Shumai, desarrollada por Facebook Research, es una biblioteca de tensores de alto rendimiento, conectada a la red y diferenciable, construida para JavaScript y TypeScript. Aprovecha Bun y Flashlight para ofrecer velocidad y eficiencia.
Añadido el:
Social y Email:
Plataforma:
May 02 2024
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Shumai (Meta)

Shumai (Meta)

Shumai (Meta)
Shumai, desarrollada por Facebook Research, es una biblioteca de tensores de alto rendimiento, conectada a la red y diferenciable, construida para JavaScript y TypeScript. Aprovecha Bun y Flashlight para ofrecer velocidad y eficiencia.
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Información del Producto Shumai (Meta)

¿Qué es Shumai (Meta)?

Shumai es una poderosa biblioteca de tensores diseñada para JavaScript y TypeScript, creada por Facebook Research (FAIR). La biblioteca se destaca por su alto rendimiento, conectividad de red y capacidades diferenciables. Construida utilizando Bun y Flashlight, permite a los desarrolladores integrar sin problemas funcionalidades de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en aplicaciones web. Soporta funciones como computación en GPU, lo que la hace ideal para cálculos científicos complejos y entrenamiento de modelos. Shumai tiene como objetivo proporcionar un entorno robusto para desarrollar modelos avanzados de aprendizaje automático en un ecosistema TypeScript.

¿Quién usará Shumai (Meta)?

  • Ingenieros de Aprendizaje Automático
  • Desarrolladores Web
  • Científicos de Datos
  • Investigadores de IA
  • Ingenieros de Software

¿Cómo usar Shumai (Meta)?

  • Paso 1: Instala Shumai utilizando `bun add @shumai/shumai`.
  • Paso 2: Instala la dependencia de ArrayFire con `brew install arrayfire`.
  • Paso 3: Importa Shumai en tu proyecto de JavaScript o TypeScript.
  • Paso 4: Utiliza la API de Shumai para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático.
  • Paso 5: Integra y despliega tus modelos dentro de aplicaciones web.

Plataforma

  • linux

Características y Beneficios Clave de Shumai (Meta)

Características Clave de Shumai (Meta)
  • Operaciones de tensores diferenciables
  • Aceleración de GPU
  • Cálculo de alto rendimiento
  • Conectividad de red
  • Compatible con JavaScript y TypeScript
Beneficios de Shumai (Meta)
  • Acelera el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
  • Mejora las capacidades de las aplicaciones web
  • Permite una integración fluida con proyectos existentes
  • Reduce el tiempo de computación con soporte GPU
  • Facilita la manipulación y análisis avanzados de datos

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Shumai (Meta)

  • Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
  • Análisis de datos en tiempo real
  • Cálculos científicos
  • Aplicaciones de aprendizaje profundo
  • Soluciones de IA basadas en la web

FAQs sobre Shumai (Meta)

¿Qué es Shumai?

Shumai es una biblioteca de tensores rápida, conectada a la red y diferenciable para JavaScript y TypeScript, desarrollada por Facebook Research.

¿Qué plataformas admite Shumai?

Shumai es compatible con macOS y Linux.

¿Cómo instalo Shumai?

Instala Shumai utilizando `bun add @shumai/shumai` e instala ArrayFire con `brew install arrayfire`.

¿Quién puede beneficiarse del uso de Shumai?

Los ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores web, científicos de datos, investigadores de IA e ingenieros de software pueden beneficiarse del uso de Shumai.

¿Cuáles son las características principales de Shumai?

Las características principales incluyen operaciones de tensores diferenciables, aceleración de GPU, cálculo de alto rendimiento, conectividad de red y compatibilidad con JavaScript y TypeScript.

¿Cuáles son los principales beneficios de usar Shumai?

Shumai acelera el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, mejora las aplicaciones web, permite una integración fluida con proyectos, reduce el tiempo de computación y facilita la manipulación avanzada de datos.

¿Se puede integrar Shumai con proyectos web existentes?

Sí, Shumai se puede integrar sin problemas en proyectos existentes de JavaScript y TypeScript.

¿Hay soporte de GPU en Shumai?

Sí, Shumai admite aceleración de GPU para cálculos más rápidos.

¿Cuáles son algunos casos de uso de Shumai?

Shumai se puede usar para entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, análisis de datos en tiempo real, cálculos científicos, aplicaciones de aprendizaje profundo y soluciones de IA basadas en la web.

¿Cuáles son algunas bibliotecas alternativas a Shumai?

Algunas alternativas incluyen TensorFlow.js, PyTorch, Keras y DeepLearn.js.

Información de la Compañía Shumai (Meta)

  • Sitio Web: https://facebookresearch.github.io/shumai
  • Nombre de la Compañía: Facebook Research
  • Email de Soporte: NA
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

Análisis de Shumai (Meta)

Visitas a lo Largo del Tiempo

Visitas Mensuales
499904.3k
Duración Promedio de Visita
00:06:52
Páginas por Visita
5.82
Tasa de Rebote
37.31%
May 2024 - Jul 2024 Todo el Tráfico

Geografía

Top 5 Regiones
United States
18.5%
China
13.49%
India
9.7%
Russia
3.96%
Germany
3.62%
May 2024 - Jul 2024 Global Solo de Escritorio

Traffic Sources Fuentes de Tráfico

Direct
53.00%
Search
32.00%
Referrals
13.00%
Social
2.00%
Paid Referrals
0.00%
Mail
0.00%
May 2024 - Jul 2024 Solo de Escritorio

Palabras Clave Principales

Palabra ClaveTráficoCosto por Clic
github3819.9k $ 0.46
c22619.8k $ 0.52
github copilot433.0k $ 0.68
bloxstrap237.8k $ 0.24
goodbyedpi53.5k $ 0.72

¿Principales Competidores y Alternativas de Shumai (Meta)?

  • TensorFlow.js
  • PyTorch
  • Keras
  • DeepLearn.js