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flax

灵活强大的JAX神经网络库和生态系统

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。

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。
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。
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。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建,支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理,可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向,为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
flashbax - JAX强化学习高效体验回放缓冲库
FlashbaxGithubJAX开源项目强化学习深度学习经验回放缓冲区
Flashbax是一个为JAX设计的高效体验回放缓冲库,适用于强化学习算法。它提供平坦缓冲、轨迹缓冲及其优先级变体等多种缓冲类型,特点是高效内存使用、易于集成到编译函数中,并支持优先级采样。Flashbax还具有Vault功能,可将大型缓冲区保存到磁盘。这个简单灵活的框架适用于学术研究、工业应用和个人项目中的体验回放处理。
dm-haiku - JAX神经网络构建的简洁解决方案
DeepMindGithubHaikuJAX开源项目神经网络谷歌
Haiku是一个为JAX设计的简洁神经网络库,具备面向对象编程模型和纯函数转换功能。由Sonnet的开发者创建,Haiku能简化模型参数和状态管理,并与其他JAX库无缝集成。虽然Google DeepMind建议新项目使用Flax,Haiku仍将在维护模式下持续支持,专注于修复bug和兼容性更新。
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。
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。
lineax - 基于JAX的线性求解和最小二乘优化库
GithubJAXLineaxPython库开源项目最小二乘法线性求解
Lineax是基于JAX开发的线性求解和最小二乘优化库,提供多种算法解决Ax = b问题。该库支持PyTree值矩阵和向量、通用线性算子及结构化矩阵,具备高效的求解器和稳定的梯度计算。Lineax优化了编译和运行性能,支持实值和复值输入,并集成JAX的自动微分、并行计算和硬件加速等功能。
rlax - JAX驱动的强化学习算法构建库
GithubJAXPython库RLax开源项目强化学习深度学习
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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