Shumai

Active

Tagline:Snelle differentieerbare tensorbibliotheek voor TypeScript en JavaScript met Bun + Flashlight

Bijgewerkt:-

Sociale media:

AI-ontwikkelaarstools Onderzoek & Data-analyse Open source Gratis Voor ontwikkelaars Compatibel met Linux Compatibel met Mac Zelf gehost

Website openen

Bezoek website

Wat is Shumai?

Shumai is een snelle, netwerkverbonden, differentieerbare tensorbibliotheek voor TypeScript en JavaScript, gebouwd met Bun en Flashlight voor software engineers en onderzoekers. Maak tensors, voer matrixoperaties uit, bereken gradiënten via autograd en serveer modellen over het netwerk. Linux gebruikt standaard CUDA GPU; macOS gebruikt ArrayFire CPU. MIT open source van Meta AI Research.

Hoe te gebruiken Shumai?

Installeer Bun en ArrayFire (macOS: brew install arrayfire, Ubuntu: apt-pakketten). Voer bun install @shumai/shumai uit. Import met import * as sm from '@shumai/shumai', maak tensors met sm.randn() of sm.tensor(), roep .backward() aan voor gradiënten. Netwerk-tensor voorbeelden in de docs op facebookresearch.github.io/shumai.

Shumai Belangrijkste kenmerken

Differentieerbare tensors met autograd

Zet requires_grad en roep backward() aan om gradiënten automatisch te berekenen. detach() kopieert tensors zonder gradiënttracking.

Netwerkverbonden tensors

Serveer modellen met sm.io.serve_model en roep remote tensors aan via sm.io.remote_model voor gedistribueerd ML.

Bun + Flashlight-backend

Op Bun-runtime en Flashlight met ArrayFire. Linux: CUDA GPU; macOS: ArrayFire CPU. Standaard ops: matmul, randn, identity en loss-functies.

JavaScript-native arrays

Conversie tussen Float32Array en tensors via toFloat32Array() en sm.tensor(). Scalartensors worden JS-nummers met toFloat32().

Shumai Cases

ML-experimenten prototypen in TypeScript binnen het JS-ecosysteem

Netwerk-ML-diensten bouwen met remote tensor-aanroepen en server-side autograd

Onderzoek in differentieerbaar programmeren en gradiëntgebaseerde optimalisatie in Bun

Shumai Veelgestelde vragen

Welke platforms worden ondersteund?

macOS en Linux zijn officieel ondersteund. Windows via Docker + WSL2 + Linux, inclusief CUDA.

Hoe installeer ik Shumai?

Installeer Bun en ArrayFire, dan bun install @shumai/shumai. macOS: ArrayFire CPU via Homebrew; Linux Ubuntu: CUDA-backend via apt.

Is Shumai productieklaar?

Experimentele software. README waarschuwt expliciet. Meld installatie- of performanceproblemen op GitHub.

Shumai Productachtergrond & officiële links

Shumai Support e-mail & contact klantenservice & teruggave contact etc.

Meer contact, bezoek de over ons pagina(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai Bedrijfsinformatie

Shumai Bedrijfsnaam: Meta Platforms, Inc.

Shumai Type ontwikkelaar: company

Meer over Shumai, Bezoek de over ons pagina(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai GitHub

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

Shumai Prijzen & Plannen

Open Source

Gratis

MIT-licentie
Gratis gebruik, wijziging en distributie
Geen abonnement of account vereist

Nu abonneren & upgraden

Shumai tags

Open source Gratis Voor ontwikkelaars Compatibel met Linux Compatibel met Mac Zelf gehost

Best passende beroepen voor Shumai

Softwareontwikkelaars Academische Onderzoekers Datawetenschappers