Shumai
ActiveO que é Shumai?
Como usar Shumai?
Shumai Recursos Principais
Tensores diferenciáveis com autograd
Defina requires_grad e chame backward() para calcular gradientes automaticamente. detach() copia tensores sem rastreamento de gradientes.
Tensores conectados à rede
Sirva modelos com sm.io.serve_model e chame tensores remotos via sm.io.remote_model para ML distribuído.
Backend Bun + Flashlight
Sobre runtime Bun e Flashlight com ArrayFire. Linux: CUDA GPU; macOS: ArrayFire CPU. Ops padrão: matmul, randn, identity e funções de perda.
Arrays nativos JavaScript
Conversão entre Float32Array e tensores com toFloat32Array() e sm.tensor(). Tensores escalares viram números JS com toFloat32().
Shumai Casos de Uso
Prototipar experimentos ML em TypeScript no ecossistema JS
Construir serviços ML em rede com chamadas a tensores remotos e autograd no servidor
Pesquisar programação diferenciável e otimização por gradientes em Bun
Shumai Perguntas frequentes
Quais plataformas são suportadas?
Como instalar Shumai?
Shumai está pronto para produção?
Shumai Histórico do Produto e Links Oficiais
Shumai E-mail de Suporte e Contato de atendimento ao cliente e Contato de Reembolso, etc.
Para mais contatos, visite a página sobre nós(https://facebookresearch.github.io/shumai/)
Shumai Informações da Empresa
Shumai Nome da empresa: Meta Platforms, Inc.
Shumai Tipo de Desenvolvedor: company
Mais sobre Shumai, Visite a página sobre nós(https://facebookresearch.github.io/shumai/)
Shumai GitHub
Shumai Link do GitHub: https://github.com/facebookresearch/shumai
Preços e Planos de Shumai
Open Source
Grátis- Licença MIT
- Uso, modificação e distribuição gratuitos
- Sem assinatura ou conta necessária


