Pushing back the limits on numerical computing.
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L'organizzazione jax-ml su GitHub si concentra sull'espansione dei confini del calcolo numerico, contribuendo con una vasta gamma di repository. Tra i progetti più noti ci sono jax, una libreria per trasformazioni composabili di programmi Python+NumPy, e scaling-book, un testo sulla scalabilità dei modelli LLM. I linguaggi principali utilizzati includono Python, C++, HTML e Jupyter Notebook.
Lingue principali
Repository pubblici
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
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
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
australis
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
jax-blog
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
.allstar
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
.github
Nessuna descrizione fornita per questo repository.
Domande frequenti
Cosa costruisce jax-ml su GitHub?
jax-ml sviluppa una varietà di progetti focalizzati sul calcolo numerico e l'apprendimento automatico. I loro repository principali includono jax, oryx e jax-triton, che offrono strumenti per trasformazioni e integrazioni avanzate.
Quali linguaggi di programmazione utilizza jax-ml?
L'organizzazione jax-ml utilizza principalmente Python, C++, HTML e Jupyter Notebook per i suoi progetti. Questi linguaggi supportano una vasta gamma di applicazioni nel campo del calcolo numerico e dell'apprendimento automatico.
I repository di jax-ml sono pubblici?
Sì, i repository di jax-ml su GitHub sono pubblici. Ciò consente a chiunque di esplorare, contribuire e utilizzare i progetti disponibili, promuovendo la collaborazione e la condivisione nel settore del calcolo numerico.
Questa esposizione è intenzionata?
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