官网：https://jax.readthedocs.io/en/latest/

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JAX 是一个 Python 库，专注于为加速器（如 CPU、GPU 和 TPU）导向的数组计算和程序转换提供高性能的数值计算和大规模机器学习支持。

主要特点包括：

1. 熟悉的 API：JAX 提供了类似 NumPy 的 API，便于研究人员和工程师采用。

2. 函数转换：JAX 包括可组合的函数转换，用于编译、批处理、自动微分和并行化。

3. 多平台运行：相同的代码可以在多个后端执行，包括 CPU、GPU 和 TPU。

4. 生态系统：JAX 本身聚焦于高效的数组操作和程序转换。围绕 JAX 建立了一个不断发展的机器学习和数值计算工具生态系统。

5. 用于神经网络训练：如果您要训练神经网络，可以使用 Flax，并从它的教程开始。

6. Transformer 库：MaxText 是一个建立在 JAX 上的端到端的 transformer 库。

JAX 生态系统：

JAX 生态系统包括许多基于 JAX 的库，社区维护的 Awesome JAX 页面保持了最新可用库的列表。

适合人群：

• 数据科学家：需要进行高性能数值计算和大规模机器学习项目。

• 机器学习工程师：需要在不同硬件加速器上部署模型。

• 研究人员：寻找易于采用且功能强大的工具来加速计算任务。

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