Shumai

Active

Slagord:Rask differensierbar tensorbibliotek for TypeScript og JavaScript med Bun + Flashlight

Oppdatert:-

Sosiale medier:

AI-utviklerverktøy Forskning og dataanalyse Åpen kildekode Gratis For utviklere Linux-kompatibel Mac-kompatibel Selvhostet

Åpne nettsted

Besøk nettsted

Hva er Shumai?

Shumai er et raskt, nettverkstilkoblet differensierbart tensorbibliotek for TypeScript og JavaScript, bygget med Bun og Flashlight for programvareutviklere og forskere. Opprett tensorer, kjør matriseoperasjoner, beregn gradienter med autograd og server modeller over nettverket. Linux bruker CUDA GPU som standard; macOS bruker ArrayFire CPU. MIT åpen kildekode fra Meta AI Research.

Hvordan bruke Shumai?

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

Shumai Kjernefunksjoner

Differensierbare tensorer med autograd

Sett requires_grad og kall backward() for automatisk gradientberegning. detach() kopierer tensorer uten gradientsporing.

Nettverkstilkoblede tensorer

Server modeller med sm.io.serve_model og kall fjern-tensorer via sm.io.remote_model for distribuert ML.

Bun + Flashlight-backend

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

JavaScript-native arrayer

Konvertering mellom Float32Array og tensorer via toFloat32Array() og sm.tensor(). Skalartensorer blir JS-tall med toFloat32().

Shumai Brukstilfeller

Prototyp ML-eksperimenter i TypeScript i JS-økosystemet

Bygge nettverks-ML-tjenester med fjern-tensorkall og server-side autograd

Forske på differensierbar programmering og gradientbasert optimalisering i Bun

Shumai Ofte stilte spørsmål

Hvilke plattformer støttes?

macOS og Linux støttes offisielt. Windows via Docker + WSL2 + Linux, inkludert CUDA.

Hvordan installerer jeg Shumai?

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

Er Shumai klar for produksjon?

Eksperimentell programvare. README advarer eksplisitt. Rapporter installasjons- eller ytelsesproblemer på GitHub.

Shumai Produktbakgrunn og offisielle lenker

Shumai Support-e-post & kundeservicekontakt & refusjonskontakt osv.

Mer kontakt, besøk Om oss side(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai Firmainformasjon

Shumai Firmanavn: Meta Platforms, Inc.

Shumai Utviklertype: company

Mer om Shumai, Vennligst besøk Om oss side(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai GitHub

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

Shumai Priser og planer

Open Source

Gratis

MIT-lisens
Fri bruk, endring og distribusjon
Ingen abonnement eller konto kreves

Abonner & oppgrader nå

Shumai Tagger

Åpen kildekode Gratis For utviklere Linux-kompatibel Mac-kompatibel Selvhostet

Mest passende yrker for Shumai

Programvareutviklere Akademiske forskere Dataforskere