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XLB

基于JAX的可微分格子玻尔兹曼方法库

XLB是一款开源的格子玻尔兹曼方法库,基于JAX构建。该库支持2D和3D模拟,具有全可微分特性,能高效解决流体动力学问题。XLB支持多GPU分布式计算,可进行大规模模拟。提供多种边界条件和碰撞核选择,并采用Python接口设计,便于使用和扩展。这些特性使XLB成为物理驱动机器学习研究的有力工具。

nx - Elixir的多维数组和数值计算库集合
EXLAGithubNxTorchx多维数组开源项目数值计算
该项目集合包括Nx,一个用于Elixir的多维数组和数值计算库;EXLA,基于Google XLA的编译器/后端;以及Torchx,基于LibTorch的后端。每个项目都有独立的README文件。未来,这些项目将独立存储。EXLA项目还包含了示例和基准测试。更多关于Elixir中机器学习的介绍,请访问组织页面。
xls - 开源高级硬件合成工具链
GithubXLS加速器开发开源项目硬件综合高级综合工具链
XLS是谷歌开源的高级硬件合成工具链,可将高级功能描述转换为可综合的Verilog和SystemVerilog设计。它支持快速开发同时适用于软件和硬件的设计,包含DSLX前端、IR优化、调度和代码生成等功能。XLS旨在促进硬件/软件协同设计,加速专用硬件开发,以应对摩尔定律放缓带来的挑战。
jumanji - JAX驱动的多样化强化学习环境套件 加速研究与应用
GithubJAXJumanji开源项目强化学习环境套件
Jumanji是一个基于JAX的强化学习环境套件,提供22个可扩展环境。通过硬件加速,它支持快速迭代和大规模实验。简洁API、丰富环境、主流框架兼容性和示例代码使强化学习研究更易开展,同时促进研究成果向工业应用转化。
mctx - 高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库
GithubJAXMctx开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库,实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理,以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性,为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现,用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。
Mava - 基于JAX的高效多智能体强化学习框架
GithubJAXMava分布式计算多智能体强化学习开源项目环境包装器
Mava是基于JAX的分布式多智能体强化学习框架,提供精简代码实现和快速迭代工具。它集成了MARL算法、环境封装、教学资源和评估方法,充分利用JAX并行计算优势,在多个环境中实现卓越性能和训练速度。Mava设计简洁易懂,便于扩展,适合MARL研究人员和实践者使用。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库,专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发,支持嵌套和混合模式微分,提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯,支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速,适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台,可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
Laplace - 神经网络拉普拉斯近似的开源库
GithubLaplace后验近似开源项目神经网络贝叶斯深度学习边缘似然
Laplace是一个用于神经网络拉普拉斯近似的Python库。它支持对整个网络、子网络或最后一层进行后验近似、边际似然估计和后验预测计算。该库提供API接口,支持多种Hessian结构和权重子集,可用于模型选择、不确定性量化和持续学习。Laplace兼容Hugging Face模型和参数高效微调方法,为贝叶斯深度学习提供了灵活的实现工具。
hbox - 高效的AI和大数据调度平台,支持多种深度学习框架
GithubHadoop YarnHbox人工智能大数据开源项目深度学习框架
Hbox是一个高效的调度平台,结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架,如TensorFlow、MXNet、PyTorch等,并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理,具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面,适用于分布式计算和模型训练。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案,用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能,可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets,EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练,兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区,了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
betty - 简化广义元学习和多层优化的自动微分库
BettyGithubPyTorch元学习多层优化开源项目自动微分库
Betty是一个基于PyTorch的自动微分库,专注于简化广义元学习和多层优化的实现。它通过Problem类和Engine类提供模块化接口,支持元学习、超参数优化等大规模应用。Betty集成了多种梯度近似方法和分布式训练功能,为复杂GML/MLO程序的开发提供了灵活高效的解决方案。
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