2023 年 12 月，Apple 发布了新的 MLX 深度学习框架，这是一个用于在 Apple 芯片上进行机器学习的阵列框架，由其机器学习研究团队开发。 本教程将探讨该框架，并演示如何在 MacBook Pro （MBP） 上…

MPS 和 CUDA 基准都使用 PyTorch 中实现的 op，而苹果 M 芯片基准使用 MLX 的 op。 线性层. MLX 比 MPS 快约 2 倍，但在 M3* 芯片上表现较差; 性能最佳的 M2 Ultra 芯片比两款 Tesla V100 GPU 都快！RTX 4090 仍然比 M2 Ultra 快 3 倍。 Softmax. MLX 在某些芯片上比 MPS 快达 2 倍

苹果刚刚发布了 MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。 最近在 PyTorch 1.12中引入 MPS 后端已经是一个大胆的步骤，但随着MLX的宣布，苹果还想在开源深度学习方面有更大的发展。 在本文中，我们将对这些新方法进行测试，在三种不同的Apple Silicon芯片和两个支持cuda的gpu上和传统CPU后端进行基准测试。 这里把基准测试集中在图卷积网络 (GCN)模型上。 这个模型主要由线性层组成，所以对于其他的模型也应该得到类似的结果。 创造环境. 要 …

2024年10月7日 · 近日，一则关于在配备 M3 Max 的 MacBook Pro 上测试 Ollama、MLX-LM 和 Llama.cpp 速度的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。 该帖子作者使用 Llama-3.1-8B-Instruct-Q8 对同一约 32k 令牌的提示进行测试。

mlx 是一个专为苹果芯片设计的机器学习框架，旨在保证用户友好的前提下，支持高效地在苹果芯片上训练及部署模型。 MLX 设计理念简单，参考了 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架，其关键功能包括：

2023年11月22日 · Leakers unveiled that a potential Mobile Legends: Bang Bang (MLBB) x Attack on Titan (AoT) collaboration event will be revealed in 2024. The heroes who will be receiving the limited-time skins were also unveiled as well as the anime characters they will represent.

MLX 特别针对 Apple Silicon 进行了优化，确保了在这些平台上运行各种规模的机器学习模型时可以获得最佳性能。 支持 LoRA、 QLoRA 等方法对 LLM（大语言模型）进行微调。

2024年9月14日 · 看了一下专为它开发的框架 mlx，还有一堆例子。 在官方网站的帮助文件中，找到了安装方法。 官网安装 Python API To build and install the MLX python library fro

2024年1月29日 · Here is everything you need to know about the Mobile Legends x Attack on Titan collab including event date, new skins, and more!

2023年12月7日 · 现在，苹果宣布推出专门在 Apple 芯片上用于机器学习的开源阵列框架 ——MLX。 MLX 是专门为机器学习研究人员设计的，旨在有效地训练和部署 AI 模型。 框架本身的设计在概念上也很简单。 研究人员能够轻松地扩展和改进 MLX，以快速探索、测试新的想法。 MLX 的设计灵感来自 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架。 项目地址：https://github.com/ml-explore/mlx. MLX 项目贡献者之一、Apple 机器学习研究团队（MLR） …