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

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。

QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架

GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性

QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。

s2fft - 基于JAX和PyTorch的球谐变换Python库

GithubJAXPyTorchS2FFTWigner变换开源项目球谐变换

S2FFT是一个用于计算球面和旋转群傅里叶变换的Python库。基于JAX和PyTorch实现,S2FFT提供可微分的球谐变换和维格纳变换,支持在GPU和TPU等硬件加速器上运行。该库采用高度并行化的新算法结构,提供多种优化选项和采样方案,包括等角采样和HEALPix采样。用户可根据可用资源和所需角分辨率灵活选择。

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。

EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署

EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目

EasyLM提供了一站式解决方案，用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能，可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets，EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练，兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区，了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。

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。

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。

JaxoAI - 综合AI工具平台快速生成多类型内容

AI工具JaxoAI内容生成图像生成聊天机器人

JaxoAI集成20多种AI工具,包括文章生成、图像创作、代码编写和聊天机器人等功能。平台支持多语言,提供安全支付和客户支持。用户可通过简单操作快速生成高质量内容,有效提升工作效率。作为综合AI工具平台,JaxoAI为用户提供功能丰富、易用性高的AI内容生成服务。

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。

mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架

APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

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