Apple hat das MLX Framework für maschinelles Lernen für Apple Silicon veröffentlicht.

Apple hat Frameworks und Modellbibliotheken vorgestellt, die auf seinen Chips laufen sollen.

Was bekannt ist

Die Forschungsgruppe für maschinelles Lernen von Apple hat MLX veröffentlicht, ein Framework für die effiziente Ausführung von Modellen auf Apple Silicon Chips. Das Unternehmen hat außerdem die MLX Data Library mit vortrainierten Deep-Learning-Modellen vorgestellt.

Beide Produkte sind frei zugänglich auf GitHub und PyPI-Ressourcen verfügbar.

Nach Angaben der Entwickler haben sie sich bei der Entwicklung von MLX an so populären Frameworks wie PyTorch, Jax und ArrayFire orientiert. Im Gegensatz zu diesen führt MLX jedoch alle Aufgaben auf unterstützten Geräten (derzeit CPUs und GPUs) aus, ohne Daten zu verschieben.

Laut Computerworld ist das Framework einfach zu erlernen, aber leistungsstark genug, um komplexe KI-Modelle wie Metas Llama und Stable Diffusion zu trainieren.

Laut Awni Hannun von Apple ist MLX Data ein Framework-unabhängiges Paket zum effizienten Laden von Daten. Es ist kompatibel mit MLX, PyTorch oder Jax.

Die vorgestellten Frameworks sind eher auf maschinelles Lernen als auf populäre generative KI-Anwendungen ausgerichtet. Abgesehen davon versucht der Tech-Gigant, das Wort "KI" in seinen Keynote-Präsentationen zu vermeiden.

Quelle: The Verge