Awesome OpenXLA

OpenXLA は、高性能でポータブルかつ拡張可能な ML インフラストラクチャ コンポーネントのオープン エコシステムです。フロントエンド フレームワークとハードウェア バックエンド間のツールを分散することで、ML 開発を簡素化します。AI モデリング、ソフトウェア、ハードウェアの業界リーダーが構築。

コミュニティでは OpenXLA をどのように使用していますか？このページでは、OpenXLA を使用するリポジトリとプロジェクトへのリンクをまとめ、インスピレーションとコードポインタを提供します。

OpenXLA を使用するプロジェクトがある場合プルリクエストを送信して、このページに追加してください。

フレームワーク

• JAX は、高性能な ML モデルを記述するための NumPy のような API を備えた ML フレームワークです。
• PyTorch/XLA は、PyTorch から OpenXLA と StableHLO へのブリッジを提供します。
• TensorFlow は、大規模なエコシステムを備えた長年の実績のある ML フレームワークです。

PJRT プラグイン

• libTPU を使用すると、モデルを Google の Cloud TPU で実行できます。

エッジ コンパイル

• Google AI Edge は、入力形式として StableHLO を使用して、LiteRT を使用してモバイル デバイスにデプロイします。
  • AI Edge Torch は、StableHLO を介してモバイル デプロイ用の PyTorch モデルをエクスポートします。

ツールと可視化

• モデル エクスプローラは、StableHLO モデルをサポートする階層グラフ可視化を提供します。