jax

分布式 GPU 加速演化计算框架。包含完整的演化算法与基准测试问题库。

让大型语言模型（LLM）变得简单，EasyLM 是在 JAX/Flax 中进行 LLM 预训练、微调、评估与服务的一站式解决方案。

一个简单、高性能且可扩展的 Jax LLM！

一个可扩展的深度学习库

在 Kubernetes 上进行分布式 AI 模型训练与 LLM 微调

JAX - 资源精选列表 https://github.com/google/jax

JAX 中的数值微分方程求解器。支持自动微分与 GPU 运算。https://docs.kidger.site/diffrax/

用于多体势能表示与分子动力学模拟的深度学习套件

针对 JAX/NumPy/PyTorch 等数组形状与数据类型的类型注解与运行时检查。https://docs.kidger.site/jaxtyping/

Magenta RealTime 2：一个开源权重的现场音乐模型

基于 Kubernetes 的自动化机器学习

TensorLy：Python 中的张量学习。

此仓库提供 AIMv1 与 AIMv2 研究项目的代码与模型检查点。

《How To Scale Your Model》的主页，这本短篇博客风格教材介绍了如何在 TPU 上扩展 LLM

使用 Python 的数字音频工作站；包含 VST 乐器/效果器、参数自动化、FAUST、JAX、Warp 标记与 JUCE 处理器

PDEBench：用于科学机器学习的广泛基准测试集

💁 自然语言处理 Transformers 模型精选宝库，包含论文、视频、博客、官方代码库以及 Colab 笔记本。 🛫☑️

基于 JAX 的热力学超图模型库

极速的端到端 Jax RL 实现

模块化强化学习（RL）库（使用 PyTorch、JAX 与 NVIDIA Warp 实现），支持 Gymnasium/Gym、NVIDIA Isaac Lab、MuJoCo Playground 等环境。

JAX 中的硬件加速、可批处理且可微分的优化器。

一个使用 JAX 进行概率状态空间建模的 Python 软件包

Keras 3 的预训练模型中心

基于 JAX 的计算流体力学

🦁 适用于 JAX 中多智能体强化学习快速实验的研究友好代码库

JavaScript 中的 JAX – 用于网络的 ML 库，运行于 WebGPU 与 Wasm 上

高性能的 ML 模型服务框架，提供动态批处理和 CPU/GPU 流水线以充分发挥算力

🕹️ 一套在 JAX 中具备可扩展性的多元强化学习环境套件

用于读取与处理 ML 训练数据的库。

使用 JAX 框架实现的最佳传输工具，用于解决各种规模的大型匹配问题。