mlx-examples

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MLX框架多领域应用示例集合

MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现,支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用,为机器学习开发者提供了参考资源。

MLX机器学习深度学习模型示例Apple SiliconGithub开源项目

MLX 示例

本仓库包含了多个使用 MLX 框架 的独立示例。

MNIST 示例是学习如何使用 MLX 的良好起点。

以下列出了一些更有用的示例。

文本模型

  • MLX LM:用于 LLM 文本生成、微调等的软件包。
  • Transformer 语言模型训练。
  • LLMs 目录中包含使用 LLaMAMistral 等进行大规模文本生成的简单示例。
  • 使用 Mixtral 8x7B 的混合专家语言模型 (MoE)。
  • 使用 LoRA 或 QLoRA 进行参数高效微调。
  • 使用 T5 进行文本到文本的多任务 Transformers。
  • 使用 BERT 进行双向语言理解。

图像模型

音频模型

多模态模型

  • 使用 CLIP 进行联合文本和图像嵌入。
  • 使用 LLaVA 从图像和文本输入生成文本。
  • 使用 Segment Anything (SAM) 进行图像分割。

其他模型

  • 使用 GCN 对图结构数据进行半监督学习。
  • 用于密度估计和采样的 Real NVP 归一化流

Hugging Face

注意:现在您可以直接从 Hugging Face 上的 MLX Community 组织下载一些转换后的检查点。我们鼓励您加入社区并贡献新模型

贡献

我们感谢所有贡献者。如果您为 MLX Examples 做出贡献并希望得到认可,请在您的拉取请求中将您的姓名添加到列表中。

引用 MLX Examples

MLX 软件套件最初由 Awni Hannun、Jagrit Digani、Angelos Katharopoulos 和 Ronan Collobert 平等贡献开发。如果您在研究中发现 MLX Examples 有用并希望引用它,请使用以下 BibTex 条目:

@software{mlx2023,
  author = {Awni Hannun and Jagrit Digani and Angelos Katharopoulos and Ronan Collobert},
  title = {{MLX}: Efficient and flexible machine learning on Apple silicon},
  url = {https://github.com/ml-explore},
  version = {0.0},
  year = {2023},
}

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