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Apple MLX è un framework dedicato al machine-learning su Apple Silicon

Il machine learning (ML) team di Apple ha presentato un nuovo framework ML per Apple Silicon denominato MLX o ML Explore, disponibile dopo test effettuati durante l’estate, distribuito su GitHub. Sviluppatori e ingegneri che si occipano di di machine learning possono scaricare modelli di riferimento e perfezionarli per compiti specifici, come eseguire istruzioni o svolgere altre attività.

Awni Hannun, del team ML di Apple, su X definisce il software “un efficiente framework di machine learning, specificatamente pensato per Apple Silicon”. L’idea è di semplificare formazione e deployment di modelli ML per i ricercatori che usano hardware Apple. MLX è un array tipo NumPy (libreria open source per il linguaggio di programmazione Python); non è un prodotto destinato agli utenti ma agli sviluppatori per consentire a questi ultimi di sfruttare il linguaggio che preferiscono.

MLX si ispira a framework esistenti quali PyTorch, Jax e ArrayFire ma integra il supporto alla memoria unificata: gli array possono tenere conto di memoria condivisa e varie attività eseguite senza copiare prima i dati da qualche parte.

Machine Learning Journal

“MLX è progettato da ricercatori sul machine learning per ricercatori sul machine learning”, spiega Apple nella documentazione. “Il framework è pensato per essere di facile uso e allo stesso tempo efficiente da addestrare e consentire di implementare modelli”. E ancora: “Intendiamo rendere facile ai ricercatori estendere e migliorare MLX con l’obiettivo di esplorare velocemente nuove idee”.

I chip serie Mx (M1, M2, ecc.) di Apple includono un Neural Engine che permette di accelerare notevolmente le attività di apprendimento automatico, o machine learning (ML). Il “motore” in questione può essere sfruttato per analisi video, riconoscimento vocale ed elaborazione delle immagini. Tra i modelli che Apple indica negli esempi di addestramento per l’AI: la generazione di testi, la generazione di immagini, il riconoscimento vocale, tuning modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) con “l’adattamento di basso rango” (LoRA) e altro ancora.

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