Apple Silicon에서 MLX Swift 프레임워크를 배우는 튜토리얼 앱
- macOS 14.0+
- Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)
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| # | 제목 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | MLX 소개 | MLX 프레임워크 개요, Apple Silicon 최적화 특징 |
| 2 | 배열 기초 | MLXArray 생성, 인덱싱, 슬라이싱 |
| 3 | 배열 연산 | 수학 연산, 브로드캐스팅, 행렬 연산 |
| 4 | 디바이스 관리 | CPU/GPU 선택, 통합 메모리 활용 |
| 5 | 자동 미분 | grad 함수로 그래디언트 계산 |
| # | 제목 | 설명 |
|---|---|---|
| 6 | 신경망 기초 | MLXNN 모듈, Linear/Conv 레이어 |
| 7 | 활성화 & 손실 함수 | ReLU, Softmax, Cross-Entropy 구현 |
| 8 | 옵티마이저 | SGD, Adam으로 모델 학습 |
| 9 | 모델 저장/로드 | safetensors 형식 사용 |
| 10 | MNIST 분류기 | 손글씨 숫자 인식 실습 |
| # | 제목 | 설명 |
|---|---|---|
| 11 | LLM 텍스트 생성 | Llama, Qwen 등 대형 언어 모델 실행 |
| 12 | VLM 이미지 분석 | 이미지 업로드 후 AI 분석 (SmolVLM, Qwen2-VL) |
| 13 | LoRA 파인튜닝 | 적은 파라미터로 모델 커스터마이징 |
| 14 | 이미지 생성 | Stable Diffusion SDXL Turbo로 이미지 생성 |
| 15 | 생태계 | mlx-community, Hugging Face 리소스 |
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