O OpenXLA é um ecossistema aberto de componentes de infraestrutura de machine learning (ML) eficientes, portáteis e extensíveis que simplificam o desenvolvimento de ML desfragmentando as ferramentas entre frameworks de front-end e back-ends de hardware. Criado por líderes do setor em modelagem de IA, software e hardware.
Como a comunidade está usando o OpenXLA? Esta página consolida links para repositórios e projetos que usam o OpenXLA para fornecer inspiração e instruções de código.
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Frameworks
- O JAX é um framework de ML com uma
API semelhante à NumPy para escrever modelos de ML de alto desempenho
- O PyTorch/XLA fornece uma ponte do PyTorch
para o OpenXLA e o StableHLO
.
- O TensorFlow é um framework de ML
antigo com um grande ecossistema
Plug-ins PJRT
- A libTPU permite que os modelos sejam executados nas Cloud TPUs do Google.
Compilação de borda
- O Google AI Edge usa o StableHLO como um formato de entrada
para implantar em dispositivos móveis usando o LiteRT.
- A AI Edge Torch exporta
modelos PyTorch para implantação em dispositivos móveis usando o StableHLO
.
- A AI Edge Torch exporta
modelos PyTorch para implantação em dispositivos móveis usando o StableHLO
Ferramentas e visualização
- O Model Explorer oferece
visualização de gráfico hierárquico com suporte a modelos StableHLO
