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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
prom_ex - PromEx为Elixir应用提供全面监控能力
ElixirGithubGrafanaPromExPrometheus开源项目监控
PromEx是专为Elixir生态系统设计的监控工具，提供Prometheus指标和Grafana仪表板。它支持多种流行Elixir库，允许添加自定义指标，并能快速集成到Phoenix应用中。PromEx为Elixir项目提供全面的性能和健康状况监控，是一个强大的可观测性解决方案。
dartx - 实用的Dart语言扩展工具库
DartGithub字符串处理开源项目扩展方法数值处理集合操作
dartx是一个功能丰富的Dart语言扩展库，提供了大量实用的工具函数和扩展方法。该库涵盖字符串处理、数值运算、集合操作以及文件和目录管理等多个方面。通过使用dartx，开发者可以编写更为简洁和高效的Dart代码。这个开源项目持续更新维护，欢迎社区贡献新的扩展功能。
equinox - 强大且易用的JAX兼容神经网络库
EquinoxGithubJAXPyTree开源项目神经网络转换API
Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。
prometheus.ex - Elixir应用监控与指标收集的Prometheus客户端
ElixirGithubPrometheus开源项目性能分析指标收集监控
Prometheus.ex是基于Prometheus.erl的Elixir客户端库，用于应用程序监控和指标收集。该库提供简洁API，支持直方图、计数器等多种指标类型，并能与Elixir生态系统工具广泛集成。适用于Elixir 1.6+和Erlang 20+环境，Prometheus.ex为开发者提供了可靠的应用性能监控工具。
xef - AI应用和服务的全面集成
AI应用GithubKotlinxef.ai开源项目数据传输集成库
xef是一个综合性库，旨在将现代AI技术（如大型语言模型和图像生成）集成到应用程序和服务中。其核心库提供基本AI服务的集成，支持Kotlin编程语言，并扩展至其他库以增强功能。该项目受到了LangChain和Hugging Face等社区项目的启发，同时需注意可能的数据传输行为。用户可以从Maven Central下载相关库，并通过实例代码快速上手。
nanodl - 设计与训练变压器模型的Jax库
GithubJaxNanoDLtransformer模型分布式训练开源项目深度学习
这是一个基于Jax的库，旨在简化变压器模型的开发和训练，特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper，涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层，包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制，支持多GPU/TPU的数据并行训练，简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型，帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。
mlx-swift-examples - MLX Swift机器学习示例程序与开发工具集
GithubMLX SwiftiOSmacOS开源项目机器学习示例程序
MLX Swift示例项目包含多个机器学习应用实例，涵盖MNIST训练器、LLM评估器等iOS和macOS跨平台程序，以及线性模型训练、LLM文本生成等命令行工具。项目还提供MLXLLM和MLXMNIST库作为Swift Package，便于开发者在自有项目中集成和使用MLX Swift框架进行机器学习开发。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库
EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分
Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库，提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程，计算任意阶导数，适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值，致力于推动AI和科学计算领域的进步。
相关项目
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