Shumai
Activeキャッチコピー：Bun + Flashlight による TypeScript/JavaScript 向け高速微分可能テンソルライブラリ
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〜とは何ですか？ Shumai?
Shumai はソフトウェアエンジニアと研究者向けの高速・ネットワーク接続対応の微分可能テンソルライブラリで、TypeScript と JavaScript で利用できます。Bun と Flashlight で構築。テンソル作成、行列演算、自動微分による勾配計算、ネットワーク越しのモデル提供が可能。Linux は CUDA GPU、macOS は ArrayFire CPU がデフォルト。Meta AI Research による MIT オープンソース。
使い方 Shumai?
Bun と ArrayFire をインストール（macOS は brew install arrayfire、Ubuntu は apt）。bun install @shumai/shumai を実行。import * as sm from '@shumai/shumai' でインポートし、sm.randn() や sm.tensor() でテンソルを作成、.backward() で勾配を計算。ネットワークテンソルの例は facebookresearch.github.io/shumai のドキュメントを参照。
Shumai 主な機能
01
自動微分テンソル
requires_grad を設定して backward() を呼ぶと勾配が自動計算されます。detach() で勾配追跡なしにテンソルをコピー可能。
02
ネットワーク接続テンソル
sm.io.serve_model でモデルを提供し、クライアントは sm.io.remote_model でリモートテンソルを呼び出し、分散 ML を実現。
03
Bun + Flashlight バックエンド
Bun ランタイムと Flashlight（ArrayFire）上で動作。Linux は CUDA GPU、macOS は ArrayFire CPU。matmul、randn、identity、損失関数など標準演算をサポート。
04
JavaScript ネイティブ配列
toFloat32Array() と sm.tensor() で Float32Array とテンソルを相互変換。スカラーテンソルは toFloat32() で JavaScript 数値に変換。
Shumai ユースケース
JS エコシステム内で TypeScript による ML 実験のプロトタイピング
リモートテンソル呼び出しとサーバー側自動微分によるネットワーク ML サービス構築
Bun 上での微分可能プログラミングと勾配ベース最適化の研究
Shumai よくある質問
対応プラットフォームは？
Shumai のインストール方法は？
本番環境で使える？
Shumai 製品の背景と公式リンク
Shumai サポート用メールアドレス、カスタマーサービス連絡先、返金対応先など
詳細なお問い合わせは、以下をご覧ください 紹介ページ(https://facebookresearch.github.io/shumai/)
Shumai 会社情報
Shumai 会社名： Meta Platforms, Inc.
Shumai 開発者タイプ： company
詳細情報 Shumai, 以下をご覧ください： 紹介ページ(https://facebookresearch.github.io/shumai/)
Shumai GitHub
Shumai GitHubリンク： https://github.com/facebookresearch/shumai