苹果大模型最大动作：开源M芯专用ML框架，能跑70亿大模型
还支持训练Transformer模型
萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
苹果M系列芯片专属的机器学习框架，开源即爆火！
现在，用上这个框架，你就能直接在苹果GPU上跑70亿参数大模型、训练Transformer模型或是搞LoRA微调。
它由苹果官方发布，风格与PyTorch相似，不过并不基于任何已有框架实现。
LeCun等大佬纷纷赶来点赞转发。
英伟达高级AI科学家Jim Fan赞叹称：
这应该是目前苹果在开源AI开源上最大的动作了。
甚至还有网友动起了iPhone上A芯的念头（手动狗头）
所以，这个框架究竟长啥样？
参考多个ML框架设计
这个新框架名叫MLX，有探索机器学习（ml-explore）的意思。
从功能来看，MLX主要有以下几点特性：
API熟悉（包括C++ API、类似NumPy的Python API以及一些高级功能包近似于PyTorch的API）、可组合函数变换、惰性计算、动态图构建、多设备可用、统一内存。
框架作者Awni Hannun介绍，之所以MLX不直接基于PyTorch实现，主要有几个方面的考量。
首先是因为，MLX框架是给苹果芯片设计的。
苹果芯片在采用了一些独特的设计，例如统一内存，这些设计在框架中都可以被利用。
然后，MLX框架也参考了不同机器学习框架的优势，包括NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等。
例如JAX中可组合的函数转换，就被加进了MLX的设计中，但graph（计算图）仍然是动态构建的。
除此之外，作者认为MLX也有一些属于自己的特性，如简单、灵活和多样性等。
因此，MLX在功能和设计上与PyTorch等经典框架不完全一样，有一些“自己的style”。
如果你手上有苹果M芯电脑的话，现在就可以上手一试跑AI模型了。
苹果电脑M系列芯片才能用
目前，官方给出了5类MLX的使用参考案例：
- Transformer架构语言模型的训练
- 用LLaMA或Mistral进行长文本生成
- 用LoRA进行参数微调
- 用Stable Diffusion进行图像生成
- 用Whisper进行语音识别
作者们还在GitHub上放出了基于Stable Diffusion对比的PyTorch和MLX的性能：
要是对这几个AI模型感兴趣，装好MLX之后就可以直接上手试玩了。
作者给出了一系列手把手的教程，教你如何在苹果电脑上运行MLX框架。
首先是pip install mlx，安装一下框架：
我们也在苹果M芯电脑上尝试了一下，可以成功安装：
值得一提的是，安装前记得检查一下你的苹果电脑，各种环境和操作系统是否都搞好了。
而且芯片必须是苹果自研的M系列芯片，可以用这个口令检查一下：
如果是英特尔平台，也是用不了MLX的：
搞定之后，git clone一个副本，就可以在样例里面找到自己想玩的模型，尝试上手运行了：
这里跑一个LLaMA试试：
然后就可以开始问问题了，例如波尔查诺-魏尔斯特拉斯定理是什么等等，LLaMA就能在终端给你解答：
LightningAI的Sebastian Raschka表示，这个框架看起来非常酷，希望能看到更多PyTorch与MLX在macOS上的性能对比。
除此之外，LLaMA在MLX上的实现细节也非常有意思：
还有不少苹果用户表示高兴：H100稀缺的情况下，终于可以用M3 Max来搞事了。
你试用过MLX了吗？感觉如何？
参考链接：
[1]https://github.com/ml-explore/mlx
[2]https://twitter.com/awnihannun/status/1732184443451019431
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