5 resultados
12 DE AGOSTO DE 2025 / Kaggle
Crie e treine um modelo GPT2 a partir do zero usando o JAX em TPUs do Google, com um notebook do Python completo para Colab ou Kaggle de nível gratuito. Saiba como definir uma malha de hardware, parâmetros de modelo de partição e dados de entrada para paralelismo de dados e como otimizar o processo de treinamento de modelos.
29 DE JULHO DE 2025 / AI
A jornada de Max apresenta o LQRax, um solucionador de LQR nativo do JAX que exemplifica o crescente ecossistema de robótica do JAX, que inclui ferramentas como Brax, MJX e JaxSim, destacando os benefícios do JAX para eficiência computacional em controle e simulação ideais e para integrar perfeitamente abordagens baseadas em modelo e em aprendizado.
16 DE JULHO DE 2025 / Cloud
O objetivo do projeto Marin é expandir a definição da palavra "aberto" na área de IA para incluir todo o processo científico, e não apenas o modelo em si, ao tornar toda a jornada de desenvolvimento acessível e reproduzível. Esse esforço, habilitado pelo framework JAX e por sua ferramenta Levanter, permite escrutínio aprofundado, confiança e criação usando modelos de base para promover um futuro mais transparente na pesquisa de IA.
24 DE JUNHO DE 2025 / Kaggle
O KerasHub oferece aos usuários a capacidade de misturar e combinar arquiteturas e pesos de modelos em diferentes frameworks de aprendizado de máquina, permitindo que pontos de verificação de origens como o Hugging Face Hub (incluindo aqueles criados com o PyTorch) sejam carregados em modelos Keras para uso com JAX, PyTorch ou TensorFlow. Essa flexibilidade significa que você pode aproveitar uma vasta gama de modelos ajustados da comunidade, mantendo o controle total sobre o framework de back-end escolhido.
13 DE MAIO DE 2025 / TensorFlow
O Keras Recommenders (KerasRS) é uma nova biblioteca anunciada que ajuda os desenvolvedores a criar sistemas de recomendação usando APIs com elementos básicos para classificação e recuperação e que pode ser instalada via pip com suporte a back-ends JAX, TensorFlow ou PyTorch.
