OpenXLA, बेहतर परफ़ॉर्मेंस वाले, पोर्टेबल, और बड़े किए जा सकने वाले मशीन लर्निंग (एमएल) इन्फ़्रास्ट्रक्चर कॉम्पोनेंट का ओपन नेटवर्क है. यह टूल को फ़्रंटएंड फ़्रेमवर्क और हार्डवेयर बैकएंड के बीच डिफ़्रैग्मेंट करके, एमएल डेवलपमेंट को आसान बनाता है. एआई मॉडलिंग, सॉफ़्टवेयर, और हार्डवेयर के क्षेत्र में इंडस्ट्री के लीडर ने इसे बनाया है.
कम्यूनिटी, OpenXLA का इस्तेमाल कैसे कर रही है? इस पेज पर, OpenXLA का इस्तेमाल करके, रिपॉज़िटरी और प्रोजेक्ट के लिंक एक साथ दिए गए हैं. इससे आपको प्रेरणा और कोड पॉइंटर मिलेंगे!
क्या आपके पास ऐसा प्रोजेक्ट है जिसमें OpenXLA का इस्तेमाल किया गया है? हमें डेटा पुल करने का अनुरोध भेजें और उसे इस पेज पर जोड़ें!
फ़्रेमवर्क
- JAX एक एमएल फ़्रेमवर्क है. इसमें NumPy जैसे एपीआई की मदद से, बेहतर परफ़ॉर्मेंस वाले एमएल मॉडल लिखे जा सकते हैं
- PyTorch/XLA, PyTorch से OpenXLA और StableHLO
तक ब्रिज की सुविधा देता है
- TensorFlow, एमएल के लिए एक ऐसा फ़्रेमवर्क है जिसका इस्तेमाल लंबे समय से किया जा रहा है. साथ ही, इसका एक बड़ा नेटवर्क भी है
PJRT प्लग इन
- libTPU की मदद से, मॉडल को Google के Cloud TPU पर चलाया जा सकता है
एज कंपाइलेशन
- Google AI Edge, LiteRT का इस्तेमाल करके मोबाइल डिवाइसों पर डिप्लॉय करने के लिए, इनपुट फ़ॉर्मैट के तौर पर StableHLO का इस्तेमाल करता है
- AI Edge Torch, StableHLO
की मदद से मोबाइल डिप्लॉयमेंट के लिए, PyTorch मॉडल एक्सपोर्ट करता है
- AI Edge Torch, StableHLO
टूल और विज़ुअलाइज़ेशन
- मॉडल एक्सप्लोरर, StableHLO मॉडल के साथ काम करने वाले, क्रम में लगाए गए ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन की सुविधा देता है
