة برمجة تطبيقات Python التي تشبه NumPy، وواجهات برمجة قوية بلغات C++ و C و Swift. يتم تبسيط بناء النماذج المعقدة باستخدام حزم على مستوى أعلى مثل mlx.nn و mlx.optimizers، المصممة لمحاكاة هيكل PyTorch.
- كفاءة معززة: استخدم قوة تحويلات الوظائف القابلة للتركيب للحصول على تفضيل تمييز آلي أكثر ذكاءً، وتجهيز تجهيزًا آليًا للمتجهات، ونماذج حساب محسنة.
- الحساب الكسول: يستخدم MLX تقنيات الحساب الكسول، حيث يتم تحقيق المصفوفات فقط عند الضرورة الماسة، مما يضمن الكفاءة والسرعة.
- بناء الرسوم البيانية الديناميكية: التكيف بسهولة مع رسوم الحساب الديناميكية التي تبسط عملية التصحيح وتجنب العمليات البطيئة، حتى مع تغير أشكال البيانات.
- دعم متعدد الأجهزة متعدد الاستخدامات: قم بتنفيذ العمليات عبر وحدات المعالجة المركزية ومعالجات الرسوميات بدون مشاكل، بفضل توافق الأجهزة الشامل لـ MLX.
- نموذج واحد للذاكرة: على عكس الإطارات الأخرى، يستخدم MLX نموذج ذاكرة موحد يسمح للمصفوفات بالوجود في الذاكرة المشتركة. هذا يعني أنه يمكنك تنفيذ العمليات عبر أي جهاز مدعوم بسلاسة ودون الحاجة إلى نقل البيانات.
تقبل مستقبل بحوث التعلم الآلي على Apple Silicon مع إطار العمل MLX - مجموعة أدوات مصممة لضمان السهولة والكفاءة والشمول في تفاعلات بياناتك ودمج نماذجك.
Official Website
demonstrates its power