Shumai
Active¿Qué es Shumai?
Cómo usar Shumai?
Shumai Características principales
Tensores diferenciables con autograd
Configura requires_grad y llama backward() para calcular gradientes automáticamente. detach() copia tensores sin seguimiento de gradientes.
Tensores conectados a la red
Sirve modelos con sm.io.serve_model y llama tensores remotos desde clientes con sm.io.remote_model para ML distribuido.
Backend Bun + Flashlight
Sobre runtime Bun y Flashlight con ArrayFire. Linux: CUDA GPU; macOS: ArrayFire CPU. Ops estándar: matmul, randn, identity y funciones de pérdida.
Arrays nativos de JavaScript
Conversión entre Float32Array y tensores con toFloat32Array() y sm.tensor(). Tensores escalares a números JS con toFloat32().
Shumai Casos de uso
Prototipar experimentos ML en TypeScript sin salir del ecosistema JS
Construir servicios ML en red con llamadas a tensores remotos y autograd en servidor
Investigar programación diferenciable y optimización por gradientes en Bun
Shumai Preguntas frecuentes
¿Qué plataformas se admiten?
¿Cómo instalar Shumai?
¿Shumai está listo para producción?
Shumai Antecedentes del producto y enlaces oficiales
Shumai Correo electrónico de soporte, contacto de atención al cliente, contacto para reembolsos, etc.
Para más contacto, visita la página sobre nosotros(https://facebookresearch.github.io/shumai/)
Shumai Información de la empresa
Shumai Nombre de la empresa: Meta Platforms, Inc.
Shumai Tipo de desarrollador: company
Más sobre Shumai, Visita la página sobre nosotros(https://facebookresearch.github.io/shumai/)
Shumai GitHub
Shumai Enlace de GitHub: https://github.com/facebookresearch/shumai
Precios y planes de Shumai
Open Source
Gratis- Licencia MIT
- Uso, modificación y distribución gratuitos
- Sin suscripción ni cuenta requerida


