JAX
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Actif
Composable function transforms — the framework Gemini is built with.
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Photo: Google LLC · Public domain · Wikimedia Commons
JAX treats models as pure functions to be transformed — grad, jit, vmap, pmap — compiling through XLA to TPU pods with exceptional scaling ergonomics. It is Google DeepMind's house framework (Gemini training) and the favorite of much of the research frontier outside PyTorch.
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Sources
Fiche examinée au 2026-01-15 — voir Méthodologie.