投稿者: Yufeng Guo

3 結果

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  • 2025年11月13日 / AI

    Introducing Metrax: performant, efficient, and robust model evaluation metrics in JAX

    Metrax is a high-performance JAX-based metrics library developed by Google. It standardizes model evaluation by offering robust, efficient metrics for classification, NLP, and vision, eliminating manual re-implementation after migrating from TensorFlow. Key strengths include parallel computation of "at K" metrics (e.g., PrecisionAtK) for multiple K values and strong integration with the JAX AI Stack, leveraging JAX's performance features. It is open-source on GitHub.

    Data-2-banner
  • 2025年6月24日 / Kaggle

    KerasHub を使用して Hugging Face で簡単なエンドツーエンドの機械学習ワークフローを実現

    KerasHub を使用すると、さまざまな機械学習フレームワーク間でモデル アーキテクチャと重みを組み合わせることができ、Hugging Face Hub などのソース(PyTorch で作成されたものを含む)のチェックポイントを Keras モデルに読み込んで JAX、PyTorch、TensorFlow で利用できるようになります。この柔軟性により、選択したバックエンド フレームワークを完全に制御しながら、コミュニティによってファインチューニングされた幅広いモデルを活用できます。

    How to load model weights from SafeTensors into KerasHub for multi-framework machine learning
  • 2025年5月13日 / TensorFlow

    Keras と JAX を使って 10 分でレコメンデーション システムを作ってトレーニングする

    Keras Recommenders(KerasRS)は、レコメンデーション システムを開発するための新しいライブラリです。pip でインストールでき、ランキングや検索のビルディング ブロックとなる API を利用できます。JAX、TensorFlow、PyTorch バックエンドがサポートされています。

    Build and train a Recommender System in 10 minutes using Keras and JAX