站长之家（ChinaZ.com）12月6消息: Apple开源的MLX是一个适用于苹果芯片的框架。它具有许多功能，包括熟悉的API、可组合的函数转换、延迟计算、动态图构建和多设备支持等。

MLX从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，创建了一个强大且多功能的平台。通过示例仓库，我们可以看到MLX的各种能力，包括语言模型训练、文本生成、图像生成和语音识别。MLX的安装也非常简单，只需使用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PythonAPI与NumPy紧密结合，而功能齐全的C++API则反映了Python版本。此外，mlx.nn和mlx.optimizers等更别的包通过遵守PyTorch约定来简化模型构建。

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

惰性计算:MLX中的计算被设计为惰性计算，确保仅在必要时才具体化数组，从而优化计算效率。

动态图构建:MLX采用动态图构建，消除了因函数参数形状变化而引发的缓慢编译。这种方法简化了调试过程。

多设备支持:MLX允许操作在支持的设备（包括CPU和GPU）上无缝运行，为开发人员提供了灵活性。

统一内存模型:MLX引入了与其他框架不同的统一内存模型。阵列驻留在共享内存中，允许跨不同设备类型对MLX阵列进行操作，而无需移动数据。

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