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evosax

基于JAX的高性能进化策略框架

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。

keras - 多后端支持的深度学习框架,兼容JAX、TensorFlow和PyTorch
GithubJAXKeras 3PyTorchTensorFlow开源项目深度学习框架
Keras 3 提供高效的模型开发,支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端(如JAX),性能提升高达350%。无缝扩展,从本地到大规模集群,适合企业和初创团队。安装简单,支持GPU,兼容tf.keras代码,避免框架锁定。
whisper-jax - 速度提升70倍的Whisper JAX音频转录与翻译解决方案
GithubWhisper JAX并行处理开源项目性能模型音频转录
Whisper JAX是基于Hugging Face Transformers实现的音频转录与翻译模型,通过JAX代码优化实现70倍速度提升,兼容CPU、GPU和TPU。模型能在Hugging Face Hub演示,并提供详细的安装、使用和高级配置指南,助力开发者在多种环境下高效部署。
axon - 基于Nx框架的Elixir深度学习库,支持模型创建和训练
AxonElixirGithub开源项目模型创建深度学习训练API
Axon是一个基于Nx的Elixir深度学习库,提供高效的神经网络功能。核心组件包括数值定义的Functional API、模型创建的Model Creation API和训练模型的Training API。Axon通过模块化设计,实现各API独立使用,并通过Polaris进行优化。该库支持多种深度学习层和模型格式,如TensorFlow Lite和ONNX,适用于多种深度学习应用。
penzai - 用于构建、编辑和可视化神经网络的 JAX 研究工具包
GithubJAXPenzai开源项目模型可视化深度学习神经网络
Penzai是一个基于JAX的库,专为通过函数式pytree数据结构编写模型而设计,并提供丰富的工具用于可视化、修改和分析。适用于反向工程、模型组件剥离、内部激活检查、模型手术和调试等领域。Penzai包括Treescope交互式Python打印工具、JAX树和数组操作工具、声明式神经网络库及常见Transformer架构的模块化实现。该库简化了模型处理过程,为研究神经网络的内部机制与训练动态提供了支持。
evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估
API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架
evals是一个开源框架,用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表,支持测试OpenAI模型的多个维度,同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估,无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响,对LLM开发过程具有重要价值。
free-solar-evo-v0.1 - 创新进化模型合并的客观探索
AIFree-solar-evo-v0.1GithubHuggingfaceS-SOLAR-10.7B-v1.5Sakana项目开源项目模型进化模型
free-solar-evo-v0.1项目展示了进化模型合并的潜在应用,受Sakana项目启发,建立在hwkwon/S-SOLAR-10.7B-v1.5模型之上,由Freewheelin团队开发。
evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库
EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估
evaluate是一个开源的机器学习评估工具库,支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub,便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能,为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。
jaxtyping - JAX数组与PyTrees的类型注解和运行时检查工具
GithubJAXPyTreejaxtyping开源项目类型注解运行时类型检查
jaxtyping是一款为JAX数组和PyTrees提供类型注解及运行时类型检查的开源工具。除JAX外,它还支持PyTorch、NumPy和TensorFlow等主流框架,使用户能够为数组的形状和数据类型添加精确的类型提示。该项目安装简便,与多种运行时类型检查包兼容,并提供完整的在线文档。通过增强类型安全,jaxtyping为科学计算和深度学习项目提供了更可靠的开发环境。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
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。
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