MLX 是针对 Apple Silicon 芯片优化的深度学习框架，可以简化研究人员在 Mac、iPad、iPhone 平台设计和部署模型的过程。
MLX 提供了与主流开发工具接轨的 API、支持延迟计算、采用动态设计并软硬结合、对研究人员较为友好，且具有统一内存优势。
MLX 主要特性
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提供开发者熟悉的 API：MLX 具有和 NumPy 接近的 Python API，此外还拥有功能齐全的 C++ API，它与 Python API 非常相似。 MLX 具有
mlx.nn和mlx.optimizers等更高级别的包，其 API 紧密贴合 PyTorch，以简化构建更复杂的模型 -
可组合函数转换：MLX 具有用于自动微分、自动矢量化和计算图优化的可组合函数转换
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惰性计算 (Lazy computation)：MLX 中的计算是惰性计算。数组仅在需要时才会具体化
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动态图构建：MLX 中的计算图采用动态构建，更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译，并且调试简单直观
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多设备：可以在任何支持的设备上运行（当前为 CPU 和 GPU），确保用户能够充分利用硬件
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具备统一内存优势：MLX 和其他框架的显着区别是采用统一内存模型。 MLX 中的数组位于共享内存中，可以在任何支持的设备类型上执行 MLX 阵列上的操作，而无需移动数据。
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