Shumai

Active

Tagline:Hurtig differentiabel tensorbibliotek til TypeScript og JavaScript med Bun + Flashlight

Opdateret:-

Sociale medier:

AI-udviklingsværktøjer Forskning og dataanalyse Open source Gratis For udviklere Linux-kompatibel Mac-kompatibel Selvhostet

Åbn websted

Besøg websted

Hvad er Shumai?

Shumai er et hurtigt, netværksforbundet differentiabelt tensorbibliotek til TypeScript og JavaScript, bygget med Bun og Flashlight for softwareudviklere og forskere. Opret tensorer, kør matrixoperationer, beregn gradienter med autograd og server modeller over netværket. Linux bruger CUDA GPU som standard; macOS bruger ArrayFire CPU. MIT open source fra Meta AI Research.

Brugsvejledning Shumai?

Installer Bun og ArrayFire (macOS: brew install arrayfire, Ubuntu: apt-pakker). Kør bun install @shumai/shumai. Importer med import * as sm from '@shumai/shumai', opret tensorer med sm.randn() eller sm.tensor(), kald .backward() for gradienter. Netværkstensor-eksempler i dokumentationen på facebookresearch.github.io/shumai.

Shumai Kjernefunktioner

Differentiable tensorer med autograd

Sæt requires_grad og kald backward() for automatisk gradientberegning. detach() kopierer tensorer uden gradientsporing.

Netværksforbundne tensorer

Server modeller med sm.io.serve_model og kald fjern-tensorer via sm.io.remote_model til distribueret ML.

Bun + Flashlight-backend

På Bun-runtime og Flashlight med ArrayFire. Linux: CUDA GPU; macOS: ArrayFire CPU. Standardoperationer: matmul, randn, identity og loss-funktioner.

JavaScript-native arrays

Konvertering mellem Float32Array og tensorer via toFloat32Array() og sm.tensor(). Skalartensorer bliver JS-tal med toFloat32().

Shumai Anvendelsesscenarier

Prototyp ML-eksperimenter i TypeScript i JS-økosystemet

Bygge netværks-ML-tjenester med fjern-tensorkald og server-side autograd

Undersøge differentiabel programmering og gradientbaseret optimering i Bun

Shumai Ofte stillede spørgsmål

Hvilke platforme understøttes?

macOS og Linux understøttes officielt. Windows via Docker + WSL2 + Linux, inklusive CUDA.

Hvordan installerer jeg Shumai?

Installer Bun og ArrayFire, derefter bun install @shumai/shumai. macOS: ArrayFire CPU via Homebrew; Linux Ubuntu: CUDA-backend via apt.

Er Shumai klar til produktion?

Eksperimentel software. README advarer eksplicit. Rapportér installations- eller ydeevneproblemer på GitHub.

Shumai Produktbaggrund & officielle links

Shumai Support-e-mail & kundeservicekontakt & refunderingskontakt osv.

Mere kontakt, besøg Om os side(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai Virksomhedsinfo

Shumai Virksomhedsnavn: Meta Platforms, Inc.

Shumai Udviklertype: company

Mere om Shumai, Besøg venligst Om os side(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai GitHub

Shumai GitHub-link: https://github.com/facebookresearch/shumai

Shumai Priser & planer

Open Source

Gratis

MIT-licens
Fri brug, ændring og distribution
Ingen abonnement eller konto påkrævet

Abonner & opgrader nu

Shumai Tags

Open source Gratis For udviklere Linux-kompatibel Mac-kompatibel Selvhostet

Mest velegnede erhverv til Shumai

Softwareudviklere Akademiske forskere Dataforskere