Apple 開放 MLX 機器學習 API

Awni Hannun 宣怖 Apple 正式開放 ML Framework 並於 GitHub 設立模型庫及應用介面範例。各種使用MLX 框架的獨立範例。

MNIST範例是學習如何使用 MLX 的良好起點。

一些更有用的例子包括:


Draw Things: 為 iPhone 及 Mac M1 進行優化的 Stable Diffusion XL

雖然 AppStore 上已有多個 Apps 以 Stable Diffusion 作為基楚應用,例如 Diffusion Bee, 但新版 Draw Things 可算是目前最齊功能、最接近 GitHub 上的 Automatic 1111 的 GUI 版,它甚至內建 ControlNet, 直接執行 SD 1.4, 1.5 及 XL Checkpoint 及 Lora 模型。

你亦可於 App 內直接下載上千個模型並自動轉換成支援 Apple 的 Core ML 引擎,優化執行 Transformer 架構模型。出圖速度比直接執行 Stable Diffusion WebUI 版更快。

#蘋果神經引擎

第一代 Apple 神經引擎 (ANE – Apple Neural Engine) 作為我們 2017 年旗艦機型 iPhone X 中 A11 晶片的一部分發布。它在半精度浮點數資料格式下的峰值吞吐量為 0.6 兆次浮點運算 (TFlops) ( float16 或FP16),並且它有效地支援了設備上的ML 功能,例如Face ID 和Memoji。

到 2021 年,第五代 16 核 ANE 的處理能力是原來的 26 倍,即 15.8 TFlops。神經引擎的可用性也從 2017 年的 iPhone 擴展到從 A12 晶片開始的 iPad,從 M1 晶片開始擴展到 Mac。Apple 神經引擎的演變。iPhone 13 Pro 上的 A15 Bionic 晶片上的 16 核神經引擎的峰值吞吐量為 15.8 teraflops,比 iPhone X 提升了 26 倍。


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