바퀴를 처음부터 다시 발명할 것인가, 아니면 바퀴 자체를 다시 발명할 것인가? Apple은 자사 칩을 위한 맞춤형 머신 러닝 프레임워크인 MLX를 오픈 소스로 공개했습니다.

12월 6일, 베이징 시간,Apple 머신 러닝 연구 센터(Apple machine learning research)는 GitHub에서 오픈 소스 MLX를 제공합니다.

Apple 칩에 맞게 특별히 제작된 머신 러닝 프레임워크

MLX는 Apple 칩에 맞춰 특별히 설계된 머신 러닝 프레임워크입니다.사용자 친화성을 보장하는 동시에 Apple 칩에서 모델의 효율적인 교육 및 배포를 지원하는 것이 목표입니다.

MLX는 NumPy, PyTorch, Jax, ArrayFire와 같은 프레임워크를 기반으로 간단한 개념으로 설계되었습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

* 익숙한 API:MLX 파이썬 API 넘파이  매우 유사하며, MLX도 모든 기능을 갖춘 C++ API를 갖추고 있습니다. 또한 MLX에도 비슷한 기능이 있습니다. `mlx.nn`  그리고 `mlx.optimizer`  이러한 상위 수준 패키지는 PyTorch API와 매우 유사하며 복잡한 모델을 구축하는 것을 단순화합니다.

* 구성 가능한 함수 변환:MLX는 자동 미분, 자동 벡터화, 계산 그래프 최적화를 위한 구성 가능한 함수 변환 기능을 제공합니다.

* 지연 계산:MLX의 계산은 지연해서 수행되며, 배열은 필요할 때만 생성됩니다.

* 동적 그래프 구성:MLX의 계산 그래프는 동적으로 구축되므로 함수 매개변수의 모양을 변경해도 컴파일 속도가 느려지지 않으며 디버깅이 더 간단하고 직관적입니다.

* 다중 장치 지원:작업은 지원되는 모든 장치에서 실행될 수 있습니다(현재 CPU와 GPU가 지원됩니다).

* 통합 메모리:통합 메모리 모델은 MLX와 다른 프레임워크 간의 중요한 차이점입니다. MLX의 배열은 다음에 저장됩니다.공유 메모리데이터를 이동하지 않고도 지원되는 모든 장치에서 작업을 수행할 수 있습니다.

공식에 따르면 GitHub 저장소  소개, MLX는 다음을 포함하여 여러 인기 있는 튜토리얼을 업데이트했습니다.

* 트랜스포머 언어 모델 학습

* LLaMA를 사용하여 대규모 텍스트를 생성합니다. 로라  미세 조정을 수행하다

* 안정 확산을 사용하여 이미지 생성

* OpenAI Whisper를 활용한 음성 인식

자세한 내용은 다음 웹사이트를 방문하세요.

https://github.com/ml-explore/mlx/tree/main/examples

바퀴를 처음부터 다시 발명할 것인가, 아니면 바퀴 자체를 다시 발명할 것인가?

Apple이 출시한 MLX에 대해서는 완전히 다른 두 가지 의견이 있습니다.

✅ 긍정적 측 대표자:

Apple 칩에 최적화된 PyTorch 스타일의 신경망 아키텍처인 MLX는 AI 오픈 소스 분야에서 Apple이 지금까지 내놓은 가장 중요한 움직임일 수 있습니다.

2018년 튜링상 수상자이자 Meta의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤도 이 연구를 칭찬했습니다.

Nvidia에 가격 인하, 효율성 개선, 더 나은 소비자용 GPU 출시를 위한 압력을 가할 것으로 기대

Apple의 오픈 소스 AI에 대한 헌신은 칭찬할 만하며, MLX는 Apple 칩에서 딥 러닝을 혁신한 것입니다.

시원한! GPT-4처럼 로컬에서 실행할 수 있는 고품질 모델은 언제 나올까요? MLX는 많은 상상력을 불러일으킵니다.

❌  반대측 대표:

그들은 @PyTorchTeam과 협력하여 Apple 실리콘에 최적화된 PyTorch 백엔드를 출시할 수도 있었습니다! !
이제 개발자들은 이를 지원하고 PyTorch와 MLX를 모두 지원하는 래퍼를 구축하는 두 가지 작업을 해야 합니다!

이걸 어떻게 배치하나요? NVIDIA, AMD 등이 지원하는 프레임워크와 호환되지 않으면 MLX는 머신러닝 생태계에 해가 될 것입니다(MacBook이 없으면 머신러닝도 없습니다)

애플, 다시 바퀴를 재발명하다

그림은 천 마디 말보다 가치가 있다 

GitHub 이슈: 나중에 논의하겠지만, 먼저 버그를 수정하겠습니다.

말은 쉽다. 코드를 보여주세요.

MacBook 터미널에서 MLX를 설치하고 실행하려고 할 때,공식 설치 코드에서 오류가 보고되는 것을 발견했습니다.MLX GitHub Repo의 여러 엔지니어도 비슷한 문제를 겪었습니다.

MLX가 개발자가 Apple 기기에서 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 실용적인 프레임워크가 될 수 있는지 여부,저희는 버그를 먼저 수정할 수 있는지 묻고 싶습니다. !

온라인에서 기다리고 있어요. 꽤 급한 일이에요.