Hugging Face contrata criador do oMLX para fortalecer IA local em chips da Apple
Jun Kim, desenvolvedor do oMLX, entra para a equipe da Hugging Face com o objetivo de acelerar o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial que rodam localmente em computadores com processadores Apple Silicon
A Hugging Face contratou Jun Kim, criador do oMLX (uma biblioteca para rodar modelos de IA localmente em chips Apple Silicon). O oMLX deixa de ser projeto paralelo e passa a ser mantido em tempo integral, com objetivo de facilitar a adaptação de modelos para o MLX (o framework de IA da Apple) e fortalecer o ecossistema de IA local.
A Hugging Face (uma plataforma onde desenvolvedores compartilham e baixam modelos de IA já treinados) anunciou a contratação de Jun Kim, criador e mantenedor do oMLX, uma biblioteca de código aberto para rodar modelos de inteligência artificial localmente em dispositivos com chips da Apple. Segundo informou a empresa em comunicado, a decisão reforça o compromisso da companhia com o que chamam de "IA local" — modelos que funcionam no próprio computador do usuário, sem depender de servidores na nuvem.
O oMLX é uma ferramenta construída sobre o MLX, um framework (conjunto de ferramentas para programação) desenvolvido pela própria Apple e otimizado para os processadores Apple Silicon (a linha de chips próprios da Apple, como o M1, M2 e M3, que equipam Macs e MacBooks desde 2020). O MLX foi lançado em dezembro de 2023 e rapidamente se tornou uma peça importante no ecossistema de IA local, especialmente para quem quer rodar modelos de linguagem e visão computacional (sistemas que interpretam imagens) em máquinas Apple sem precisar de conexão constante com a internet.
Com a contratação, o oMLX deixa de ser um projeto paralelo mantido por Jun Kim nas horas vagas e passa a ser um trabalho em tempo integral e financiado. A biblioteca continua com licença Apache 2.0 (um tipo de licença que permite uso livre e modificação do código) e Jun segue liderando o desenvolvimento, mas agora com mais recursos e estabilidade. A expectativa é que o ritmo de desenvolvimento acelere e que o projeto sirva como laboratório para testar novas ideias antes de integrá-las a outras bibliotecas do ecossistema MLX.
A Hugging Face já é o principal repositório onde usuários encontram modelos adaptados para o MLX, e a empresa diz que um dos focos do trabalho de Jun será facilitar a transição de modelos definidos na biblioteca transformers (a referência da indústria para arquiteturas de modelos de IA) para implementações que rodem nativamente no MLX. A ideia é que motores de inferência (programas que executam modelos já treinados) possam se concentrar nas funcionalidades únicas que oferecem, enquanto a conversão de modelos se torna mais rápida e padronizada. A empresa afirmou que pretende colaborar mais de perto com projetos como mlx-lm, mlx-vlm e LMStudio para fortalecer o ecossistema como um todo.
