Apple brengt een nieuw framework op de markt onder de naam MLX. Hiermee zouden ontwikkelaars efficiënt modellen kunnen bouwen op een Apple Silicon.
In eerste instantie leek Apple sceptisch te staan tegenover AI. Momenteel komt het bedrijf stilletjes aankloppen met een nieuw framework genaamd MLX. Het machine learning onderzoeksteam van Apple maakt het hiermee mogelijk voor ontwikkelaars om modellen te bouwen op hardware van het merk, met een grote focus op gebruiksvriendelijkheid en efficiëntie.
Ontwikkeld door en voor machine learning
Het MLX framework dat ontwikkeld is door en voor ML-onderzoekers bevat een reeks functies die zijn afgestemd op hun eisen, waardoor een gestroomlijnde ervaring voor modeltraining en -implementatie wordt gegarandeerd.
Het framework is nu beschikbaar op GitHub. Hier staat te lezen dat MLX geïnspireerd is op frameworks zoals NumPy, PyTorch en Jax. Een opvallend verschil is dat het ontwerp van MLX een uniform geheugenmodel is. Hierdoor werkt elke taak die op MLX wordt uitgevoerd, ook op andere ondersteunde apparaten (momenteel CPU’s en GPU’s).
Anders dan concurrenten waaronder Microsoft en Google die hun pijlen gericht hebben op AI, mijdt Apple in zijn presentaties de term AI en legt het bedrijf de focust liever op machine learning.
Hoe het marketingdepartement de technologie ook omschrijft, Apple introduceert hier een framework dat noodzakelijk is om concurrentieel te blijven in een wereld die geen genoeg krijgt van de AI-hype. Zowel smartphonechips als CPU’s voor laptops van de concurrenten ondersteunen plots allemaal AI-workloads en Apple kan niet achterblijven.