JAX

以下是关于JAX项目的核心优势、应用场景和相关项目的调研结果：
– 核心优势：
– 提供熟悉的NumPy风格的API便于研究人员和工程师采用。
– 包含可组合的函数转换用于编译、批处理、自动微分和并行化。
– 可以在多个后端（包括CPU、GPU和TPU）上执行相同的代码。
– 应用场景：
– 高性能数值计算和大规模机器学习。
– 相关项目：
– Flax：用于训练神经网络的库。
– MaxText：基于JAX的端到端变压器库。
– Optax：优化器库。
– Diffrax：微分方程求解器库。
– Grain：数据加载库。
– TensorFlow Datasets：数据集库。
– Hugging Face Datasets：数据集库。
– Orbax：模型检查点库。
– Chex：模型验证库。
– Blackjax：概率编程库。
– Numpyro：概率编程库。
– PyMC：概率编程库。
– TensorFlow Probabilty：概率建模库。
– Distrax：概率分布库。
– JAX MD：分子动力学库。
– Brax：物理模拟库。
– MaxText：大型语言模型库。
– AXLearn：机器学习库。
– Levanter：分布式训练库。
– EasyLM：语言模型库。