Comment faire de l'apprentissage automatique sur Mac

L'apprentissage automatique est en train de remodeler notre mode de vie. Selon un rapport de rechercheLe marché de l'apprentissage automatique pourrait atteindre la somme stupéfiante de 74,74 milliards de dollars en 2032.

Votre Mac est peut-être l'outil idéal pour participer à cette révolution. Les puces M d'Apple ont transformé les Mac en puissances inattendues pour les exécutions alimentées par l'IA. Ces puces changent absolument la donne.

Prêt à essayer l'apprentissage automatique sur Mac ? Découvrez les détails dans notre article complet.

Capacités d'apprentissage automatique sur Mac 

Les puces Apple M1, M2 et M3 sont conçues pour les charges de travail d'apprentissage automatique. Le GPU intégré et l'architecture de mémoire unifiée agissent comme une équipe synchronisée en réduisant les délais lorsque les composants transmettent des données dans les deux sens.

• Accélération du GPU

Le processeur graphique intégré accélère les flux de travail d'apprentissage automatique, en particulier la formation des modèles.c

• Architecture de mémoire unifiée

Sur Mac, les données restent au même endroit en éliminant les transferts fastidieux qui ralentissent les autres systèmes. Cette intégration améliore l'efficacité et permet aux modèles d'IA et de ML de s'exécuter rapidement.

Solutions natives d'Apple en matière de ML

Créer un ML

Create ML transforme l'apprentissage de modèles en un système "glisser-déposer". On peut le considérer comme un Photoshop pour l'apprentissage automatique :

• Classification des images: Repérer les produits défectueux sur une chaîne de production
• Détection d'objets : Suivi des ballons de football dans les séquences de jeu en direct
• Classification des textes : Marquer automatiquement les courriels des clients comme étant urgents ou normaux
• Classification de la pose de la main: Créez des applications de réalité augmentée qui réagissent aux gestes du doigt
• Transfert de style: Transformez vos photos de vacances en peintures de Van Gogh. 

ML de base

Core ML est la passerelle entre les modèles bruts et les applications du monde réel. Convertissez les créations TensorFlow ou PyTorch dans des formats adaptés à Apple :

• Optimisation du modèle: Réduire les coûts de calcul sans sacrifier la précision
• Déploiement: Exécutez les modèles hors ligne sur les iPhones ou les iPads, ce qui est parfait pour les fonctions nécessitant des réponses instantanées.

Frameworks ML populaires et leurs performances sur Mac

TensorFlow

Le backend Metal de TensorFlow utilise le GPU de votre Mac pour améliorer les performances. Cela permet d'accélérer les temps de formation, en particulier pour les tâches à forte composante graphique.

PyTorch

PyTorch est entièrement optimisé pour le matériel Apple. Les fidèles de Python bénéficient d'une accélération en métal qui en fait un outil idéal pour le prototypage rapide.  

MLX

Le nouveau framework MLX d'Apple semble parfaitement conçu pour Apple Silicon :

• Différenciation automatique: Gère les calculs en coulisses
• Calcul paresseux: Optimise les performances en ne calculant que ce qui est nécessaire 
• Modèles à grande échelle: Exécute efficacement les modèles de transformateurs

Comment faire de l'apprentissage automatique sur Mac : Installation pas à pas

La configuration d'un Mac pour l'apprentissage automatique nécessite les bons outils et les bonnes configurations pour utiliser les performances optimisées d'Apple Silicon. En installant des frameworks clés et en utilisant les solutions d'apprentissage automatique d'Apple, vous pouvez former et déployer des modèles sur votre appareil.

1. Installer les outils nécessaires

• Utilisez Homebrew (le couteau suisse de tout développeur Mac) pour configurer les environnements Conda.
• Installer TensorFlow (TensorFlow-Mac OS + TensorFlow-metal) ou PyTorch

2. Explorer MLX

• Installer les dépendances à l'aide de pip install
• Testez des modèles préconstruits tels que la diffusion stable et regardez votre Mac générer des œuvres d'art à partir de textes. 

3. Utiliser Create ML

• Former des modèles visuellement en utilisant l'interface intuitive de l'application Create ML
• Intégrer des modèles formés dans des applications à l'aide de Swift (le langage de codage d'Apple)

4. Optimiser les modèles de déploiement

• Convertir les modèles tiers au format Core ML à l'aide des outils Core ML

Conseils pour des flux de travail efficaces

• Architecture de mémoire unifiée : Permettre aux composants de partager librement des ressources, comme des collègues qui se partagent un tableau blanc.
• Entraînement de précision mixte : Utilisez autant que possible des calculs en 16 bits, c'est une sorte de raccourci pour votre GPU.
• Performance de référence : Testez différentes tailles de lots pour trouver le point faible de votre Mac en termes de performances. 

Logiciels et outils recommandés pour les utilisateurs de Mac

• TensorFlow pour l'entraînement accéléré par le GPU
• PyTorch pour les développeurs Python 
• JAX pour le calcul numérique
• Créer des ML pour un prototypage rapide
• Outils ML de base pour un déploiement simple

Il est recommandé d'évaluer l'intégration de l'écosystème Apple et la vitesse brute en fonction de vos besoins spécifiques. 

Limites et considérations

• Écart entre les GPU NVIDIA : Pas d'outils optimisés pour CUDA, seulement l'écosystème d'Apple
• Réalités de la performance : Les puces de la série M impressionnent, mais les GPU de NVIDIA dominent toujours l'apprentissage par modèles massifs.

Conclusion

Histoire du MacBook montre comment les ordinateurs Apple sont devenus une puissante plateforme d'apprentissage automatique grâce à l'architecture intégrée du GPU et de la mémoire de l'Apple Silicon. La formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur les appareils Apple ont été facilités par Create ML et Core ML, les propres frameworks d'Apple.

Des frameworks populaires comme TensorFlow et PyTorch fonctionnent également bien sur les Macs avec le support du backend Metal. Pour commencer, les utilisateurs peuvent configurer un environnement Conda, explorer MLX et optimiser les modèles avec Core ML Tools. Si les Mac excellent dans de nombreuses tâches de ML, ils ne prennent pas en charge les GPU NVIDIA, ce qui peut avoir un impact sur certaines charges de travail. Dans l'ensemble, les Mac offrent une plateforme robuste pour l'apprentissage automatique en équilibrant la facilité d'utilisation et l'efficacité des performances.

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FAQ 

Puis-je entraîner des modèles d'apprentissage automatique sans coder sur un Mac ?

Oui ! Create ML d'Apple est une sorte de roue d'entraînement pour l'IA, qui ne nécessite aucun codage. Vous voulez apprendre à votre Mac à reconnaître des races de chiens sur des photos ou à repérer les fautes de frappe dans des documents ? Il vous suffit de faire glisser vos données dans l'interface visuelle de Create ML, de choisir une tâche (comme le tri d'images ou l'analyse de texte) et de le laisser faire sa magie. Create ML est idéal pour les concepteurs, les rédacteurs ou toute personne allergique à Python.

Comment macOS se compare-t-il à Windows et Linux pour le développement de l'apprentissage automatique ?

MacOS offre une interface conviviale et un shell de type Unix, mais peut manquer de compatibilité avec certains outils spécifiques à Windows. Linux est souvent préféré pour sa flexibilité et sa prise en charge plus large de divers cadres de ML.