Apple, que beaucoup considéraient comme très conservatrice dans son approche de l’IA, a discrètement publié des frameworks et des bibliothèques de modèles conçus pour fonctionner sur ses puces, et peut-être apporter des applications d’IA générative sur les MacBook.
Les équipes d’Apple chargées de l’apprentissage machine (ML) ont publié un nouveau framework ML pour Apple Silicon : MLX, ou ML Explore, arrive après avoir été testé pendant l’été et est maintenant disponible sur GitHub.
Dans un post sur X (anciennement Twitter), Awni Hannun, de l’équipe ML d’Apple, qualifie le logiciel de « … framework efficace d’apprentissage automatique spécialement conçu pour le Apple Silicon (c’est-à-dire votre ordinateur portable !) ».
Just in time for the holidays, we are releasing some new software today from Apple machine learning research.
MLX is an efficient machine learning framework specifically designed for Apple silicon (i.e. your laptop!)
Code: https://t.co/Kbis7IrP80
Docs: https://t.co/CUQb80HGut— Awni Hannun (@awnihannun) December 5, 2023
L’idée est de rationaliser la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique pour les chercheurs qui utilisent du matériel Apple. MLX est une structure de type NumPy conçue pour un apprentissage automatique efficace et flexible sur les processeurs Apple.
Il ne s’agit pas d’un outil destiné au grand public ; il fournit aux développeurs ce qui semble être un environnement puissant dans lequel construire des modèles d’intelligence artificielle. L’entreprise semble également s’être efforcée d’adopter les langages que les développeurs souhaitent utiliser, plutôt que de leur imposer un langage — et elle a apparemment inventé de puissants outils LLM au cours de ce processus.
Familier aux développeurs
La conception de MLX s’inspire de frameworks existants tels que PyTorch, Jax et ArrayFire. Cependant, MLX ajoute la prise en charge d’un modèle de mémoire unifiée, ce qui signifie que les tableaux vivent dans une mémoire partagée et que les opérations peuvent être effectuées sur n’importe quel type de périphérique pris en charge sans effectuer de copies de données.
L’équipe explique : « L’API Python suit de près celle de NumPy à quelques exceptions près. MLX dispose également d’une API C++ complète qui suit de près l’API Python ».
Les notes accompagnant la publication indiquent également :
Le framework est conçu pour être convivial, tout en restant efficace pour la formation et le déploiement de modèles…. Nous avons l’intention de permettre aux chercheurs d’étendre et d’améliorer facilement MLX dans le but d’explorer rapidement de nouvelles idées.
Plutôt bon à première vue
À première vue, MLX semble relativement bon et (comme expliqué sur GitHub) est équipé de plusieurs caractéristiques qui le distinguent.
Apple a fourni une série d’exemples de ce que MLX peut faire. Ces exemples semblent confirmer que l’entreprise dispose désormais d’un modèle de langage très efficace, d’outils puissants pour la génération d’images et d’une reconnaissance vocale très précise. Cela correspond aux affirmations faites plus tôt cette année, et à certaines spéculations concernant la création de mondes virtuels infinis pour les futures expériences Vision Pro.
En fin de compte, Apple semble vouloir démocratiser l’apprentissage automatique. « MLX est conçu par des chercheurs en apprentissage automatique pour des chercheurs en apprentissage automatique », explique l’équipe. En d’autres termes, Apple a reconnu la nécessité de créer des environnements de développement ouverts et conviviaux pour l’apprentissage automatique afin de favoriser les travaux dans ce domaine.
Le fait que MLX soit installé sur Apple Silicon est également important, étant donné que les processeurs d’Apple sont désormais présents dans tous ses produits, y compris le Mac, l’iPhone et l’iPad. L’utilisation du GPU, du CPU et, éventuellement, du moteur neuronal sur ces puces pourrait se traduire par l’exécution sur l’appareil de modèles de ML (pour la protection de la vie privée) avec des performances que d’autres processeurs ne peuvent pas égaler, du moins en ce qui concerne les appareils de pointe.
Est-ce trop peu, trop tard ?
Étant donné l’engouement suscité par ChatGPT d’OpenAI lorsqu’il est apparu à la même époque l’année dernière, Apple est-il vraiment en retard ? Je ne le pense pas.
La société a clairement décidé de mettre l’accent sur l’équipement des chercheurs en ML avec les meilleurs outils possibles, y compris des Mac M3 puissants pour construire des modèles. Elle souhaite maintenant traduire cette attention en outils d’IA viables et axés sur l’humain, pour que le reste d’entre nous puisse en profiter. Il est bien trop tôt pour déclarer Apple vaincu dans une guerre de l’industrie de l’IA qui ne fait que commencer.
