Pushing back the limits on numerical computing.
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Repositorios públicos
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El usuario jax-ml en GitHub se centra en la computación numérica, ofreciendo una variedad de proyectos en lenguajes como Python, C++ y HTML. Sus repositorios más destacados incluyen jax, una herramienta para transformaciones de programas Python+NumPy, y scaling-book, un recurso sobre la escalabilidad de modelos en TPUs.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
jax
Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more
scaling-book
Home for "How To Scale Your Model", a short blog-style textbook about scaling LLMs on TPUs
jax-triton
jax-triton contains integrations between JAX and OpenAI Triton
ml_dtypes
A stand-alone implementation of several NumPy dtype extensions used in machine learning.
oryx
Oryx is a library for probabilistic programming and deep learning built on top of Jax.
jax-ai-stack
No se proporcionó descripción para este repositorio.
jax-llm-examples
Minimal yet performant LLM examples in pure JAX
bayeux
State of the art inference for your bayesian models.
bonsai
Minimal, lightweight JAX implementations of popular models.
coix
Inference Combinators in JAX
jax-tpu-embedding
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australis
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jax-blog
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.allstar
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.github
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Preguntas frecuentes
¿Qué construye jax-ml en GitHub?
jax-ml desarrolla herramientas y bibliotecas enfocadas en la computación numérica y el aprendizaje automático. Sus proyectos incluyen jax, jax-triton, y oryx, que facilitan la programación probabilística y optimizaciones para modelos de aprendizaje profundo.
¿Qué lenguajes de programación utiliza jax-ml?
jax-ml utiliza principalmente Python, C++, HTML y Jupyter Notebook en sus proyectos. Estos lenguajes son fundamentales para el desarrollo de sus bibliotecas y herramientas relacionadas con la computación científica y el aprendizaje automático.
¿Son públicos los repositorios de jax-ml?
Sí, todos los repositorios de jax-ml son públicos en GitHub. Esto permite a la comunidad acceder a sus herramientas, colaborar y contribuir al desarrollo de proyectos en el ámbito de la computación numérica y el aprendizaje automático.
¿Esta exposición es intencionada?
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