jax

高性能科学计算和机器学习的Python加速库

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。

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介绍相关项目

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。

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。

gymnax - JAX驱动的高效强化学习环境集合

GithubJAXgymnax加速计算开源项目强化学习环境仿真

gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库，充分利用JAX的即时编译和向量化功能，显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境，支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略，gymnax实现了高效的强化学习实验，尤其适合大规模并行和元强化学习研究。

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

BraxGithubJAX仿真开源项目机器学习物理引擎

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。

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。

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。

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_pix - 基于JAX的高性能图像处理库

GithubJAXPIX图像处理平行优化开源项目机器学习

PIX是一个基于JAX的开源图像处理库，具备优化和并行化能力。支持通过jax.jit、jax.vmap和jax.pmap进行加速与并行处理，适用于高性能计算需求。安装便捷，只需通过pip安装后即可使用。提供丰富的示例代码，易于上手操作，同时配备完整的测试套件，确保开发环境的可靠性，并接受社区贡献。

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。

llama-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现

GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现

这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。

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