Apple'ın makine öğrenme araştırma ekibi, MLX adlı bir makine öğrenme çerçevesi tanıttı. Bu sayede geliştiriciler, Apple Silicon için verimli çalışan modeller ve derin öğrenme model kütüphaneleri oluşturabiliyor. Hem çerçeve hem de MLX Data tabanlı derin öğrenme modelleri GitHub sayfasından ve PyPI üzerinden erişilebilir durumda.
Apple da yapay zekâ alanında ilerlemeye hazırlanıyor
Apple'ın GitHub sayfasına göre PyTorch, Jax ve ArrayFire'dan ilham alan MLX, paylaşımlı belleğe sahip olacak. Yani MLX üzerinde çalışan herhangi bir görev, desteklenen tüm donanımlarda veri taşımaya gerek olmadan çalışabilecek. Şu anda CPU ve GPU'lar MLX desteğine sahip. Gelen haberlere göre MLX, geliştiricilerin rahatça kullanabileceği kadar basit ancak Meta'nın Llama ve Stable Diffusion üretken yapay zekâları gibi modelleri geliştirmek için yeterli güce sahip. Çerçeveler ve model kütüphaneleri, piyasada yer alan pek çok yapay zekâ uygulaması için kullanılabilir.
Yine de MLX Data genel olarak derin öğrenmeye odaklanıyor. Apple, büyük rakipleri Micrsoft ve Google gibi üretken yapay zekâ alanına ağırlık vermiyor. Hatta firma, mümkün olduğunca yapay zekâ sözcüğünü kullanmaktan kaçınıyor.
Apple'ın daha önce de temel modeller üzerinde çalıştığını ifade edilmişti. Temel modeller çok sayıda etiketlenmemiş veriyi içeriyor. Böylece aynı veri setini farklı amaçlara göre kullanmak mümkün oluyor.
