MLX est un framework matriciel pour la recherche en apprentissage automatique sur les puces Apple Silicon, développé par l'équipe de recherche en apprentissage automatique d'Apple.
MLX est conçu par des chercheurs en apprentissage automatique pour des chercheurs en apprentissage automatique. Le framework se veut convivial tout en restant efficace pour entraîner et déployer des modèles. Sa conception est également conceptuellement simple. Nous visons à faciliter l'extension et l'amélioration de MLX par les chercheurs afin d'explorer rapidement de nouvelles idées.
Les LLM peuvent être accélérés sur les appareils équipés d'Apple Silicon grâce à MLX, et les modèles peuvent être exécutés localement de manière très pratique.
Désormais, le Framework Apple MLX prend en charge la conversion quantifiée de Phi-3.5-Instruct (support du Framework Apple MLX), Phi-3.5-Vision (support du Framework MLX-VLM), et Phi-3.5-MoE (support du Framework Apple MLX). Essayons cela :
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
| Laboratoires | Présentation | Accéder |
|---|---|---|
| 🚀 Présentation Phi-3.5 Instruct | Apprenez à utiliser Phi-3.5 Instruct avec le framework Apple MLX | Accéder |
| 🚀 Présentation Phi-3.5 Vision (image) | Apprenez à utiliser Phi-3.5 Vision pour analyser des images avec le framework Apple MLX | Accéder |
| 🚀 Présentation Phi-3.5 Vision (moE) | Apprenez à utiliser Phi-3.5 MoE avec le framework Apple MLX | Accéder |
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En savoir plus sur le Framework Apple MLX https://ml-explore.github.io/mlx/
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Dépôt GitHub Apple MLX https://github.com/ml-explore
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Dépôt GitHub MLX-VLM https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm
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