应用介绍
据了解，作为苹果专门为其芯片设计的高效机器学习框架，MLX提供了类PyTorch的API，兼容Numpy语法，支持C++/Swift扩展，利用统一内存架构，数据在CPU/GPU间共享，可降低功耗、提升处理速度，还具备动态图构建、多模态支持、端侧部署优化等功能，能在iPhone、iPad、Mac等设备上高效运行模型。
据了解，作为苹果专门为其芯片设计的高效机器学习框架，MLX提供了类PyTorch的API，兼容Numpy语法，支持C++/Swift扩展，利用统一内存架构，数据在CPU/GPU间共享，可降低功耗、提升处理速度，还具备动态图构建、多模态支持、端侧部署优化等功能，能在iPhone、iPad、Mac等设备上高效运行模型。
