equinox

强大且易用的JAX兼容神经网络库

Equinox JAX 神经网络转换API PyTree Github 开源项目

Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

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。

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。

neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具，简化团队基础模型训练

Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练

Neptune 提供一款高效实验跟踪平台，适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据，实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持，加速训练监控和优化。支持25+框架集成，是MLOps理想工具。

EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库

EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络

EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。

jaxtyping - JAX数组与PyTrees的类型注解和运行时检查工具

GithubJAXPyTreejaxtyping开源项目类型注解运行时类型检查

jaxtyping是一款为JAX数组和PyTrees提供类型注解及运行时类型检查的开源工具。除JAX外，它还支持PyTorch、NumPy和TensorFlow等主流框架，使用户能够为数组的形状和数据类型添加精确的类型提示。该项目安装简便，与多种运行时类型检查包兼容，并提供完整的在线文档。通过增强类型安全，jaxtyping为科学计算和深度学习项目提供了更可靠的开发环境。

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。

相关项目

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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。

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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。

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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。

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