站长之家（ChinaZ.com）12月6日 消息:Apple 开源的 MLX 苹果芯片适用于苹果芯片机器学习框架。它有许多功能，包括熟悉 API、可组合函数转换、延迟计算、动态图构建和多设备支持等。

MLX 从 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 在框架中吸收灵感，打造强大多功能的平台。通过示例仓库，我们可以看到 MLX 各种能力，包括语言模型训练、文本生成、图像生成和语音识别。MLX 安装也很简单，只需要使用 pip 命令即可。

代码: https://github.com/ml-explore/mlx

文档: https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/index.html

重点功能:

熟悉的 API:MLX 的 Python API 与 NumPy 紧密结合，功能齐全 C++ API 则反映了 Python 版本。另外，，mlx.nn 和 mlx.optimizers 等更高级遵守其他包包 PyTorch 协议简化模型构建。

可组合函数转换：MLX 支持自动微分、向量化和计算图优化，引入可组合函数转换。

惰性计算:MLX 中间的计算被设计为惰性计算，以确保数组只在必要时具体化，从而优化计算效率。

动态图构建：MLX采用动态图构建，消除了函数参数形状变化引起的缓慢编译。该方法简化了调试过程。

多设备支持：MLX 允许在支持设备中操作(包括 CPU 和 GPU）无缝操作为开发人员提供了灵活性。

统一内存模型：MLX 引入不同于其他框架的统一内存模型。阵列停留在共享内存中，允许跨不同类型的设备 MLX 无需移动数据即可操作阵列。