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Ivy é uma ferramenta de conversão de código de aprendizado de máquina de código aberto que suporta a conversão de código entre frameworks como PyTorch, TensorFlow, JAX e NumPy, mantendo a funcionalidade completa.

NOASSERTIONPython 14.2kivy-llc Last Updated: 2025-06-13

Introdução ao Projeto Ivy

Visão Geral do Projeto

Ivy é um projeto de código aberto que visa simplificar o processo de conversão de código de aprendizado de máquina (ML) entre diferentes frameworks, mantendo a funcionalidade completa. Com o Ivy, os usuários podem criar facilmente modelos e funções baseados em grafos otimizados em frameworks nativos como PyTorch, TensorFlow e outros.

Principais Funcionalidades

  • Conversão de Código: O transpiler do Ivy permite que os usuários convertam código entre diferentes frameworks de ML, incluindo modelos, ferramentas e bibliotecas.
  • Criação de Modelos Baseados em Grafos: Usando ivy.trace_graph, os usuários podem criar modelos e funções baseados em grafos otimizados em qualquer framework nativo.

Métodos de Instalação

  • Instalação via pip: A maneira mais fácil de instalar o Ivy é usar o pip para instalar a versão mais recente do Ivy do PyPI.
  • Instalação a partir do código fonte: Se os usuários desejarem aproveitar as alterações mais recentes, eles podem instalar o código fonte do repositório GitHub do Ivy. No entanto, observe que essa abordagem pode não garantir que todas as funcionalidades funcionem conforme o esperado.

Frameworks Suportados

O Ivy atualmente suporta a conversão de e para os seguintes frameworks:

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • JAX
  • NumPy

A equipe do Ivy está trabalhando continuamente para adicionar suporte a mais frameworks. Os usuários podem sugerir frameworks de origem/destino que gostariam de ver suportados no servidor Discord do Ivy.

Começando Rapidamente

  • Verifique o Notebook de Início Rápido: O Ivy oferece um notebook de Início Rápido para ajudar os usuários a entender rapidamente as principais funcionalidades e usos do Ivy.
  • Verifique os Exemplos: A página de exemplos do Ivy contém vários exemplos de conversão de modelos e bibliotecas, mostrando como converter código entre PyTorch, JAX, TensorFlow e NumPy.

Usando o Ivy

O Ivy fornece alguns exemplos de código para ajudar os usuários a começar a usar o Ivy. Os usuários podem encontrar demonstrações e tutoriais mais amplos na página de exemplos do Ivy, mostrando mais casos de uso do Ivy.

Como o Ivy Funciona

O Ivy funciona como um transpiler, permitindo que os usuários usem código de outros frameworks (ou outras versões do mesmo framework) adicionando uma única linha de código. O transpiler do Ivy pode converter código de forma ativa (eagerly) ou preguiçosa (lazily), dependendo se a entrada fornecida é uma classe/função ou um módulo (biblioteca).

Documentação e Contribuições

  • Documentação: Os usuários podem encontrar documentação detalhada na página de Documentação do Ivy, incluindo referências de API, guias de uso e muito mais.
  • Contribuições: O Ivy recebe contribuições de todos os usuários, seja escrevendo código, corrigindo bugs ou compartilhando feedback. Os usuários podem verificar as tarefas pendentes na página de Tarefas Abertas do Ivy e aprender mais sobre como contribuir no Guia de Contribuição.

Citação

Se os usuários estiverem usando o Ivy em seu trabalho, lembrem-se de incluir o artigo que acompanha o Ivy em suas referências para mostrar apoio e gratidão ao Ivy e a outros projetos de código aberto.