主要观点：之前讨论过通过 Python 侧车进程在 Go 中运行 ML 推理，此篇介绍不用 Python 实现相同任务的方法，主要借助 GoMLX 及相关技术。
关键信息：

• ML 模型通常用 Python 写，借助框架处理开发者关注的问题，OpenXLA 可在不同硬件运行模型，GoMLX 是新的 Go ML 包。
• 展示用 GoMLX 实现 CIFAR-10 数据集的图像模型和 Gemma2 推理，代码在 GitHub 上，Go 代码更明确，GoMLX 能运行生产级模型。
• GoMLX 复用 OpenXLA 底层，替换模型构建库，虽仍较新但前景可期。
  重要细节：
• 介绍 OpenXLA 架构，包括各层组件及作用。
• 给出 CIFAR-10 图像模型代码，详细定义模型图及分类器。
• 给出 Gemma2 推理代码，包括加载权重、创建采样器等步骤。
• 提及相关代码在 GitHub 上，以及一些注释和说明。