Apple veröffentlicht MLX: ein neues Machine Learning Framework für Apple-Chips

Mit der Veröffentlichung von MLX, einem neuen Framework für maschinelles Lernen und einer Bibliothek für Deep-Learning-Modelle (MLX Data), hat sich Apple von seiner eher konservativen Haltung zu KI-Anwendungen abgewandt und ist in die Welt der künstlichen Intelligenz eingetaucht. Mit der Veröffentlichung von MLX stößt Apple in einen Bereich vor, der bisher weitgehend von Tech-Giganten wie Microsoft und Google dominiert wurde.

ML-Framework für Apple Silicon

Das Forschungsteam für maschinelles Lernen von Apple hat MLX vorgestellt, ein auf Apple Silicon zugeschnittenes Framework, das es Entwicklern ermöglicht, effiziente Modelle auf Apple-Geräten zu erstellen. Diese Version umfasst MLX Data, eine Bibliothek für Deep-Learning-Modelle, die beide über Open-Source-Plattformen wie GitHub und PyPI verfügbar sind. Dabei soll das „Array Framework for Apple Silicon“ maschinelles Lernen auf aktuellen Macs besonders effizient machen.

Die GitHub-Seite von Apple verrät, dass MLX von bestehenden Frameworks wie PyTorch, Jax und ArrayFire inspiriert wurde. Laut Computerworld ist MLX so konzipiert, dass es für Entwickler benutzerfreundlich ist und gleichzeitig die Fähigkeit besitzt, KI-Modelle zu trainieren, ähnlich wie Metas Llama und Stable Diffusion. Darüber hinaus beschrieb Awni Hannun, ein Forscher für maschinelles Lernen bei Apple, MLX Data als effizientes und flexibles Paket zum Laden von Daten, das mit den Frameworks MLX, PyTorch und Jax kompatibel ist.

Apple soll auf dem besten Weg sein, 1 Milliarde Dollar pro Jahr für die KI-Forschung auszugeben, wobei einige der größten Führungskräfte des Unternehmens die Entwicklung beaufsichtigen, darunter Senior VP of Software Engineering Craig Federighi, Senior VP of Machine Learning and AI Strategy John Giannandrea und Senior VP of Services Eddy Cue.