MLX 프레임워크를 사용하여 Apple Silicon에서 원활한 데이터 상호작용을 경험해보세요. 이는 문서(doc(x), pdf, txt) 뿐만 아니라 URL을 통한 YouTube 비디오 등 다양한 데이터 형식과 직접 대화할 수 있는 최고의 도구입니다. 또한 MLX는 영어, 스페인어, 중국어, 베트남어, 터키어를 지원하여 언어 장벽도 극복하며, 진정한 글로벌 프레임워크로 만들어 줍니다.
도구들을 통합하는 것은 이제 더욱 간단해졌습니다. MLX는 Google Gemma, Mistral-Instruct, OpenHermes, NousHermes, Quyen-SE, StableLM 2 Zephyr, Vistral, VBD-Llama, and vinallama 모델을 포함한 HuggingFace 및 MLX 호환 오픈 소스 모델과의 간편한 통합이 가능합니다.
MLX를 선택하는 이유
MLX는 Apple Silicon에서의 기계 학습 프레임워크에서 독특한 기능과 익숙한 요소를 조합하여 놀라운 성능을 발휘합니다.
- 익숙한 API: 파이썬 API가 NumPy를 미러하므로 직관적인 경험을 제공하며, 신뢰할 수 있는 C++, C, Swift API도 사용할 수 있습니다. mlx.nn 및 mlx.optimizers와 같은 고수준 패키지를 사용하여 복잡한 모델을 구축할 때 PyTorch의 구조를 따를 수 있습니다.
- 향상된 효율성: 적절한 함수 변환을 통해 더 똑똑한 자동 미분, 자동 벡터화 및 최적화된 계산 그래프를 이용하여 효율적인 연산을 수행할 수 있습니다.
- Lazy Computing: MLX는 필요한 경우에만 배열을 실제화하는 게으른(lazy) 계산 기술을 사용하여 효율성과 속도를 보장합니다.
- 동적 그래프 구성: 변경되는 데이터 모양에도 불구하고 디버깅을 간소화하고 느린 컴파일을 피할 수 있는 동적 계산 그래프로 수월하게 적응할 수 있습니다.
- 다양한 다중 디바이스 지원: MLX의 포괄적인 장치 호환성 덕분에 CPU와 GPU를 오류 없이 사용할 수 있습니다.
- 통합된 메모리 모델: 다른 프레임워크와 달리, MLX는 배열을 공유 메모리에 존재시킴으로써 모든 지원 디바이스를 통해 연산을 원활하게 수행할 수 있으며, 데이터 전송이 필요하지 않습니다.
MLX 프레임워크를 사용하여 Apple Silicon에서의 기계 학습 연구의 미래를 구현하고, 데이터 상호작용 및 모델 통합에 있어서 편의성, 효율성 및 보편성을 보장하는 도구를 채택하세요.
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