rlax

JAX驱动的强化学习算法构建库

RLax是基于JAX的强化学习工具库，提供实现智能体所需的核心模块。支持价值估计、分布式价值函数、通用价值函数和策略梯度等功能，适用于在线和离线学习。借助JAX实现即时编译，RLax能在多种硬件上高效运行，为开发者提供灵活的工具构建强化学习算法。

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介绍相关项目

seqax - JAX序列建模框架简化小型到中型LLM预训练研究

FSDPGithubJAXLLMseqax开源项目性能优化

seqax是基于JAX的序列建模框架，面向小型到中型LLM预训练研究。它以500行简洁代码实现模型、优化器、多主机FSDP和张量并行分区，具备良好扩展性和性能。seqax注重代码可读性和透明度，使数学计算、内存使用和芯片间通信等关键细节清晰可见，便于理解和修改。

flax - 灵活强大的JAX神经网络库和生态系统

FlaxGithubJAX开源项目机器学习深度学习神经网络库

Flax是一个基于JAX的高性能神经网络库，以灵活性为核心设计理念。它提供神经网络API、实用工具、教育示例和优化的大规模端到端示例。Flax支持MLP、CNN和自编码器等多种网络结构，并与Hugging Face集成，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。作为Google Research与开源社区合作开发的项目，Flax致力于促进JAX神经网络研究生态系统的发展。

blackjax - JAX贝叶斯采样库支持CPU和GPU运算

BlackJAXGPUGithubJAX开源项目概率编程采样器

BlackJAX是一个为JAX开发的贝叶斯采样库，支持CPU和GPU计算。它提供多种采样器，可与概率编程语言集成。适用于需要采样器的研究人员、算法开发者和概率编程语言开发者。其模块化设计便于创建和定制采样算法，促进采样算法研究。BlackJAX通过简洁API和高性能，连接了简单框架与可定制库。

llama-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现

GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现

这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。

jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库

GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速

JAXopt是基于JAX的优化器库，提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU，可自动向量化多个优化问题实例，并支持优化解的微分。目前正与Optax合并，处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。

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。

dynamax - JAX驱动的概率状态空间模型库

GithubJAX开源项目概率模型状态空间模型隐马尔可夫模型高斯状态空间模型

Dynamax是一个利用JAX开发的概率状态空间模型库，包含隐马尔可夫模型和线性高斯状态空间模型等。该库提供低级推理算法和面向对象接口，与JAX生态系统兼容。Dynamax支持状态估计、参数估计、在线滤波、离线平滑和未来预测等功能。库中包含丰富示例和文档，便于使用和学习。

jaxlie - JAX Lie群库为计算机视觉和机器人应用提供刚体变换

GithubJAXLie群jaxlie开源项目机器人学计算机视觉

jaxlie是一个基于JAX的Lie群实现库，专注于计算机视觉和机器人应用中的刚体变换。它实现了SO2、SE2、SO3和SE3等常用Lie群，支持自动微分、优化和JAX函数变换。该库提供前向和反向模式AD、流形优化、广播和序列化等功能，为开发者提供刚体变换的高效工具。

learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架

GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习

learned_optimization是一个研究代码库，主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法，包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程，包括Colab笔记本，方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究，为相关领域提供了功能丰富的工具。

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。

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