MLX
MLX是苹果推出的专为Apple Silicon优化的机器学习框架，提供简洁API、支持多设备运行，具有惰性计算和统一内存模型等创新特性，有助于开发者高效开发和部署机器学习模型。
体验MLX什么是MLX
MLX：苹果推出的革新性机器学习框架
MLX是一款由苹果机器学习研究团队开发的创新性阵列框架，专为Apple Silicon芯片量身打造。这个开源框架巧妙地融合了NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等知名框架的优点，为开发者提供了一个简洁而强大的工具，以便在苹果M系列芯片上高效地开发、训练和部署机器学习模型。
MLX的核心特性
1. 直观的API设计：MLX提供了与NumPy高度相似的Python API，同时还配备了功能齐全的C++ API，确保了跨语言的一致性和易用性。
2. 灵活的函数转换：支持自动微分、自动向量化和计算图优化等可组合的函数转换，增强了模型的性能和灵活性。
3. 高效的惰性计算：采用惰性计算策略，只在必要时才实际化数组，提高了计算效率和资源利用率。
4. 动态图构建能力：支持动态构建计算图，使得参数形状的变更不会触发耗时的重新编译，同时简化了调试过程。
5. 多设备兼容性：能够在CPU和GPU等多种支持的设备上无缝运行。
6. 创新的统一内存模型：MLX最显著的特点是其统一的内存模型，允许阵列共享内存，实现了在不同设备类型间的高效操作，无需额外的数据移动。