Apple’ın makine öğrenme araştırma grubu, MLX isimli bir makine öğrenme çerçevesi tanıttı. Bu sayede geliştiriciler, Apple Silicon için verimli çalışan modeller ve derin öğrenme model kütüphaneleri oluşturabiliyor. Hem çerçeve hem de MLX Veri tabanlı derin öğrenme modelleri GitHub sayfasından ve PyPI üzerinden erişilebilir durumda.
Apple da yapay zekâ alanında ilerlemeye hazırlanıyor
Apple’ın GitHub sayfasına nazaran PyTorch, Jax ve ArrayFire’dan ilham alan MLX, paylaşımlı belleğe sahip olacak. Yani MLX üzerinde çalışan rastgele bir vazife, desteklenen tüm donanımlarda bilgi taşımaya gerek olmadan çalışabilecek. Şu anda CPU ve GPU’lar MLX dayanağına sahip. Gelen haberlere nazaran MLX, geliştiricilerin rahatça kullanabileceği kadar kolay lakin Meta’nın Llama ve Stable Diffusion üretken yapay zekâları üzere modelleri geliştirmek için kâfi güce sahip. Çerçeveler ve model kütüphaneleri, piyasada yer alan pek çok yapay zekâ uygulaması için kullanılabilir.
Yine de MLX Veri genel olarak derin öğrenmeye odaklanıyor. Apple, büyük rakipleri Micrsoft ve Google üzere üretken yapay zekâ alanına yük vermiyor. Hatta firma, mümkün olduğunca yapay zekâ sözcüğünü kullanmaktan kaçınıyor.
Apple’ın daha evvel de temel modeller üzerinde çalıştığını ifade edilmişti. Temel modeller çok sayıda etiketlenmemiş datayı içeriyor. Böylelikle birebir data setini farklı hedeflere nazaran kullanmak mümkün oluyor.