jax-mlは、数値計算の限界を押し広げることを目指す組織で、GitHub上には多くの公開リポジトリがあります。主にPython、C++、HTML、Jupyter Notebookを使用し、jaxやscaling-bookなどの注目すべきプロジェクトが含まれています。これにより、機械学習や深層学習の分野での貢献が見られます。
主要な言語
公開リポジトリ
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
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
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
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
australis
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jax-blog
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.allstar
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.github
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
よくある質問
jax-mlはGitHubで何を構築していますか？
jax-mlは、主に数値計算や機械学習のプロジェクトを構築しています。代表的なリポジトリには、jaxやoryxがあり、これらは深層学習や確率的プログラミングに関連しています。
jax-mlはどのプログラミング言語を使用していますか？
jax-mlは、主にPython、C++、HTML、Jupyter Notebookを使用しています。これらの言語は、特にデータサイエンスや機械学習のプロジェクトに適しています。
jax-mlのリポジトリは公開されていますか？
はい、jax-mlのリポジトリはすべて公開されています。これにより、他の開発者や研究者がプロジェクトにアクセスし、利用することができます。