MLX Examples

MLX Examples（MLX示例）

此仓库包含了使用MLX框架的一系列独立示例。以下是一些主要的示例及其使用场景。

文本模型

• MLX LM：用于大语言模型（LLM）文本生成、微调等。
• Transformer语言模型训练。
• 大规模文本生成的简单示例，包括LLaMA、Mistral等，位于LLMs目录中。
• 使用Mixtral 8x7B的专家混合（MoE）语言模型。
• 使用LoRA或QLoRA的参数高效微调。
• T5模型进行文本到文本的多任务处理。
• 使用BERT进行双向语言理解。

图像模型

• 使用ResNets在CIFAR-10上的图像分类。
• 使用Stable Diffusion或SDXL生成图像。
• 在MNIST数据集上的卷积变分自编码器(CVAE)。

音频模型

• 使用OpenAI’s Whisper进行语音识别。

多模态模型

• 使用CLIP进行文本和图像嵌入联合训练。
• 使用LLaVA从图像和文本输入生成文本。

其他模型

• 使用GCN进行图结构数据的半监督学习。
• 使用正常化流进行密度估计和采样。

Hugging Face

注意：你现在可以直接从MLX社区组织在Hugging Face上下载一些已转换的检查点。我们鼓励你加入社区并贡献新模型。

贡献

我们感谢所有贡献者。如果你对MLX示例做出贡献并希望被认可，请在你的pull request中将名字添加到列表中。

引用MLX示例

MLX软件套件最初由Awni Hannun、Jagrit Digani、Angelos Katharopoulos和Ronan Collobert平等贡献。如果你在研究中发现MLX示例有用并希望引用它，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},
}