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自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用

JAX机器学习自动微分XLA编译器加速器Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
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。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。
awesome-fastapi - FastAPI优质资源汇总 打造高效Python Web应用
API开发FastAPIGithubPythonWeb框架开源项目性能优化
本文汇总了FastAPI生态系统中的优质资源,包括第三方扩展、数据库工具、开发工具、教程和文章等。FastAPI作为一款现代高性能的Python Web框架,广泛用于构建RESTful API。无论您是初学者还是富有经验的开发者,都能在此找到有价值的参考资料,助力提升FastAPI开发效率。
awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库
Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试
这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。
penzai - 用于构建、编辑和可视化神经网络的 JAX 研究工具包
GithubJAXPenzai开源项目模型可视化深度学习神经网络
Penzai是一个基于JAX的库，专为通过函数式pytree数据结构编写模型而设计，并提供丰富的工具用于可视化、修改和分析。适用于反向工程、模型组件剥离、内部激活检查、模型手术和调试等领域。Penzai包括Treescope交互式Python打印工具、JAX树和数组操作工具、声明式神经网络库及常见Transformer架构的模块化实现。该库简化了模型处理过程，为研究神经网络的内部机制与训练动态提供了支持。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。
mctx - 高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库
GithubJAXMctx开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库，实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理，以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性，为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现，用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。
my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库 从理论到实践的精选集合
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。
相关项目
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