Geri Dön
oMLX yaratıcısı ve sürdürücüsü Jun Kim, MLX topluluğunu desteklemek için Hugging Face'e katıldı
SiTech AI Team2 წთ. საკითხავი

oMLX yaratıcısı ve sürdürücüsü Jun Kim, MLX topluluğunu desteklemek için Hugging Face'e katıldı

Hugging Face, oMLX'in yaratıcısı ve sürdürücüsü Jun Kim'i kadrosuna kattı. Proje Apache 2.0 lisansını koruyor; şirket MLX ekosisteminde daha fazla ortak çalışma ve transformers modellerinin MLX'e daha hızlı taşınmasını planlıyor.

Hugging Face, 22 Eylül 2026'da oMLX'in yaratıcısı ve sürdürücüsü Jun Kim'in MLX ekosistemi üzerinde çalışmak üzere şirkete katıldığını duyurdu. Açıklamada şirket, yerel yapay zekâya tamamen yatırım yaptığını belirtti ve MLX'i bu işin merkezinde gördüğünü söyledi.

MLX nedir, Hugging Face nerede duruyor

MLX, Apple'ın yerel yapay zekâ için geliştirdiği ve özellikle Apple Silicon'a göre optimize edilen çerçevesi. Hugging Face, 2023 sonunda yayımlandığından bu yana MLX'i desteklediğini ve kullanıcıların MLX modellerini bulup kendi modellerini paylaştığı yerin kendi Hub'ı olduğunu belirtiyor. Şirkete göre açık ve yerel yapay zekâ kullanımı hızla artıyor; sağlıklı bir ekosistem ise herkesin işine yarayan araçları seçebilmesi anlamına geliyor.

oMLX için ne değişiyor

oMLX açısından en önemli sonuç, süreklilik ve daha fazla kaynak: proje, yan işten tam zamanlı, fonlanan ve düzenli bakım gören bir projeye dönüşüyor. Hugging Face'e göre bu, Jun'un katkı verenleri daha iyi yönlendirmesini ve uzun vadeli geliştirme yapmasını sağlayacak.

Lisans değişmiyor: oMLX Apache 2.0 olarak kalıyor ve Jun Kim projeyi eskisi gibi yönetmeye devam ediyor.

Daha geniş MLX ekosistemi için planlar

Hugging Face, oMLX'i mlx-lm ve mlx-vlm gibi mevcut altyapıların üzerine kurulu yeni fikirler için bir test alanı olarak tanımlıyor. Şirket, mantıklı olan yerlerde çalışmaları temel projelere aktarmayı planlıyor ve mlx-lm, mlx-vlm ile LM Studio ekipleriyle işbirliğini sürdürüyor.

Somut odak alanlarından biri, transformers kütüphanesindeki bir model tanımından farklı çıkarım motorlarının kullanabileceği referans MLX uygulamasına geçişi kısaltmak. transformers model tanımlarında referans hâline geldiği için amaç, yeni modelleri MLX üzerinde daha hızlı çalıştırmak ve her motorun kendi özgün özelliklerine odaklanmasını sağlamak.

SSiTech

SiTech — AI destekli web geliştirme

Hızlı ve modern web siteleri kuruyor, AI'yı gerçek iş akışlarına taşıyoruz. Projeniz veya sorunuz mu var? Yardımcı olmaktan mutluluk duyarız.