GoMLX:Go语言的机器学习库

GoMLX:Go语言的机器学习库

gomlx GoMLX -- Accelerated ML Libraries for Go gomlx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/gomlx

1. 项目介绍

GoMLX 是一个为 Go 语言设计的快速且易于使用的机器学习和数学库。它提供了完整的机器学习工具集,包括训练、微调、修改和组合机器学习模型的功能。GoMLX 的核心后端基于 OpenXLA/PJRT,使用即时编译技术,支持 CPU 和 GPU(可选 TPU)计算。它和 Google 的 Jax 和 TensorFlow 使用相同的引擎,提供相近的性能。

GoMLX 的目标是成为一个全功能的 Go 语言机器学习平台,方便用户轻松实验新的机器学习想法。它追求简单、透明,与 Go 语言的哲学一致,并且在保证灵活性和易于扩展的同时,尝试非常规的想法。

2. 项目快速启动

安装

使用 Docker

拉取包含 GoMLX、JupyterLab 和 GoNB(Go 语言的 Jupyter 内核)的 Docker 镜像:

docker pull janpfeifer/gomlx_jupyterlab:latest

运行 Docker 容器:

docker run -it --rm -p 8888:8888 -v "${PWD}":/home/jupyter/work janpfeifer/gomlx_jupyterlab:latest

运行上述命令后,终端会显示一个以 127.0.0.1:8888 开头的 URL,其中包含一个密钥令牌,可以在浏览器中打开以访问 JupyterLab。

使用预编译二进制文件

Linux/amd64 平台:

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/gomlx/gopjrt/main/cmd/install_linux_amd64.sh | bash

Linux+CUDA (NVidia GPU) 支持:

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/gomlx/gopjrt/main/cmd/install_cuda.sh | bash

请注意,Darwin (MacOS) 平台的支持可能不完整,建议使用 Linux 或 Docker。

运行示例

进入 JupyterLab 后,可以查看和运行官方提供的教程,开始机器学习的实验。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 GoMLX 的示例和最佳实践:

  • 神经风格转移:GoMLX 可以实现神经风格转移算法,将一张图片的风格应用到另一张图片上。
  • 成人信息模型:构建用于分类的机器学习模型。
  • Cifar-10 演示:在 Cifar-10 数据集上训练卷积神经网络。
  • MNIST 演示:使用 GoMLX 对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。

4. 典型生态项目

GoMLX 生态系统中的典型项目包括:

  • onnx-gomlx:将 ONNX 模型转换为 GoMLX 格式,以便在 GoMLX 中使用。
  • go-huggingface:用于轻松下载 HuggingFace 上的 ONNX 模型文件。
  • GoNB:Go 语言的 Jupyter 内核,允许在 Jupyter 笔记本中使用 GoMLX。

通过上述介绍和教程,开发者可以开始使用 GoMLX 进行机器学习相关的开发工作,并探索其在不同应用场景下的可能性。

gomlx GoMLX -- Accelerated ML Libraries for Go gomlx 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/gomlx

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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