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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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.
Destacados
¿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)
Las características principales
- Operaciones de tensores diferenciables
- Aceleración de GPU
- Cálculo de alto rendimiento
- Conectividad de red
- Compatible con JavaScript y TypeScript
Los beneficios
- 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)
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
Fuentes de Tráfico
Direct
52.65%
Search
32.08%
Referrals
12.79%
Social
2.25%
Paid Referrals
0.19%
Mail
0.05%
May 2024 - Jul 2024 Solo de Escritorio
Palabras Clave Principales
| Palabra Clave | Tráfico | Costo por Clic |
|---|---|---|
| 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 |
Reseñas de Shumai (Meta)
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Shumai (Meta)?
- TensorFlow.js
- PyTorch
- Keras
- DeepLearn.js
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