jax-ml은 Python, C++, HTML, Jupyter Notebook을 사용하여 다양한 오픈소스 프로젝트를 개발하는 조직입니다. 이들은 주로 jax, scaling-book, jax-triton과 같은 인기 있는 저장소를 통해 수치 계산의 한계를 넓히고 있습니다. jax-ml의 공개 GitHub 존재는 인공지능 및 기계 학습 분야에서의 기여를 강조합니다.
주요 언어
공개 저장소
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
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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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자주 묻는 질문
jax-ml은 GitHub에서 무엇을 개발하나요?
jax-ml은 주로 수치 계산과 기계 학습에 중점을 둔 여러 프로젝트를 개발합니다. 대표적인 저장소로는 jax, scaling-book, jax-triton이 있습니다.
jax-ml에서 사용하는 프로그래밍 언어는 무엇인가요?
jax-ml은 주로 Python, C++, HTML, Jupyter Notebook과 같은 언어를 사용하여 다양한 프로젝트를 구현합니다.
jax-ml의 저장소는 공개인가요?
네, jax-ml의 모든 저장소는 공개되어 있으며, 누구나 접근하여 사용하거나 기여할 수 있습니다.