5 결과
2025년 8월 12일 / Kaggle
무료 요금제의 Colab 또는 Kaggle에서 실행 가능한 완벽한 Python 노트북으로 Google TPU에서 JAX를 사용해 GPT2 모델을 처음부터 개발하고 학습시키세요. 하드웨어 메시를 정의하고, 모델 매개변수와 입력 데이터를 데이터 병렬 처리에 맞게 분할하고, 모델 학습 프로세스를 최적화하는 방법을 알아보세요.
2025년 7월 29일 / AI
맥스 씨의 탐색 여정에서 JAX 네이티브 LQR 솔버인 LQRax를 소개합니다. LQRax는 Brax, MJX, JaxSim과 같은 도구를 포함하는 성장 중인 JAX 로봇 공학 생태계를 잘 보여주며, JAX의 이점인 최적의 제어와 시뮬레이션 부문의 계산 효율과 모델 기반 및 학습 기반 접근 방식을 매끄럽게 통합하는 부분을 잘 보여줍니다.
2025년 7월 16일 / Cloud
Marin 프로젝트는 AI에서 ‘개방형(open)’의 개념을 단순히 모델 공유에 국한하지 않고, 전체 과학적 프로세스를 모두 접근 가능하고 재현 가능하게 만드는 것으로 확장하고자 합니다. 이러한 노력은 JAX 프레임워크와 그 Levanter 도구를 활용해, 파운데이션 모델을 깊이 있게 검토하고 신뢰하며 그를 토대로 새로운 작업을 구축할 수 있게 하여 AI 연구에 있어 보다 투명한 미래를 도모합니다.
2025년 6월 24일 / Kaggle
KerasHub를 사용하면 사용자는 서로 다른 머신러닝 프레임워크 사이에서 모델 아키텍처와 가중치를 혼합하고 매칭할 수 있으며, Hugging Face Hub와 같은 소스에서 체크포인트(PyTorch로 생성된 것 포함)를 Keras 모델로 로드해 JAX, PyTorch 또는 TensorFlow와 함께 사용할 수 있습니다. 이렇게 유연한 사용으로 선택한 백엔드 프레임워크에 대한 전체적인 제어 권한을 유지하면서도, 다양한 커뮤니티 미세 조정 모델을 활용할 수 있습니다.
2025년 5월 13일 / TensorFlow
Keras Recommenders(KerasRS)는 개발자가 순위 지정 및 검색을 위한 빌딩 블록이 있는 API를 사용하여 추천 시스템을 개발하는 데 도움을 드리고자 출시된 새로운 라이브러리로, JAX, TensorFlow 또는 PyTorch 백엔드를 지원하는 pip를 통해 설치할 수 있습니다.
