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Jax

_posts/2024-06-10-matinee-jax.html

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+layout: post
+title: "Introduction à JAX: point de vue d'un utilisateur lambda"
+ev_link: https://reseau-loops.github.io/matinee_2024_06_jax.html
+ev_startDate: Wed, 26 June 2024 09:30:00 +0200
+ev_endDate: Wed, 26 June 2024 12:30:00 +0200
+ev_keywords: [hpc,python]
+---
+
+<p>
+<a href="https://jax.readthedocs.io/en/latest/">JAX</a> est une bibliothèque Python conçue pour l'apprentissage automatique haute performance, en mêlant NumPy,
+Autograd (différenciation automatique) et XLA (Accelerated Linear Algebra). Venez la découvrir lors d'une matinée d'initiation à IJCLab.
+<a href="https://indico.ijclab.in2p3.fr/e/jax">Inscriptions et information ici</a>.
+</p>
+

contribute.html

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 ---
 <h2>Comment est construit le site ?</h2>
 <p>
-Ce site web est <a href="https://reseau-loops.github.io">hébergé sur github</a>. Il
+Ce site web est <a href="https://github.com/reseau-loops/reseau-loops.github.com">hébergé sur github</a>. Il
 est développé avec <a href="https://jekyllrb.com/">Jekyll</a>, un générateur
 de sites web et blogs.
 </p>

events.html

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 <h2>Evénements à venir</h2>
 <dl>
   <dt>26 juin 2024</dt>
-  <dd><a href="matinee_2024_06_Jax.html">Matinée JAX à IJCLab</a>.</dd>
+  <dd><a href="matinee_2024_06_jax.html">Matinée JAX à IJCLab</a>.</dd>
 </dl>
 
 <h2>Evénements passés</h2>

matinee_2024_06_Jax.html → matinee_2024_06_jax.html

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 ---
 layout: default
 no_sidebar: true
-title: "26 juin 2024 - Introduction à JAX: point de vue d'un utilisateur lambda"
+title: "Introduction à JAX: point de vue d'un utilisateur lambda"
 navbar-events: active
 ---
 <p>
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 Il existe bon nombre de tutoriels pour se mettre à JAX. Le parti pris de celui-ci est de faire un apprentissage progressif à travers des exemples tirés de la pratique de l'orateur durant les 3 dernières années. Nous verrons notamment des codes qui "crash"ent pour savoir comment y remédier.
 </p>
 <p>
-Les notebooks sont jouables sur Colab avec une version à jour de JAX 0.4.24 (ou plus), d'abord sur CPU puis dans certain cas nous utiliserons 1 GPU, voir plusieurs sur Jean-Zay. Les notebooks sont disponibles sur un <a href="https://github.com/jecampagne/JaxTutos"></a>dépôt Github</a>.
+Les notebooks sont jouables sur Colab avec une version à jour de JAX 0.4.24 (ou plus), d'abord sur CPU puis dans certain cas nous utiliserons 1 GPU, voir plusieurs sur Jean-Zay. Les notebooks sont disponibles sur un <a href="https://github.com/jecampagne/JaxTutos">dépôt Github</a>.
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 Nb : ce n'est pas un cours de Machine Learning.