3 結果
2025年8月12日 / Kaggle
Google TPU で JAX を使用し、GPT2 モデルをゼロから構築してトレーニングしましょう。これには、無料枠の Colab または Kaggle で利用できる完全な Python ノートブックを使用します。ハードウェア メッシュの定義、モデル パラメータと入力データのデータ並列処理のための分割、モデル トレーニング プロセスの最適化について学びましょう。
2025年6月24日 / Kaggle
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。
2025年5月13日 / TensorFlow
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。
