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。
数据评估
关于MLX特别声明
本站AI工具提供的MLX都来源于网络，不保证外部链接的准确性和完整性，同时，对于该外部链接的指向，不由AI工具实际控制，在2024年 7月 8日 下午11:38收录时，该网页上的内容，都属于合规合法，后期网页的内容如出现违规，可以直接联系网站管理员进行删除，AI工具不承担任何责任。
