OpenXLA è un ecosistema aperto di componenti di infrastruttura di machine learning (ML) performanti, portatili ed estensionabili che semplificano lo sviluppo del ML defragmentando gli strumenti tra framework frontend e backend hardware. Creato dai leader del settore in materia di modellazione, software e hardware per l'IA.
In che modo la community utilizza OpenXLA? Questa pagina raggruppa i link ai repository e ai progetti che utilizzano OpenXLA per fornire ispirazione e suggerimenti per il codice.
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Framework
- JAX è un framework di ML con un'API simile a NumPy per scrivere modelli di ML ad alte prestazioni
- PyTorch/XLA fornisce un ponte da PyTorch
a OpenXLA e StableHLO
- TensorFlow è un framework ML di lunga data con un vasto ecosistema
Plug-in PJRT
- libTPU consente di eseguire i modelli sulle Cloud TPU di Google
Compilation di Edge
- Google AI Edge utilizza StableHLO come formato di input per il deployment sui dispositivi mobili utilizzando LiteRT.
- AI Edge Torch esporta
i modelli PyTorch per il deployment mobile tramite StableHLO
- AI Edge Torch esporta
i modelli PyTorch per il deployment mobile tramite StableHLO
Strumenti e visualizzazione
- Model Explorer offre la visualizzazione di grafici gerarchici con il supporto dei modelli StableHLO
