Project Icon

paxml

基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架

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。

jax - 高性能科学计算和机器学习的Python加速库
GPU加速GithubJAXXLA开源项目神经网络自动微分
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。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库,支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型,并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域,还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情,请参阅其核心组件和设计文档。
pgx - JAX原生并行游戏模拟器库用于强化学习研究
GithubJAXPgx并行计算开源项目强化学习游戏模拟器
Pgx是一个基于JAX的游戏模拟器库,专注于离散状态空间的强化学习研究。该库支持多种经典和现代棋牌游戏,包括国际象棋、围棋、将棋等。Pgx利用GPU/TPU实现高效并行计算,提供丰富的游戏环境和SVG可视化功能。其兼容PettingZoo API,方便研究人员进行实验。Pgx的设计旨在为强化学习研究提供高性能、多样化的仿真环境。
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。
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。
awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源,旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域,并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库,以及新兴的FedJAX、BRAX等库,适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
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。
evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包
EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化
EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。
jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库
GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速
JAXopt是基于JAX的优化器库,提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU,可自动向量化多个优化问题实例,并支持优化解的微分。目前正与Optax合并,处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。
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。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号