es un array-framework de c¨®digo abierto, dise?ado para aprendizaje autom¨¢tico eficiente y flexible en procesadores Apple silicon. Permite que los cient¨ªficos de datos e ingenieros de aprendizaje autom¨¢tico (ML) puedan acceder a la GPU integrada, permiti¨¦ndoles elegir el hardware que mejor se adapte a sus necesidades. El dise?o de MLX est¨¢ inspirado por frameworks tales como NumPy, PyTorch y Jax, por nombrar algunos. Una de las diferencias claves de MLX, es su modelo de memoria unificada, que elimina el exceso de transferencias de datos entre CPU y GPU, resultando en una ejecuci¨®n m¨¢s r¨¢pida. Esta funcionalidad hace posible correr los modelos en dispositivos tales como los iPhones, abriendo una tremenda oportunidad para aplicaciones de inteligencia artificial en dispositivos. Aunque de nicho, la comunidad de desarrolladores ML encontrar¨¢ que vale la pena seguirlo.
