Appleの機械学習リサーチチームが、Apple Silicon専用の機械学習フレームワーク「MLX」を公開した。機械学習研究者はこれを利用して、トレーニング/実装を効率化できるとしている。

MLXは、Apple Silicon搭載のマシンで機械学習モデルのトレーニングと実装を効率化する配列フレームワーク。「機械学習研究者向けに機械学習研究者が設計した」としており、研究者は容易に拡張したり改良しながら新しいアイディアを試すことができるという。

NumPy、PyTorch、Jax、ArrayFireなどのフレームワークに着想を受けており、NumPyのPython APIを踏襲している。

また、C++APIも備え、PyTorchを踏襲したAPIを持つハイレベルのパッケージも含む。ユーザーフレンドリーであると同時に、モデルの学習と実装を効率よく行うことを目的とする、と説明している。

  • GitHub上でMLXを公開している

    GitHub上でMLXを公開している

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