Shumai (Meta)
Shumai, entwickelt von Facebook Forschung, ist eine hochleistungsfähige, netzwerkverknüpfte und differenzierbare Tensorsbibliothek, die für JavaScript und TypeScript entwickelt wurde. Sie nutzt Bun und Flashlight, um Geschwindigkeit und Effizienz zu liefern.
Shumai (Meta)
Shumai, entwickelt von Facebook Forschung, ist eine hochleistungsfähige, netzwerkverknüpfte und differenzierbare Tensorsbibliothek, die für JavaScript und TypeScript entwickelt wurde. Sie nutzt Bun und Flashlight, um Geschwindigkeit und Effizienz zu liefern.
Shumai (Meta) Produktinformation
Was ist Shumai (Meta)?
Shumai ist eine leistungsstarke Tensorsbibliothek, die für JavaScript und TypeScript entwickelt wurde, und wurde von Facebook Forschung (FAIR) erstellt. Die Bibliothek zeichnet sich durch hohe Leistung, Netzwerkverbindung und differenzierbare Funktionen aus. Sie wurde mit Bun und Flashlight erstellt und ermöglicht Entwicklern, Deep Learning- und Machine Learning-Funktionen nahtlos in Webanwendungen zu integrieren. Sie unterstützt Funktionen wie GPU-Berechnungen, was sie ideal für komplexe wissenschaftliche Berechnungen und Modelltraining macht. Shumai zielt darauf ab, eine robuste Umgebung für die Entwicklung fortschrittlicher Machine Learning-Modelle in einem TypeScript-Ökosystem bereitzustellen.
Wer wird Shumai (Meta) verwenden?
- Maschinenlern-Ingenieure
- Webentwickler
- Datenwissenschaftler
- KI-Forscher
- Software-Ingenieure
Wie verwendet man Shumai (Meta)?
- Schritt 1: Installieren Sie Shumai mit `bun add @shumai/shumai`.
- Schritt 2: Installieren Sie die ArrayFire-Abhängigkeit mit `brew install arrayfire`.
- Schritt 3: Importieren Sie Shumai in Ihr JavaScript- oder TypeScript-Projekt.
- Schritt 4: Nutzen Sie die API von Shumai, um Maschinenlernmodelle zu erstellen und zu trainieren.
- Schritt 5: Integrieren und implementieren Sie Ihre Modelle in Webanwendungen.
Plattform
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Shumai (Meta)
Die Kernfunktionen von Shumai (Meta)
- Differenzierbare Tensoroperationen
- GPU-Beschleunigung
- Hochleistungsberechnungen
- Netzwerkverbindung
- Kompatibel mit JavaScript und TypeScript
Die Vorteile von Shumai (Meta)
- Beschleunigt das Training von Maschinenlernmodellen
- Verbessert die Fähigkeiten von Webanwendungen
- Ermöglicht die nahtlose Integration in bestehende Projekte
- Reduziert die Berechnungszeit mit GPU-Unterstützung
- Erleichtert fortgeschrittene Datenmanipulation und -analyse
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Shumai (Meta)
- Training von Maschinenlernmodellen
- Echtzeitanalysen von Daten
- Wissenschaftliche Berechnungen
- Anwendungen des tiefen Lernens
- Webbasierte KI-Lösungen
FAQs zu Shumai (Meta)
Unternehmensinformationen zu Shumai (Meta)
- Webseite: https://facebookresearch.github.io/shumai
- Firmenname: Facebook Research
- Support-E-Mail: NA
- Facebook: NA
- X(Twitter): NA
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: NA
Analytik von Shumai (Meta)
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
499904.3k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:06:52
Seiten pro Besuch
5.82
Absprungrate
37.31%
May 2024 - Jul 2024 Gesamttraffic
Geografie
Top 5 Regionen
United States
18.5%
China
13.49%
India
9.7%
Russia
3.96%
Germany
3.62%
May 2024 - Jul 2024 Worldwide Desktop Only
Traffic Sources Verkehrsquellen
Direct
53.00%
Search
32.00%
Referrals
13.00%
Social
2.00%
Paid Referrals
0.00%
Mail
0.00%
May 2024 - Jul 2024 Desktop Only
Top-Schlüsselwörter
| Schlüsselwort | Verkehr | Kosten pro Klick |
|---|---|---|
| github | 3819.9k | $ 0.46 |
| c | 22619.8k | $ 0.52 |
| github copilot | 433.0k | $ 0.68 |
| bloxstrap | 237.8k | $ 0.24 |
| goodbyedpi | 53.5k | $ 0.72 |
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Shumai (Meta)?
- TensorFlow.js
- PyTorch
- Keras
- DeepLearn.js