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brax

基于JAX的高性能物理引擎 适用于机器人和强化学习仿真

Brax是一款基于JAX的高性能物理引擎,专注于机器人、人体感知、材料科学和强化学习等领域的仿真应用。它支持单设备高效仿真和多设备并行仿真,无需依赖大型数据中心。Brax提供多种物理模拟管道,如MuJoCo XLA、广义坐标和基于位置的动力学,并统一API接口。此外,Brax集成了多种高效学习算法,能在短时间内完成智能体训练。

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。
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。
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。
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。
pgx - JAX原生并行游戏模拟器库用于强化学习研究
GithubJAXPgx并行计算开源项目强化学习游戏模拟器
Pgx是一个基于JAX的游戏模拟器库,专注于离散状态空间的强化学习研究。该库支持多种经典和现代棋牌游戏,包括国际象棋、围棋、将棋等。Pgx利用GPU/TPU实现高效并行计算,提供丰富的游戏环境和SVG可视化功能。其兼容PettingZoo API,方便研究人员进行实验。Pgx的设计旨在为强化学习研究提供高性能、多样化的仿真环境。
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。
XLB - 基于JAX的可微分格子玻尔兹曼方法库
GithubJAXLattice BoltzmannXLB开源项目流体动力学深度学习
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。
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。
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。
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。
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