5 hasil
12 AGU 2025 / Kaggle
Membangun dan melatih model GPT2 dari awal menggunakan JAX di Google TPU, dengan notebook Python lengkap untuk Colab atau Kaggle versi gratis. Pelajari cara menentukan mesh hardware, mempartisi parameter model dan data input untuk paralelisme data, serta mengoptimalkan proses pelatihan model.
29 JULI 2025 / AI
Perjalanan Max memperkenalkan LQRax, pemecah masalah LQR native JAX, yang menunjukkan contoh ekosistem robotika JAX yang terus berkembang yang mencakup alat seperti Brax, MJX, dan JaxSim, menyoroti manfaat JAX untuk efisiensi komputasi dalam kontrol dan simulasi optimal, serta mengintegrasikan pendekatan berbasis model maupun pembelajaran dengan mulus.
16 JULI 2025 / Cloud
Proyek Marin bertujuan untuk memperluas definisi "terbuka" dalam AI agar mencakup seluruh proses ilmiah, bukan hanya modelnya saja, dengan menjadikan seluruh perjalanan pengembangan AI dapat diakses dan direproduksi. Upaya ini, yang didukung oleh framework JAX dan alat Levanter-nya, memungkinkan pengawasan mendalam, kepercayaan, dan pengembangan berdasarkan model-model dasar, sehingga mendorong masa depan penelitian AI yang lebih transparan.
24 JUNI 2025 / Kaggle
KerasHub memungkinkan pengguna untuk memadupadankan arsitektur model dan bobot di berbagai framework machine learning, yang memungkinkan checkpoint dari sumber seperti Hugging Face Hub (termasuk yang dibuat dengan PyTorch) untuk dimuat ke dalam model Keras untuk digunakan dengan JAX, PyTorch, atau TensorFlow. Fleksibilitas ini berarti Anda dapat memanfaatkan berbagai array model komunitas yang telah disempurnakan sambil tetap mempertahankan kontrol penuh atas framework backend yang Anda pilih.
13 MEI 2025 / TensorFlow
Keras Recommenders (KerasRS) adalah library baru yang diumumkan untuk membantu developer membangun sistem rekomendasi menggunakan API dengan komponen penyusun untuk pemeringkatan dan pengambilan, serta dapat diinstal melalui pip dengan dukungan untuk JAX, TensorFlow, atau backend PyTorch.
