google/flax

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01참조 공유와 변경 가능성을 지원하는 일반 Python 객체를 사용하는 Flax NNX API
• 02Linear, Conv, 정규화 레이어, 어텐션, 순환 셀, Dropout 등 내장 레이어
• 03복제 학습, 체크포인팅, 메트릭, 장치 프리페칭을 위한 유틸리티
• 04MNIST 및 Gemma 언어 모델 추론 예제
• 05JAX 기반으로 PyPI에서 설치 가능

활용 사례

• JAX에서 새로운 신경망 아키텍처를 연구하고 프로토타입 제작
• 프레임워크의 제약 없이 실험용 커스텀 학습 루프 작성
• JAX를 통해 CPU, GPU 또는 TPU에서 모델 학습
• MNIST 및 Gemma 예제로 JAX 기반 딥러닝 학습

빠른 시작

1. 1

   먼저 하드웨어에 맞는 공식 JAX 설치 안내에 따라 JAX를 설치하세요

2. 2

   PyPI에서 Flax를 설치하세요

   pip install flax

사용 전 알아둘 점

• !Flax는 JAX에 의존하므로 하드웨어에 맞게 JAX도 설치하고 구성해야 합니다.

토픽

자주 묻는 질문

flax은(는) 무엇인가요?

유연성에 중점을 둔 JAX용 신경망 라이브러리로, 모델을 만들고 살펴보고 디버깅할 수 있는 Flax NNX API를 제공합니다. Flax는 JAX를 기반으로 구축된 신경망 라이브러리이자 생태계입니다. 새로운 Flax NNX API를 사용하면 참조 공유와 변경 가능성을 지원하는 일반 Python 객체로 모델을 정의할 수 있어 네트워크를 더 쉽게 만들고 살펴보고 디버깅하고 분석할 수 있습니다. 2020년에 출시된 이전 Flax Linen API는 NNX의 전신입니다.

flax은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

flax은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

flax은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. flax의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.

flax은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

JAX에서 새로운 신경망 아키텍처를 연구하고 프로토타입 제작 프레임워크의 제약 없이 실험용 커스텀 학습 루프 작성 JAX를 통해 CPU, GPU 또는 TPU에서 모델 학습 MNIST 및 Gemma 예제로 JAX 기반 딥러닝 학습

flax는 어떻게 설치하나요?

먼저 하드웨어에 맞는 공식 JAX 설치 안내에 따라 JAX를 설치하세요 PyPI에서 Flax를 설치하세요: pip install flax

flax은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/google/flax