Shumai

Active

Hasło reklamowe:Szybka biblioteka tensorów różniczkowalnych dla TypeScript i JavaScript z Bun + Flashlight

Zaktualizowano:-

Media społecznościowe:

Narzędzia AI dla programistów Badania i Analiza Danych Open source Bezpłatny Dla programistów Kompatybilne z Linux Kompatybilne z Mac Samodzielny hosting

Otwórz stronę internetową

Odwiedź stronę

Co to jest Shumai?

Shumai to szybka, sieciowa biblioteka tensorów różniczkowalnych dla TypeScript i JavaScript, zbudowana z Bun i Flashlight dla inżynierów i badaczy. Twórz tensory, wykonuj operacje macierzowe, oblicz gradienty przez autograd i udostępniaj modele w sieci. Linux domyślnie używa CUDA GPU; macOS używa ArrayFire CPU. Otwarte źródło MIT od Meta AI Research.

Jak używać Shumai?

Zainstaluj Bun i ArrayFire (macOS: brew install arrayfire, Ubuntu: pakiety apt). Uruchom bun install @shumai/shumai. Import: import * as sm from '@shumai/shumai', tensory przez sm.randn() lub sm.tensor(), gradienty przez .backward(). Przykłady tensorów sieciowych w dokumentacji facebookresearch.github.io/shumai.

Shumai Kluczowe funkcje

Różniczkowalne tensory z autograd

Ustaw requires_grad i wywołaj backward() do automatycznego obliczania gradientów. detach() kopiuje tensory bez śledzenia gradientów.

Tensory sieciowe

Udostępniaj modele przez sm.io.serve_model i wywołuj zdalne tensory przez sm.io.remote_model dla rozproszonego ML.

Backend Bun + Flashlight

Na runtime Bun i Flashlight z ArrayFire. Linux: CUDA GPU; macOS: ArrayFire CPU. Standardowe operacje: matmul, randn, identity i funkcje strat.

Natywne tablice JavaScript

Konwersja między Float32Array i tensorami przez toFloat32Array() i sm.tensor(). Skalarowe tensory na liczby JS przez toFloat32().

Shumai Scenariusze użycia

Prototypowanie eksperymentów ML w TypeScript w ekosystemie JS

Budowa usług ML w sieci z wywołaniami zdalnych tensorów i autograd po stronie serwera

Badania programowania różniczkowalnego i optymalizacji gradientowej w Bun

Shumai Często zadawane pytania

Jakie platformy są obsługiwane?

Oficjalnie macOS i Linux. Windows przez Docker + WSL2 + Linux, w tym CUDA.

Jak zainstalować Shumai?

Zainstaluj Bun i ArrayFire, potem bun install @shumai/shumai. macOS: ArrayFire CPU przez Homebrew; Linux Ubuntu: backend CUDA przez apt.

Shumai jest gotowy do produkcji?

Oprogramowanie eksperymentalne. README wyraźnie ostrzega. Zgłoś problemy instalacji lub wydajności na GitHub.

Shumai Opis produktu i oficjalne linki

Shumai E-mail pomocy technicznej, kontakt z obsługą klienta, kontakt w sprawie zwrotów itp.

Więcej kontaktów, odwiedź strona o nas(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai Informacje o firmie

Shumai Nazwa firmy: Meta Platforms, Inc.

Shumai Typ programisty: company

Więcej o Shumai, Odwiedź stronę strona o nas(https://facebookresearch.github.io/shumai/)

Shumai GitHub

Shumai Link do GitHuba: https://github.com/facebookresearch/shumai

Cennik i plany Shumai

Open Source

Bezpłatne

Bezpłatnie

Licencja MIT
Bezpłatne użytkowanie, modyfikacja i dystrybucja
Bez subskrypcji i konta

Subskrybuj i przejdź na wyższy plan

Tagi Shumai

Open source Bezpłatny Dla programistów Kompatybilne z Linux Kompatybilne z Mac Samodzielny hosting

Zawody najlepiej pasujące do Shumai

Twórcy oprogramowania Badacze akademiccy Analitycy danych