GoMLX安装与配置指南

GoMLX安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

GoMLX 是一个为 Go 语言设计的加速机器学习和数学库框架。它类似于 Python 中的 PyTorch、Jax 或 TensorFlow，可以为机器学习模型的训练、微调、修改和组合提供一套快速且易于使用的工具。GoMLX 的核心后端基于 OpenXLA/PJRT，利用即时编译技术来提升 CPU 和 GPU（可选的 TPU）上的执行速度。

2. 项目使用的关键技术和框架

• OpenXLA/PJRT: GoMLX 的主要后端引擎，支持即时编译到 CPU 和 GPU。
• 自动微分（Autograd）: 提供自动梯度计算功能。
• 机器学习层库: 包含全连接层、激活函数、归一化层、卷积、池化、丢弃法（Dropout）、多头注意力（用于变压器层）、LSTM、KAN（B样条、GR-KAN/KAT网络）、分段线性函数、各种正则化方法、快速傅里叶变换（FFT）等。
• 训练库: 提供模型训练所需的各种工具和可视化功能。
• 优化器: 支持 SGD、Adam 及其变种。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Go 语言环境
• Docker（推荐，但可选）
• 对于 Linux 用户，可能还需要安装 hdf5-tools

4. 详细安装步骤

使用 Docker 安装

1. 拉取 GoMLX 的 Docker 镜像：

   docker pull gomlx_jupyterlab
   

2. 运行 Docker 容器：

   docker run -p 8888:8888 gomlx_jupyterlab
   

   这将启动 JupyterLab 和 GoNB（Go 语言的 Jupyter 内核）。

使用预编译二进制文件安装（Linux）

1. 安装 Linux 预编译的二进制文件：

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

2. 若要支持 NVidia GPU，安装 CUDA：

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

3. 根据需要安装 hdf5-tools：

   sudo apt install hdf5-tools
   

对于 macOS 用户

macOS 用户请注意，预编译的二进制文件可能不是最新的。如果熟悉 Go 和 C/C++ 程序的构建，建议从源代码构建。

1. 克隆 GoMLX 和 Gopjrt 仓库。

2. 按照仓库中的构建指南进行构建。

以上步骤将帮助您成功安装 GoMLX，并开始您的机器学习之旅。如果在安装过程中遇到任何问题，请查阅项目文档或向社区寻求帮助。

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