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AI開發框架

MLX

MLX官網入口網址,MLX是由蘋果的機器學習研究團隊推出的用于機器學習的陣列框架,該開源框架專為 Apple Silicon 芯片而設計優化,從NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取靈...

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MLX官網

MLX是由蘋果的機器學習研究團隊推出的用于機器學習的陣列框架,該開源框架專為 Apple Silicon 芯片而設計優化,從NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取靈感,提供簡單友好的使用方法,幫助開發人員在蘋果M系列芯片上有效地開發、訓練和部署模型。
網站服務:。

MLX是由蘋果的機器學習研究團隊推出的用于機器學習的陣列框架,該開源框架專為 Apple Silicon 芯片而設計優化,從NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取靈感,提供簡單友好的使用方法,幫助開發人員在蘋果M系列芯片上有效地開發、訓練和部署模型。

MLX的主要功能

  • 熟悉的 API:MLX 有一個緊隨 NumPy 的 Python API。MLX 還擁有功能齊全的 C++ API,與 Python API 非常相似。
  • 可組合的函數轉換:MLX 支持用于自動微分、自動向量化和計算圖優化的可組合函數轉換。
  • 惰性計算:MLX 中的計算是惰性計算,數組僅在需要時才會具體化。
  • 動態圖構建:MLX 中的計算圖是動態構建的。更改函數參數的形狀不會觸發緩慢的編譯,并且調試簡單直觀。
  • 多設備:可以在任何支持的設備(CPU 和 GPU)上運行。
  • 統一內存:MLX 和其他框架的主要區別在于統一內存模型,陣列共享內存。MLX 上的操作可以在任何支持的設備類型上運行,無需移動數據。

MLX網址入口

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

MLX

OpenI小編發現MLX網站非常受用戶歡迎,請訪問MLX網址入口試用。

數據評估

MLX瀏覽人數已經達到1,168,如你需要查詢該站的相關權重信息,可以點擊"5118數據""愛站數據""Chinaz數據"進入;以目前的網站數據參考,建議大家請以愛站數據為準,更多網站價值評估因素如:MLX的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗等;當然要評估一個站的價值,最主要還是需要根據您自身的需求以及需要,一些確切的數據則需要找MLX的站長進行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

關于MLX特別聲明

本站OpenI提供的MLX都來源于網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2023年 12月 20日 下午12:01收錄時,該網頁上的內容,都屬于合規合法,后期網頁的內容如出現違規,可以直接聯系網站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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