What is Ivy?
Навигация по разнообразному миру фреймворков машинного обучения может быть непростой задачей. Вы можете найти идеальную модель или библиотеку, но обнаружите, что она создана на базе PyTorch, в то время как ваш проект опирается на TensorFlow или JAX. Ручной перенос кода часто утомителен, отнимает много времени и чреват тонкими ошибками, которые трудно отладить.
Ivy разработан специально для устранения этих разрывов. Он действует как универсальный транслятор для вашего ML-кода, позволяя конвертировать модели, инструменты и даже целые библиотеки между популярными фреймворками. Цель состоит в том, чтобы сохранить функциональность, оптимизируя процесс разработки, предоставляя вам свободу использовать лучшие доступные ресурсы, независимо от их исходного фреймворка.
Ключевые особенности
Вот как Ivy помогает вам более эффективно работать в различных ML-экосистемах:
🔁 Преобразование кода с помощью
ivy.transpile: Переводите ML-модели, функции или целые библиотеки из исходного фреймворка (в настоящее время PyTorch) в целевой фреймворк (TensorFlow, JAX или NumPy), часто используя всего одну строку кода. Это значительно сокращает ручные усилия, необходимые для адаптации кода.🔧 Сохранение полной функциональности и возможности модификации: Поскольку Ivy выполняет преобразование "из исходника в исходник", преобразованный код не является "черным ящиком". Он остается читаемым, функциональным и полностью редактируемым, что позволяет вам проверять, отлаживать или расширять его в выбранном целевом фреймворке.
⚡ Оптимизация с помощью
ivy.trace_graph: Создавайте эффективные, фреймворк-ориентированные вычислительные графы из Python-функций, содержащих Ivy или код нативного фреймворка. Этот процесс удаляет накладные расходы Python и оптимизирует путь выполнения.↔️ Унификация основных фреймворков: Ivy в настоящее время поддерживает преобразование из PyTorch в TensorFlow, JAX и NumPy. Поддержка дополнительных исходных фреймворков активно разрабатывается с целью создания широкой интероперабельности.
🧩 Бесшовная интеграция: Используйте Ivy для извлечения компонентов из экосистемы одного фреймворка в другой. Такие библиотеки, как Kornia, уже интегрировали Ivy, чтобы предложить поддержку нескольких фреймворков "из коробки".
Примеры использования
Внедрение передовой модели: Вы обнаружили новый алгоритм, реализованный в PyTorch на GitHub, в комплекте с предварительно обученными весами. Производственная среда вашей команды использует TensorFlow. Вместо длительного ручного переноса вы используете
ivy.transpile(pytorch_model_class, source='torch', target='tensorflow')для создания эквивалентной структуры модели TensorFlow, готовой для загрузки и интеграции весов.Бенчмаркинг на разных бэкендах: Вы разработали пользовательскую функцию JAX для определенной математической операции и хотите понять ее характеристики производительности по сравнению с TensorFlow или даже чистой реализацией NumPy на различном оборудовании. Используйте
ivy.transpileдля создания эквивалентных версий для каждого бэкенда, обеспечивая последовательное и справедливое бенчмаркинг из единой кодовой базы.Использование специализированных библиотек: Ваш основной проект реализован на TensorFlow, но вам нужны расширенные функции увеличения изображений, доступные только в библиотеке Kornia на основе PyTorch. С помощью
tf_kornia = ivy.transpile(kornia, source='torch', target='tensorflow'), вы можете напрямую вызывать функции Kornia в своем коде TensorFlow, рассматривая преобразованную библиотеку как нативный модуль TensorFlow.
Заключение
Ivy позволяет вам вырваться из фреймворк-изоляции в вашей работе с машинным обучением. Упрощая преобразование моделей и библиотек между PyTorch, TensorFlow, JAX и NumPy, Ivy экономит ценное время разработки и открывает новые возможности. Вы получаете гибкость в использовании лучших доступных инструментов и кода, независимо от их происхождения, что позволяет вам больше сосредоточиться на инновациях и меньше на преобразовании. Его подход "из исходника в исходник" гарантирует, что вы сохраните контроль и понимание своей кодовой базы на протяжении всего процесса.
More information on Ivy
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
8237049
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Fonts,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
Top 5 Countries
76.08%
15.66%
8.27%
United States
Thailand
Switzerland
Traffic Sources
9.49%
0.9%
0.09%
6.7%
21.99%
60.53%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ivy was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
Related Searches
Ivy Альтернативи
Больше Альтернативи-
KTransformers – это open-source проект, разработанный командой KVCache.AI из Университета Цинхуа и компанией QuJing Tech, предназначенный для оптимизации логического вывода больших языковых моделей. Он снижает требования к аппаратному обеспечению, позволяя запускать модели с 671 миллиардом параметров на отдельных GPU с 24 ГБ VRAM, увеличивает скорость логического вывода (до 286 токенов/с на этапе предварительной обработки и 14 токенов/с на этапе генерации) и подходит для личного, корпоративного и академического использования.
-
-
-
AITemplate – это фреймворк на Python, который преобразует нейронные сети в высокопроизводительный код CUDA/HIP C++. Специализирован для вывода с использованием FP16 TensorCore (GPU NVIDIA) и MatrixCore (GPU AMD).
-
Devika — это агентский инженер программного обеспечения в сфере искусственного интеллекта, способный понимать инструкции людей на высоком уровне, разбивать их на этапы, искать соответствующую информацию и писать код для достижения поставленной задачи. Devika стремится стать конкурентоспособной альтернативой с открытым исходным кодом Devin от Cognition AI.