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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。

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介绍相关项目
langchain - 支持AI服务和自托管模型的集成解决方案
BumblebeeElixirGithubLLMChainLangChainOpenAI开源项目
Elixir LangChain是一个框架，使Elixir应用能够集成AI服务和自托管模型。支持的AI服务包括OpenAI ChatGPT、OpenAI DALL-e 2、Anthropic Claude、Google AI、Google Vertex AI等，以及Llama、Mistral和Zephyr等Bumblebee自托管模型。LangChain通过模块化组件和预构建链条，帮助开发者快速构建复杂应用，支持数据感知和环境交互功能，显著提高应用的灵活性和扩展性。
evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架
GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略
evosax是基于JAX的进化策略框架，通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法，采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan，可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。
optax - JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架
GithubJAXOptax优化器开源项目梯度处理深度学习
Optax是JAX生态系统中的梯度处理和优化框架。它提供了经过严格测试的高效核心组件，支持研究人员灵活组合低级模块以构建自定义优化器。该库强调模块化设计，重视代码可读性和结构化，便于匹配标准优化方程。Optax实现了多种主流优化算法和损失函数，为机器学习研究和快速原型开发提供了有力支持。
beaver - 基于Elixir的MLIR开发工具集
ElixirGithubIR生成MLIR开源项目模式匹配编译器
Beaver是一个基于Elixir的MLIR开发工具集,旨在简化开发流程。它充分利用Elixir的SSA、模式匹配和管道操作符等特性,为MLIR提供直观可扩展的接口。Beaver支持快速的开发迭代,并致力于实现Elixir到原生/WASM/GPU的编译。此外,该项目还探索了在硬件加速环境下重新审视符号AI,为机器学习领域引入了新的技术栈。
einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架
Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习
Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。
live_view_native - 使用Elixir和Phoenix LiveView构建跨平台原生应用
ElixirGithubLiveView NativePhoenix LiveView原生应用开源项目跨平台开发
LiveViewNative平台利用Elixir和Phoenix LiveView技术，实现了Web和原生应用的统一开发。它可以将特定平台的模板转换为原生UI，支持iOS、Android等多种设备。这种方法优化了跨平台开发流程，提升了开发效率，同时为开发者提供了更多UI设计的可能性。
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。
gymnax - JAX驱动的高效强化学习环境集合
GithubJAXgymnax加速计算开源项目强化学习环境仿真
gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库，充分利用JAX的即时编译和向量化功能，显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境，支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略，gymnax实现了高效的强化学习实验，尤其适合大规模并行和元强化学习研究。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
bumblebee - 预训练神经网络模型与Hugging Face集成，简化机器学习任务
AxonBumblebeeElixirGithubHuggingFaceNeural Network开源项目
Bumblebee提供基于Axon的预训练神经网络模型，并集成Hugging Face模型，使机器学习任务变得简单。用户可通过Livebook和Phoenix轻松部署模型，支持CPU和GPU加速。其可加载和配置多种模型，在端到端的机器学习流水线中使用。官方文档和示例代码帮助用户深入了解Bumblebee的强大功能和实际应用。
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