Дійсно. MLX – це набагато більше, ніж висновок LLM. MLX забезпечує ~8,8× пропускну здатність NumPy для цього робочого навантаження DTM (≈на 89% нижча затримка) Метод диференціального перетворення (DTM) для аналізу прогину променя.
Awni Hannun
Awni Hannun25 серп., 02:09
Я часто пишу про LLM, але MLX — це набагато більше, ніж фреймворк логічного висновку LLM. Хорошим способом дізнатися більше про його численні функції є вступне відео, яке ми створили для WWDC 25:
3,58K