MLX

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MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。MLX的主要功能熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy...

收录时间:
2025-04-23

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。

MLX的主要功能

  • 熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似。
  • 可组合的函数转换:MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。
  • 惰性计算:MLX 中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。
  • 动态图构建:MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。
  • 多设备:可以在任何支持的设备(CPU 和 GPU)上运行。
  • 统一内存:MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,无需移动数据。

数据统计

数据评估

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关于MLX特别声明

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魔乐社区

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魔乐社区是什么魔乐社区(Modelers)是天翼云与华为联合推出的AI开发者社区,提供TDMA(工具链、数据集、模型、应用)的托管展示服务和支撑系统。魔乐社区汇聚AI产业链资源,依托理事会成员单位,吸引开发者共同推动AI发展,解决行业难题,促进生态繁荣。社区提供免费算力,方便用户体验AI模型和应用效果。魔乐社区的主要功能模型托管与管理:提供模型库,用户能托管和分享用于自然语言处理、视觉和音频任务的AI模型。数据集托管:托管用在各种AI任务的数据集,包括翻译、语音识别和图像分类等,供训练、评估和测试使用。体验空间:提供机器学习和深度学习算法的应用案例,支持用户在浏览器中直接体验模型的交互式应用程序。Git仓库服务:托管基于Git的仓库,支持用户和组织协作开发模型和代码。工具套件集成:集成openMind Library和openMind Hub Client等工具套件,方便模型开发和管理。如何使用魔乐社区注册和登录:访问魔乐社区官方网站。按照提示完成登录和注册。 获取模型访问模型库,获取平台上所有公开的模型。根据模型标签或任务筛选所需的模型。以PyTorch-NPU/qwen1.5_7b_chat模型为例,筛选或搜索找到模型。点击模型卡片,进入模型详情页,查看模型介绍和操作指导。根据模型详情页的指引,在线体验模型效果或下载模型文件。参考环境安装文档进行详细安装步骤。浏览和使用更多社区资源数据集:访问和下载用于AI训练的数据集。体验空间:用社区提供的在线环境进行模型测试和应用开发。参与社区活动课程和研讨:参与社区提供的课程和研讨交流。竞赛和挑战:参加社区举办的AI竞赛和巅峰挑战。使用工具链:安装和使用社区提供的工具链,进行模型开发和推理。贡献和分享:分享模型和应用:在社区中分享自己的AI模型和应用。反馈和建议:基于社区的帮助中心提供反馈和建议。魔乐社区的应用场景智能客服系统:开发能理解用户查询,提供即时响应的聊天机器人。自动驾驶汽车:基于计算机视觉技术识别道路标志、行人和障碍物,提高驾驶安全性。健康监测应用:分析穿戴设备收集的数据,监测用户健康状况并提供健康建议。个性化推荐系统:在电商网站或流媒体服务中,根据用户行为和偏好推荐商品或内容。智能语音助手:创建能理解和执行语音命令的虚拟助手,如控制智能家居设备。
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