OpenXLA est un écosystème ouvert de composants d'infrastructure de machine learning (ML) performants, portables et extensibles qui simplifient le développement de ML en défragmentant les outils entre les frameworks de front-end et les backends matériels. Conçu par des leaders du secteur de la modélisation de l'IA, des logiciels et du matériel
Comment la communauté utilise-t-elle OpenXLA ? Cette page regroupe les liens vers les dépôts et les projets utilisant OpenXLA pour vous fournir de l'inspiration et des conseils de code.
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Frameworks
- JAX est un framework de ML doté d'une API semblable à NumPy pour écrire des modèles de ML hautes performances.
- PyTorch/XLA permet de passer de PyTorch à OpenXLA et StableHLO
- TensorFlow est un framework de ML ancien disposant d'un vaste écosystème.
Plug-ins PJRT
- libTPU permet d'exécuter des modèles sur les Cloud TPU de Google.
Compilation Edge
- Google AI Edge utilise StableHLO comme format d'entrée pour le déploiement sur des appareils mobiles à l'aide de LiteRT.
- AI Edge Torch exporte des modèles PyTorch pour le déploiement sur mobile via StableHLO
- AI Edge Torch exporte des modèles PyTorch pour le déploiement sur mobile via StableHLO
Outils et visualisation
- L'explorateur de modèles offre une visualisation de graphiques hiérarchiques compatible avec les modèles StableHLO.
