jax

Deep Learning dành cho con người

Các phép biến đổi có thể kết hợp của chương trình Python+NumPy: tính đạo hàm, vector hóa, JIT sang GPU/TPU và nhiều tính năng khác

Sách học sâu tương tác với mã đa framework, toán học và các cuộc thảo luận. Được áp dụng tại 500 trường đại học từ 70 quốc gia bao gồm Stanford, MIT, Harvard và Cambridge.

🏆 Danh sách xếp hạng các thư viện Python học máy tuyệt vời. Được cập nhật hàng tuần.

Một bản tái thiết kế lý thuyết về kiến trúc Claude Mythos, được xây dựng từ các nguyên lý đầu tiên sử dụng tài liệu nghiên cứu hiện có.

Chuyển đổi mã Máy học giữa các Framework

Nền tảng nhà phát triển AI. Sử dụng Weights & Biases để huấn luyện và tinh chỉnh mô hình, đồng thời quản lý mô hình từ giai đoạn thử nghiệm đến sản xuất.

Các thao tác tensor linh hoạt và mạnh mẽ cho mã nguồn dễ đọc và đáng tin cậy (dành cho pytorch, jax, TF và các nền tảng khác)

Tính toán đạo hàm của mã NumPy một cách hiệu quả.

Trở thành một nhà nghiên cứu/kỹ sư AI/ML xuất sắc với cuốn sách giáo khoa phi truyền thống này bao gồm toán học, điện toán và ML bằng trực giác.

Flax là một thư viện mạng thần kinh dành cho JAX được thiết kế cho sự linh hoạt.

Mã Python cho cuốn sách "Probabilistic Machine Learning" của Kevin Murphy

Tôi tin rằng bạn, những học viên cao học và những người đang tìm việc - đối tượng chính mà cuốn sách này hướng tới - sẽ nhận được nhiều lợi ích khi đọc nó; tuy nhiên, tôi cũng hy vọng rằng ngay cả những nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm nhất cũng sẽ thấy nó vô cùng thú vị.

Bản cài đặt JAX của mô hình Whisper từ OpenAI giúp tăng tốc lên tới 70 lần trên TPU.

TFDS là tập hợp các tập dữ liệu sẵn sàng sử dụng với TensorFlow, Jax, ...

Thư viện dành cho học máy khoa học và học tập tích hợp vật lý

Một bộ công cụ thời gian chạy và trình biên dịch máy học dựa trên MLIR có thể tái định hướng.

Scenic: Thư viện Jax dành cho nghiên cứu thị giác máy tính và hơn thế nữa

Làm chủ các lĩnh vực đa dạng thông qua mô hình thế giới (world models).

Một thư viện tăng tốc các mô hình Transformer trên GPU NVIDIA, bao gồm sử dụng độ chính xác dấu phẩy động 8-bit và 4-bit (FP8 và FP4) trên GPU Hopper, Ada và Blackwell, nhằm cung cấp hiệu suất tốt hơn với mức sử dụng bộ nhớ thấp hơn trong cả quá trình huấn luyện và suy luận.

PennyLane là nền tảng phần mềm lượng tử mã nguồn mở dành cho điện toán lượng tử, học máy lượng tử và hóa học lượng tử. Tạo ra các thuật toán lượng tử có ý nghĩa, từ ý tưởng đến triển khai.

Thư viện mạng nơ-ron dựa trên JAX

Mô phỏng vật lý thân cứng song song lớn trên phần cứng tăng tốc.

Kho lưu trữ các hướng dẫn Jupyter notebook dùng để giảng dạy Khóa học Deep Learning tại Đại học Amsterdam (MSc AI), Mùa thu 2023

Ngôn ngữ lập trình hàm dành cho xử lý tín hiệu và tổng hợp âm thanh

Bộ công cụ Python để tạo ra các mẫu đối kháng nhằm đánh lừa mạng neural trong PyTorch, TensorFlow và JAX

Mạng neural thanh lịch, dễ sử dụng + tính toán khoa học trong JAX. https://docs.kidger.site/equinox/

🔮 Cách tiếp cận lập trình hàm mới mẻ cho học sâu, tương thích với các thư viện yêu thích của bạn

Lập trình xác suất với NumPy được hỗ trợ bởi JAX để tự động tính đạo hàm và biên dịch JIT sang GPU/TPU/CPU.

Tìm kiếm cây Monte Carlo trong JAX