> ML_KUTUPHANE // NUMPYRO_v1.0
NumPyro
Pyro Developers / Uber / Broad Institute — GPU/TPU hızlandırmalı Bayesçi çıkarım için JAX ile güçlendirilmiş yüksek performanslı olasılıksal programlama.
probabilistic-modellingv0.15.2Apache-2.0qualified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDAROCMMPSTPU
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDAROCMMPS
Hedef Ortamlar (Targets):server
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Otomatik JIT derlemeli JAX hızlandırmalı No-U-Turn Sampler (NUTS) ve HMC
- +jax.pmap ve vmap kullanarak çoklu GPU ve TPU kümelerinde paralel zincir yürütme
- +Özel otomatik rehberlerle varyasyonel çıkarım (SVI)
- +Tanısal analiz için posterior izlerin ArviZ'e sorunsuz aktarımı
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Doğal olarak iOS/Android mobil ikili dosyalarına derleme
- -FastAPI veya Triton sarmalayıcıları olmadan REST uç noktaları sunma
- -Yapılandırılmamış video akışlarını doğrudan işleme
>Uygun İş Tipleri
- NVIDIA GPU kümelerinde MCMC örneklemesini milyonlarca gözleme ölçekleme
- Yüksek parametre sayılı uzamsal-zamansal epidemiyolojik salgın modellemesi
- Belirsizlik kestirimini derin temsillerle birleştiren Bayesçi nöral ağlar
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- PyMC veya Stan kurulumunun daha basit olduğu küçük tabüler veri kümelerine sahip yalnızca CPU'lu sistemler
- Düşük bellekli uç IoT mikrodenetleyicileri
Veri Yerleşimi ve İkameti
Tamamen yerel GPU/TPU belleğinde çalışır. Sıfır harici çağrı.
Güvenlik Değerlendirmesi
Apache-2.0 lisansı. Broad Institute ve Linux Foundation AI destekli güvenilir açık kaynak ekosistem.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:high
Operasyon Yükü:moderate
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
- Karmaşık modellerde JAX JIT derlemesi, ilk örnekleme adımı çalışmadan önce birkaç dakika sürebilir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
NumPyro Documentationofficial-docs • >=0.14.0, <=0.15.x
2026-09-25HIGH