OpenXLA là hệ sinh thái mở gồm các thành phần cơ sở hạ tầng học máy (ML) hiệu quả, có thể di chuyển và mở rộng, giúp đơn giản hoá quá trình phát triển ML bằng cách phân mảnh các công cụ giữa khung giao diện người dùng và phần phụ trợ phần cứng. Được xây dựng bởi các công ty hàng đầu trong ngành về lập mô hình AI, phần mềm và phần cứng.
Cộng đồng đang sử dụng OpenXLA như thế nào? Trang này hợp nhất các đường liên kết đến các kho lưu trữ và dự án sử dụng OpenXLA để cung cấp nguồn cảm hứng và con trỏ mã!
Bạn có dự án sử dụng OpenXLA không? Hãy gửi yêu cầu thay đổi cho chúng tôi và thêm yêu cầu đó vào trang này!
Khung
- JAX là một khung máy học có API giống NumPy để viết các mô hình máy học hiệu suất cao
- PyTorch/XLA cung cấp một cầu nối từ PyTorch đến OpenXLA và StableHLO
- TensorFlow là một khung máy học lâu đời với hệ sinh thái lớn
Trình bổ trợ PJRT
- libTPU cho phép các mô hình thực thi trên TPU trên đám mây của Google
Biên dịch Edge
- Google AI Edge sử dụng StableHLO làm định dạng đầu vào để triển khai trên thiết bị di động bằng LiteRT
- AI Edge Torch xuất mô hình PyTorch để triển khai trên thiết bị di động thông qua StableHLO
Công cụ và hình ảnh trực quan
- Trình khám phá mô hình cung cấp hình ảnh biểu đồ phân cấp có hỗ trợ cho các mô hình StableHLO