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使用 coremltools Python 软件包，将来自第三方训练库的模型转换为 Core ML。

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TensorFlow Metal 插件已达到 1.0 版本发布阶段，具有简化的安装流程、图形优化器以及使用 16 位浮点的混合精度支持和新推出的 16 位大脑浮点数据类型。

由于具有广泛的运营商和网络覆盖、经过改进的测试和性能优化，MPS 后端已达到 Beta 版发布阶段。借助性能分析、自定内核和混合精度等新功能，你可以加速和优化更多 ML 模型。

新的 Jax Metal 插件使用 OpenXLA 编译器和 PjRT 运行时来对 Mac 平台上的 Jax 机器学习工作负载进行 GPU 加速。

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