MLX的[array](https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/python/array.html)类代替了[Tensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html);其文档大多将其与NumPy的[ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.html#numpy.ndarray)进行比较,同时,它也是该框架中各种神经...
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 Num... MLX是由苹果的机...
苹果机器学习团队的Awni Hannun在X-note中将该软件称为:「……专为苹果芯片设计的高效机器学习框架」.MLX使用起来类似PyTorch、Jax和ArrayFire等现有框架.但是MLX针对Apple芯片进行了优化同时MLX增加了对统一内存模型的支持,这也意味着阵列位于共享内存中,并且可以在任何支持的设备类型上执行操作,而无需执行数据复制.那么...
模型检查点和推理代码库使用Rust(Candle)、PyTorch和MLX编写(Apache许可证) Moshi是如何工作的? > Moshi处理两个音频流:一个用于自身,一个用于用户,用户的流来自音频输入,Moshi的流由模型生成。 > 除了这些音频流外,Moshi还预测其语音的文本标记,增强生成质量。 > 该模型使用一个小的深度Transformer用于码本依赖性...