O ¨¦ um framework de c¨®digo aberto de arrays, projetado para aprendizado de m¨¢quina eficiente e flex¨ªvel em dispositivos Apple Silicon. Ele permite que cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de m¨¢quina (ML) acessem a GPU integrada, possibilitando a escolha do hardware mais adequado ¨¤s suas necessidades. O design do MLX ¨¦ inspirado por frameworks como NumPy, PyTorch e Jax, entre outros. Um dos principais diferenciais ¨¦ o modelo de mem¨®ria unificada do MLX, que elimina a sobrecarga de transfer¨ºncias de dados entre a CPU e a GPU, resultando em execu??o mais r¨¢pida. Esse recurso torna plaus¨ªvel a execu??o de modelos em dispositivos como iPhones, abrindo uma grande oportunidade para aplica??es de IA embarcada. Embora nichado, vale a pena acompanhar o desenvolvimento deste framework para a comunidade de desenvolvedores de ML.
