Sumérgete en interacciones de datos fluidas en Apple Silicon con el marco de trabajo MLX. Es la herramienta definitiva para comunicarte directamente con una variedad de formatos de datos, ya sean documentos (doc(x), pdf, txt) o incluso videos de YouTube a través de URLS. MLX también rompe barreras lingüísticas, ofreciendo soporte en inglés, español, chino, vietnamita y turco, lo que lo convierte en un marco de trabajo verdaderamente global.
Integrar tus herramientas nunca ha sido tan sencillo. MLX permite una integración directa con cualquier Modelo Abierto Compatible con MLX y HuggingFace, incluyendo Google Gemma, Mistral-Instruct, OpenHermes, NousHermes, Quyen-SE, StableLM 2 Zephyr, Vistral, VBD-Llama y modelos vinallama.
¿Por qué elegir MLX? MLX destaca en el ámbito de los marcos de trabajo de aprendizaje automático para Apple Silicon, ofreciendo una combinación de características familiares e innovadoras:
- APIs familiares: Disfruta de una experiencia intuitiva con la API de Python que refleja NumPy, y con las sólidas APIs de C++, C y Swift. La construcción de modelos complejos se simplifica con paquetes de alto nivel como mlx.nn y mlx.optimizers, diseñados para seguir la estructura de PyTorch.
- Eficiencia mejorada: Aprovecha el poder de las transformaciones de funciones componibles para una diferenciación automática más inteligente, vectorización automática y gráficos de cálculo optimizados.
- Cómputo perezoso: MLX utiliza técnicas de cómputo perezoso, materializando los arreglos solo cuando es absolutamente necesario, asegurando eficiencia y velocidad.
- Construcción de gráficos dinámicos: Adáptate sin esfuerzo con gráficos de cálculo dinámicos que simplifican la depuración y evitan compilaciones lentas, incluso con cambios en las formas de los datos.
- Versátil soporte multi-dispositivo: Ejecuta operaciones en CPUs y GPUs sin problemas, gracias a la compatibilidad de dispositivos completa de MLX.
- Modelo de memoria unificada: A diferencia de otros marcos de trabajo, MLX utiliza un modelo de memoria unificada que permite que los arreglos existan en memoria compartida. Esto significa que puedes realizar operaciones en cualquier dispositivo compatible sin problemas, sin necesidad de transferencias de datos.
Aprovecha el futuro de la investigación de aprendizaje automático en Apple Silicon con MLX Framework, un conjunto de herramientas diseñado para garantizar facilidad, eficiencia y universalidad en tus interacciones de datos e integraciones de modelos.
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