MLX é um framework de arrays para pesquisa em aprendizado de máquina no Apple silicon, desenvolvido pela equipe de pesquisa em aprendizado de máquina da Apple.
O MLX foi criado por pesquisadores de aprendizado de máquina para pesquisadores de aprendizado de máquina. O framework foi pensado para ser fácil de usar, mas ainda assim eficiente para treinar e implantar modelos. O design do próprio framework também é conceitualmente simples. Nosso objetivo é facilitar para os pesquisadores a extensão e melhoria do MLX, permitindo explorar novas ideias rapidamente.
LLMs podem ser acelerados em dispositivos Apple Silicon através do MLX, e os modelos podem ser executados localmente de forma muito prática.
Agora o Apple MLX Framework suporta a conversão de quantização do Phi-3.5-Instruct (suporte do Apple MLX Framework), Phi-3.5-Vision (suporte do MLX-VLM Framework) e Phi-3.5-MoE (suporte do Apple MLX Framework). Vamos experimentar a seguir:
python -m mlx_lm.convert --hf-path microsoft/Phi-3.5-mini-instruct -q
python -m mlxv_lm.convert --hf-path microsoft/Phi-3.5-vision-instruct -q
python -m mlx_lm.convert --hf-path microsoft/Phi-3.5-MoE-instruct -q
| Laboratórios | Introdução | Acessar |
|---|---|---|
| 🚀 Lab-Introdução Phi-3.5 Instruct | Aprenda como usar o Phi-3.5 Instruct com o Apple MLX framework | Acessar |
| 🚀 Lab-Introdução Phi-3.5 Vision (imagem) | Aprenda como usar o Phi-3.5 Vision para analisar imagens com o Apple MLX framework | Acessar |
| 🚀 Lab-Introdução Phi-3.5 Vision (moE) | Aprenda como usar o Phi-3.5 MoE com o Apple MLX framework | Acessar |
-
Saiba mais sobre o Apple MLX Framework https://ml-explore.github.io/mlx/
-
Repositório Apple MLX no GitHub https://github.com/ml-explore
-
Repositório MLX-VLM no GitHub https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm
Aviso Legal:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.