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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。

mflux - Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具
AI绘图FLUXGithubHuggingface DiffusersMLXMacFLUX开源项目
mflux是基于Apple MLX框架的FLUX模型开源实现,为Mac设备优化的AI图像生成工具。它支持本地运行FLUX.1-Schnell模型,可生成1024x1024分辨率图像,无需云服务。项目代码简洁,专注于模型表达,适合学习和开发。未来计划支持更多FLUX模型和功能。
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。
flux.1-lite-8B-alpha - 轻量级文本生成图像模型实现显存优化和性能提升
FLUX.1 LiteGithubHuggingface人工智能模型图像生成开源项目文生图模型模型压缩
Flux.1-lite-8B-alpha是一个经过模型蒸馏的轻量级文生图模型,在维持原有精度的基础上优化了内存占用和运行效率。模型支持文本到图像的高质量生成,可通过HuggingFace Space平台在线使用,并集成了ComfyUI工作流,为开发者提供了便捷的部署方案。
purejaxrl - JAX强化学习框架实现千倍性能提升
GithubJaxPureJaxRL并行训练开源项目强化学习性能优化
PureJaxRL是一个端到端JAX强化学习框架,将整个训练流程(包括环境)实现在JAX中。通过JIT编译和避免CPU-GPU数据传输,在GPU上并行运行多个智能体时,性能比PyTorch实现提升1000倍以上。框架支持使用JAX的jit、vmap等功能优化训练流程,实现高效并行训练、快速超参数调优和元进化算法探索。
flan-t5-xl - 基于指令微调的多语言NLP模型
FLAN-T5GithubHuggingface多语言大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
FLAN-T5-XL是基于T5架构的大规模语言模型,经过1000多个任务的指令微调。该模型支持多语言处理,在翻译、问答和逻辑推理等任务中表现优异。它在少样本学习方面的能力出众,可与更大模型相媲美。FLAN-T5-XL为研究人员提供了探索零样本和少样本NLP任务的强大工具,同时有助于推进语言模型的公平性和安全性研究。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架,致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署,同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程,支持GPU加速,并可广泛适用于不同开发者的需求,是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
scenic - 多模态视觉智能研究框架
GithubJAXScenicTransformer开源项目深度学习计算机视觉
Scenic是一个基于JAX的开源视觉智能研究框架,聚焦注意力机制模型。它提供轻量级共享库和完整项目实现,支持分类、分割、检测等任务,可处理图像、视频、音频等多模态数据。Scenic内置多个前沿模型和基线,有助于快速原型设计和大规模实验。
maxtext - 高性能与可扩展的开源大模型解决方案,支持TPUs与GPUs
GPUGithubJaxLLMMaxTextTPU开源项目
MaxText是一个高性能、可扩展的开源大模型,采用纯Python和Jax编写,专为Google Cloud的TPUs和GPUs设计。支持训练和推理,能够从单个主机扩展到大型集群,且无需复杂优化。MaxText适用于研究和生产中的大型语言模型项目,支持Llama2、Mistral和Gemma模型,并提供详细的入门指南和性能测试结果。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
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