MLX で分散推論とトレーニングを探る

このセッションについて

MLX を使い、複数の Mac にわたって機械学習ワークロードを拡張します。相互接続の効率、大規模モデル推論、リクエストのバッチ処理、分散トレーニングの課題へ対処する方法を学びます。机上の数台の Mac で、負荷の高い AI ワークロード向けの高価なクラウドインフラを置き換える方法を紹介します。