OpenXLA to otwarty ekosystem wydajnych, przenośnych i rozszerzalnych komponentów infrastruktury uczenia maszynowego, które upraszczają rozwój systemów uczących się dzięki defragmentacji narzędzi między frameworkami interfejsu i backendem sprzętowym. Został stworzony przez liderów branży w zakresie modelowania AI, oprogramowania i sprzętu.
Jak społeczność korzysta z OpenXLA? Ta strona zawiera linki do repozytoriów i projektów korzystających z OpenXLA, które mogą być źródłem inspiracji i wskazówek dotyczących kodu.
Masz projekt, który używa OpenXLA? Wyślij do nas prośbę o pobranie danych i dodaj ją na tej stronie.
Platformy
- JAX to platforma ML z interfejsem API podobnym do NumPy, która umożliwia tworzenie wydajnych modeli ML
- PyTorch/XLA zapewnia połączenie między PyTorch a OpenXLA i StableHLO.
- TensorFlow to od dawna używany framework ML z dużą liczbą komponentów
Wtyczki PJRT
- libTPU umożliwia uruchamianie modeli na Cloud TPU od Google.
Kompilacja krawędzi
- Google AI Edge używa formatu StableHLO do wdrażania na urządzeniach mobilnych za pomocą LiteRT.
- AI Edge Torch eksportuje modele PyTorch do wdrożenia na urządzeniach mobilnych za pomocą StableHLO
- AI Edge Torch eksportuje modele PyTorch do wdrożenia na urządzeniach mobilnych za pomocą StableHLO
Narzędzia i wizualizacja
- Eksplorator modeli oferuje hierarchiczną wizualizację grafów z obsługą modeli StableHlo.
