例如,[mlx.nn.Conv2d](https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/python/nn/_autosummary/mlx.nn.Conv2d.html#mlx.nn.Conv2d)需要输入图像使用NHWC格式(其中C表示通道维度),而[torch.nn.Conv2d](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html)则需要NCHW;还有其他一些例子。这需要...
现在，苹果宣布推出专门在 Apple 芯片上用于机器学习的开源阵列框架 ——MLX。MLX 是专门为机器学习研究人员设计的，旨在有效地训练和部署 AI 模型。框架本身的设计在概念上也很简单。研究人员能够轻松地扩展和改进 MLX，以快速探索、测试新的想法。MLX 的设计灵感来自 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架。项目...
苹果开源的M芯专用机器学习框架MLX是一项具有重要意义的创新动作。这个框架不仅提供了相似于PyTorch的风格和丰富功能，而且充分发挥了苹果M芯芯片的独特设计，为用户提供了更高效、更灵活的机器学习开发体验。MLX框架的开源不仅能够满足苹果M芯用户的需求，还能够引领机器学习领域的发展。通过MLX框架，用户能够更加轻松地构建...
苹果推出的 ML Compute 可用于在 Mac 上进行 TensorFlow 模型的训练。PyTorch 则支持在 M1 版本的 Mac 上进行GPU加速的 PyTorch机器学习模型训练,使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现。这些使得 Mac 用户能够在本地训练神经网络。 现在,苹果宣布推出专门在 Apple 芯片上用于机器学习的开源阵列框...
MLX vs. Py..Transformer和BERT因为时间较长运行三次,其他运行十次。取平均时间,看了下Result平均时间和中位数时间几乎一摸一样CPU/GPU Switch是循环矩阵乘法计算,CPU先算后给GPU算,再把结果变成输入给CPU算,考验CPU、GPU性能和来回切换的开销
Apple MLX:使用MLX在mac或iphone本地运行llama3、apple openELM大模型,效率比pytorch高将近3倍,mlx使得apple silicon芯片或许未来会成为推理及训练的最具性价比的芯片, 视频播放量 11297、弹幕量 4、点赞数 171、投硬币枚数 69、收藏人数 288、转发人数 51, 视频作者 AIG
苹果推出的 ML Compute 可用于在 Mac 上进行 TensorFlow 模型的训练。PyTorch 则支持在 M1 版本的 Mac 上进行 GPU 加速的 PyTorch 机器学习模型训练,使用苹果 Metal Performance Shaders (MPS) 作为后端来实现。这些使得 Mac 用户能够在本地训练神经网络。
MLX 是专门为机器学习研究人员设计的,旨在有效地训练和部署 AI 模型。框架本身的设计在概念上也很简单。研究人员能够轻松地扩展和改进 MLX,以快速探索、测试新的想法。MLX 的设计灵感来自NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 等框架。 项目地址:https://github.com/ml-explore/mlx ...
框架作者Awni Hannun介绍，之所以MLX不直接基于PyTorch实现，主要有几个方面的考量。首先是因为，MLX框架是给苹果芯片设计的。苹果芯片在采用了一些独特的设计，例如统一内存，这些设计在框架中都可以被利用。然后，MLX框架也参考了不同机器学习框架的优势，包括NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等。例如JAX中可组合的函数转换...
最近在PyTorch1.12中引入MPS后端已经是一个大胆的步骤,但随着MLX的宣布,苹果还想在开源深度学习方面有更大的发展。 在本文中,我们将对这些新方法进行测试,在三种不同的Apple Silicon芯片和两个支持cuda的gpu上和传统CPU后端进行基准测试。 这里把基准测试集中在图卷积网络(GCN)模型上。这个模型主要由线性层组成,所以...