OpenXLA es un ecosistema abierto de componentes de infraestructura de aprendizaje automático (AA) de alto rendimiento, portátiles y extensibles que simplifican el desarrollo de AA a través de la desfragmentación de las herramientas entre los frameworks de frontend y los backends de hardware. Desarrollado por líderes de la industria en modelado de IA, software y hardware.
¿Cómo usa OpenXLA la comunidad? En esta página, se consolidan vínculos a proyectos y repositorios que usan OpenXLA para proporcionar inspiración y punteros de código.
¿Tienes un proyecto que usa OpenXLA? Envíanos una solicitud de extracción y agrégala a esta página.
Frameworks
- JAX es un framework de AA con una API similar a NumPy para escribir modelos de AA de alto rendimiento
- PyTorch/XLA proporciona un puente de PyTorch a OpenXLA y StableHLO.
- TensorFlow es un framework de AA con un gran ecosistema
Complementos de PJRT
- libTPU permite que los modelos se ejecuten en las Cloud TPU de Google.
Compilación de Edge
- Google AI Edge usa StableHLO como formato de entrada para implementar en dispositivos móviles con LiteRT.
- AI Edge Torch exporta modelos de PyTorch para la implementación en dispositivos móviles a través de StableHLO
- AI Edge Torch exporta modelos de PyTorch para la implementación en dispositivos móviles a través de StableHLO
Herramientas y visualización
- El Explorador de modelos ofrece visualización de gráficos jerárquicos con compatibilidad con modelos de StableHLO.
