**Shumai** ist eine **schnelle, differenzierbare Tensor-Bibliothek** für **JavaScript** und **TypeScript**, die mit **Bun** und **Flashlight** entwickelt wurde. Sie ist ideal für Softwareentwickler und Forscher, die **hochperformante Tensor-Operationen** benötigen.

Was sind die Merkmale von Shumai?

* **Schnelle Tensor-Operationen**: Optimiert für GPU- und CPU-Berechnungen. * **Einfache Integration**: Nahtlose Nutzung mit JavaScript und TypeScript. * **Gradientenberechnung**: Unterstützt automatische Differenzierung für maschinelles Lernen. * **Flexible Backends**: Arbeitet mit **ArrayFire** für CPU- und GPU-Berechnungen.

Was sind die Anwendungsfälle von Shumai?

* **Maschinelles Lernen**: Ideal für das Training kleiner Modelle. * **Datenverarbeitung**: Perfekt für die Vorbereitung von Datensätzen. * **Forschung**: Unterstützt komplexe Trainingslogik ohne native C++-Implementierung.

Wie benutzt man Shumai?

* **Installation**: Installiere **Bun** und **ArrayFire** und führe dann `bun install @shumai/shumai` aus. * **Tensor-Erstellung**: Erstelle Tensoren mit `sm.randn([1024, 1024])`. * **Gradientenberechnung**: Aktiviere Gradienten mit `W.requires_grad = true` und berechne sie mit `mse.backward()`.

Welche Betriebssysteme werden unterstützt?

**macOS** und **Linux** werden unterstützt. Windows-Nutzer können **Docker + WSL2** verwenden.

Wie kann ich die Leistung verbessern?

Passe die Speichernutzung mit `util.memoryOptions` an, um die Leistung zu optimieren.

Kann ich Shumai für große Modelle verwenden?

Shumai ist derzeit für **kleine Modelle** optimiert, aber zukünftige Updates könnten größere Modelle unterstützen.

Shumai

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Shumai ist eine leistungsstarke Tensor-Bibliothek für JavaScript und TypeScript, die sich ideal für maschinelles Lernen und Datenverarbeitung eignet.

Added on: 2025.03.04

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