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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。

OpenELM - 基于语言模型的进化搜索开源库
AI生成GithubOpenELM开源库开源项目语言模型进化算法
OpenELM是一个开源库,致力于在代码和自然语言领域实现基于语言模型的进化搜索。它支持MAP-Elites等多种进化算法,集成了本地和API调用的语言模型,并提供了包括Sodarace和图像生成在内的多个基准环境。该项目旨在为不同计算能力的用户提供简单易用的接口,展示语言模型进化的潜力。
nx - Elixir的多维数组和数值计算库集合
EXLAGithubNxTorchx多维数组开源项目数值计算
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。
evadb - 提升AI应用开发效率的数据库系统
AI应用EvaDBGithubSQL查询人工智能开源项目数据库系统
EvaDB,开创性的AI数据库系统,通过高效集成结构化及非结构化数据和先进的SQL API,支持Hugging Face和OpenAI等多种AI模型。其独特的AI查询优化技术,包括缓存、批处理和并行处理,大幅提升应用性能和开发效率。
xef - AI应用和服务的全面集成
AI应用GithubKotlinxef.ai开源项目数据传输集成库
xef是一个综合性库,旨在将现代AI技术(如大型语言模型和图像生成)集成到应用程序和服务中。其核心库提供基本AI服务的集成,支持Kotlin编程语言,并扩展至其他库以增强功能。该项目受到了LangChain和Hugging Face等社区项目的启发,同时需注意可能的数据传输行为。用户可以从Maven Central下载相关库,并通过实例代码快速上手。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包,提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用,并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程,包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议,欢迎开源贡献。
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。
ax - 支持多模态与流式验证功能的智能代理构建框架
AxGithubLLMsVectorDBsprompt签名多模态DSPy开源项目
Ax项目根据Stanford DSPy研究与Agentic workflows概念,实现智能代理快速开发。支持多种大型语言模型(LLM)、向量数据库,具备自动化提示生成、文档格式转换以及多模态DSPy和流式输出验证。该框架适用于Typescript生产级部署,低依赖性,满足现代软件开发需求。
sharpneat - 基于NEAT算法的神经网络进化框架
C#GithubNEATSharpNEAT开源项目神经网络进化算法
SharpNEAT是一个基于C#的NEAT算法实现,专为.NET 8设计。这个进化算法框架致力于通过神经网络进化解决复杂问题。其模块化架构有利于进化计算研究,同时优化网络结构和连接权重,为探索神经进化潜力提供了有力支持。
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。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
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