MLX 함수 변환 — 자동 미분·벡터화·그래프 최적화

MLX 함수 변환 — 자동 미분·벡터화·그래프 최적화

MLX의 큰 강점 중 하나가 합성 가능한 함수 변환(composable function transformations) 이에요. 자동 미분, 자동 벡터화, 계산 그래프 최적화를 함수에 수식처럼 결합할 수 있습니다.

출처: https://ml-explore.github.io/mlx/usage/function_transforms.html

함수 변환의 종류

MLX가 제공하는 주요 변환은 이렇게 정리할 수 있어요.

  • 자동 미분 (automatic differentiation) — 그래디언트 계산
  • 자동 벡터화 (automatic vectorization) — 함수를 배치 단위로 확장
  • 계산 그래프 최적화 — 그래프를 컴파일·최적화

이 변환들은 서로 합성(compose) 되기 때문에, 예를 들어 "벡터화된 함수의 그래디언트" 같은 조합을 자연스럽게 만들 수 있어요.

nn.value_and_grad 로 그래디언트 얻기

mlx.nn에서 제공하는 nn.value_and_grad(model, loss_fn)을 쓰면 손실 값과 그래디언트를 한 번에 얻을 수 있어요.

import mlx.nn as nn

loss_and_grad_fn = nn.value_and_grad(model, loss_fn)
loss, grads = loss_and_grad_fn(model, X, y)

언제 쓰면 좋나요

모델 학습(그래디언트), 강화학습 계열의 정책 그래디언트, 그리고 배치 처리에서 효율을 올릴 때 이 함수 변환들이 핵심이 돼요. JAX의 jit·grad·vmap에 익숙한 사용자라면 MLX에서도 비슷한 사고방식으로 코드를 짤 수 있습니다.

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