Pushing back the limits on numerical computing.
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A organização jax-ml no GitHub é conhecida por sua contribuição em computação numérica, com uma ampla gama de repositórios em Python, C++, HTML e Jupyter Notebook. Projetos notáveis incluem jax, uma biblioteca para transformações de programas Python+NumPy, e scaling-book, um guia sobre escalabilidade de modelos em TPUs.
Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more
Home for "How To Scale Your Model", a short blog-style textbook about scaling LLMs on TPUs
jax-triton contains integrations between JAX and OpenAI Triton
A stand-alone implementation of several NumPy dtype extensions used in machine learning.
Oryx is a library for probabilistic programming and deep learning built on top of Jax.
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Minimal yet performant LLM examples in pure JAX
State of the art inference for your bayesian models.
Minimal, lightweight JAX implementations of popular models.
Inference Combinators in JAX
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A jax-ml desenvolve ferramentas e bibliotecas focadas em computação numérica e aprendizado de máquina. Suas contribuições incluem repositórios como jax, oryx e jax-triton, que facilitam a programação probabilística e integração com tecnologias como OpenAI Triton.
A jax-ml utiliza principalmente Python, C++, HTML e Jupyter Notebook em seus repositórios. Essa diversidade de linguagens permite que a organização aborde uma variedade de problemas em computação e aprendizado de máquina.
Sim, todos os repositórios da jax-ml são públicos. Isso permite que a comunidade acesse e colabore em projetos, promovendo o desenvolvimento aberto e a inovação em suas áreas de especialização.
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