MLX是苹果最新推出的类似PyTorch的框架，它的特点在于从零开始构建，因而具有较少的历史包袱和更简洁的代码。这使得MLX成为学习模型架构的理想选择。以Mixtral为例，这是一个基于MLX实现的Transformer模型，与传统的Transformer实现相比，Mixtral的代码更加精简，大约只有300多行，而传统的Transformer实现通常需要超过一千行代码。
软件功能
- 简洁的代码实现：MLX提供了更为精简的模型架构代码，易于学习和理解。
- 模型架构学习：适合用于学习和研究各种模型架构，特别是深度学习模型。
- 高效的框架：虽然目前还没有详细的性能比较，但MLX作为一个新框架，预计在性能上会有良好的表现。
软件特点
- 从零开始构建：没有历史包袱，代码更加清晰和简洁。
- 支持的设备少：可能因为是新框架，支持的设备范围相对较小。
- 易于学习：由于代码的简洁性，非常适合初学者学习和使用。
- 开源：作为一个开源项目，鼓励社区贡献和参与。
应用场景
- 深度学习教育：适合用于教学和学习深度学习模型。
- 研究与开发：研究人员和开发人员可以利用MLX进行模型原型设计和实验。
- 创新项目：适合于需要快速原型设计和实验的创新项目。
代码示例
你可以查看Mixtral的代码实现，了解MLX框架下的模型架构是如何被实现的：
Mixtral 代码实现（点击此处在新标签页打开）
