OpenXLA, ön uç çerçeveleri ile donanım arka uçları arasındaki araçları birleştirerek makine öğrenimi (ML) geliştirmeyi basitleştiren, yüksek performanslı, taşınabilir ve genişletilebilir makine öğrenimi (ML) altyapı bileşenlerinin açık ekosistemidir. Yapay zeka modellemesi, yazılım ve donanım alanındaki sektör liderleri tarafından geliştirilmiştir.
Topluluk OpenXLA'yı nasıl kullanıyor? Bu sayfada, OpenXLA'yı kullanarak ilham ve kod işaretçileri sunmak için depoların ve projelerin bağlantıları birleştirilmiştir.
OpenXLA kullanan bir projeniz mi var? Bize bir pull isteği göndererek bu sayfaya ekleyin.
Çerçeveler
- JAX, yüksek performanslı makine öğrenimi modelleri yazmak için NumPy benzeri bir API'ye sahip bir makine öğrenimi çerçevesidir
- PyTorch/XLA, PyTorch'tan OpenXLA ve StableHLO'ya köprü sağlar
- TensorFlow, geniş bir ekosisteme sahip uzun süredir kullanılan bir ML çerçevesidir
PJRT Eklentileri
- libTPU, modellerin Google'ın Cloud TPU'larında yürütülmesine olanak tanır
Edge Derleme
- Google Yapay Zeka Edge, LiteRT'yi kullanarak mobil cihazlara dağıtmak için giriş biçimi olarak StableHLO'yu kullanır.
- AI Edge Torch, StableHLO üzerinden mobil dağıtım için PyTorch modellerini dışa aktarır
- AI Edge Torch, StableHLO üzerinden mobil dağıtım için PyTorch modellerini dışa aktarır
Araçlar ve Görselleştirme
- Model Gezgini, StableHLO modellerini destekleyen hiyerarşik grafik görselleştirmesi sunar
