Погрузитесь в безшовное взаимодействие с данными на Apple Silicon с помощью MLX Framework. Это идеальный инструмент для прямого общения с широким спектром форматов данных - будь то документы (doc(x), pdf, txt), или даже видео с YouTube по URL-адресам. MLX также преодолевает языковые барьеры, предлагая поддержку на английском, испанском, китайском, вьетнамском и турецком языках, что делает его действительно глобальным фреймворком.
Интеграция ваших инструментов никогда не была такой простой. MLX позволяет легко интегрироваться с любой моделью с открытым исходным кодом, совместимой с HuggingFace и MLX, включая Google Gemma, Mistral-Instruct, OpenHermes, NousHermes, Quyen-SE, StableLM 2 Zephyr, Vistral, VBD-Llama и vinallama.
Почему выбирать MLX? MLX выделяется среди фреймворков машинного обучения для Apple Silicon, предлагая сочетание знакомого и инновационного:
- Знакомые API: Наслаждайтесь интуитивным опытом работы с API Python, который отражает NumPy, а также с надежными API на C++, C и Swift. Построение сложных моделей упрощается с помощью пакетов более высокого уровня, таких как mlx.nn и mlx.optimizers, разработанных для отражения структуры PyTorch.
- Улучшенная эффективность: Используйте возможности композиционных функций для умного автоматического дифференцирования, автоматической векторизации и оптимизированных компутационных графов.
- Отложенные вычисления: MLX использует техники отложенных вычислений, материализуя массивы только при необходимости, обеспечивая эффективность и скорость.
- Динамическое построение графа: Легко адаптируйтесь с помощью динамических вычислительных графов, которые упрощают отладку и избегают медленной компиляции, даже при изменении формы данных.
- Универсальная поддержка множества устройств: Выполняйте операции на ЦП и ГП без проблем благодаря комплексной совместимости устройств MLX.
- Универсальная модель памяти: В отличие от других фреймворков, MLX использует универсальную модель памяти, позволяющую массивам существовать в общей памяти. Это означает, что вы можете выполнять операции на любом поддерживаемом устройстве без проблем с передачей данных.
Примите будущее исследований машинного обучения на Apple Silicon с MLX Framework - набор инструментов, разработанный для обеспечения удобства, эффективности и универсальности в вашем взаимодействии с данными и интеграции моделей.
Official Website
demonstrates its power