对于在公共云上运行的大规模深度学习模型，可以使用开源的TensorFlow和PyTorch这两个成熟的库。这些库拥有广泛的社区支持和强大的计算性能，特别适合处理深度学习的大规模计算任务。 对于在苹果芯片上运行的机器学习框架，可以考虑使用Core ML或Apple自家的Metal框架。其中，Core ML可高效地实现模型转换与部署，尤其适合苹果设备的运行环境。而Metal框架则专为苹果硬件优化，可充分利用Apple芯片的强大计算能力。 至于Transformer语言模型的训练或微调，这些框架都支持在苹果硬件上完成，只需根据需求调整相应的参数设置和算法选择。因此，您可以使用上述的开源库和机器学习框架在苹果硬件上训练或微调Transformer语言模型。这些工具和资源将为你的研究或开发工作提供强有力的支持。

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