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nx

Elixir的多维数组和数值计算库集合

NxEXLATorchx多维数组数值计算Github开源项目

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。

GithubGithub文档文档
介绍相关项目
axon - 基于Nx框架的Elixir深度学习库，支持模型创建和训练
AxonElixirGithub开源项目模型创建深度学习训练API
Axon是一个基于Nx的Elixir深度学习库，提供高效的神经网络功能。核心组件包括数值定义的Functional API、模型创建的Model Creation API和训练模型的Training API。Axon通过模块化设计，实现各API独立使用，并通过Polaris进行优化。该库支持多种深度学习层和模型格式，如TensorFlow Lite和ONNX，适用于多种深度学习应用。
nx_signal - 基于Elixir Nx框架的多功能数字信号处理库
ElixirGithubNxNxSignal开源项目数字信号处理时间序列
NxSignal是基于Elixir Nx框架的数字信号处理库，适用于音频处理和时间序列分析。它提供傅里叶变换、FIR和IIR滤波器等经典工具，通过Nx.Defn实现多后端兼容。这个开源项目为开发者提供了灵活的信号处理工具，支持各种实验性应用。
scholar - Elixir语言的传统机器学习工具库
ElixirGithubNxScholar开源项目机器学习算法
Scholar是基于Nx构建的传统机器学习工具库，为Elixir语言设计。它实现了分类、回归、聚类、降维、评估指标和预处理等多种算法。该库提供简洁的API，方便开发者应用机器学习技术。Scholar兼容EXLA等Nx后端，支持JIT编译以优化性能。作为Elixir生态系统的一部分，Scholar为数据科学和人工智能项目提供了实用的机器学习工具。
awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源，旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域，并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库，以及新兴的FedJAX、BRAX等库，适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
ortex - Elixir实现的ONNX模型并发推理框架
ElixirGithubONNX RuntimeOrtex开源项目机器学习模型模型推理
Ortex是基于ONNX Runtime的Elixir封装库，通过Nx.Serving实现ONNX模型的并发和分布式部署。该框架支持CUDA、TensorRT和Core ML等多种后端，能够高效加载和推理主流机器学习库导出的ONNX模型。Ortex还提供了便捷的存储型张量实现，为开发者提供了灵活且高效的机器学习模型部署方案。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库，支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型，并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情，请参阅其核心组件和设计文档。
jax - 高性能科学计算和机器学习的Python加速库
GPU加速GithubJAXXLA开源项目神经网络自动微分
JAX是一个专为高性能数值计算和大规模机器学习设计的Python库。它利用XLA编译器实现加速器导向的数组计算和程序转换，支持自动微分、GPU和TPU加速。JAX提供jit、vmap和pmap等函数转换工具，让研究人员能够方便地表达复杂算法并获得出色性能，同时保持Python的灵活性。
nebulex - Elixir应用的全能缓存解决方案
ElixirGithubNebulex分布式开源项目缓存适配器
Nebulex是Elixir生态系统中的缓存抽象库，为应用提供透明的缓存支持。它统一了多种缓存实现的接口，包括Redis和Cachex等，同时提供缓存使用模式、声明式注解和分布式拓扑等功能。开发者可以借助Nebulex轻松为现有项目增加缓存层，同时将对代码的影响降至最低。该库支持本地、分区和复制等多种缓存模式，并能与Ecto等常用库完美集成。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。
mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。
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