fandhe-ai

Rust 製 AI/ML ライブラリです。Burn 等の既存フレームワークに依存せず、テンソル・ autodiff・演算グラフ／カーネル融合機構・計算カーネル・バックエンド抽象層を 完全自作コアとして実装しています。

このライブラリの構成

内部は 10 個のクレートに分かれていますが、利用者が直接触れるのは fandhe-ai クレートだけです。

クレート	役割
`fandhe-ai`	唯一のサポートされる公開 API 面。composition root（`Device` → バックエンドの結線）・compat 公開面（`compat::array`／`compat::Sequential`）・`optim`・デバイス常駐更新経路を提供します
`fandhe-ai-tensor-core`・`fandhe-ai-autodiff`・`fandhe-ai-backend-cpu`・`fandhe-ai-backend-cuda`・`fandhe-ai-backend-metal`	内部クレート。直接利用はサポート対象外です
`onnx-interop`・`guardrail`・`self-repair`・`bench-harness`	相互運用・自己修復ループ・ベンチ計測を担う内部クレート

fandhe-ai-tensor-core／fandhe-ai-autodiff／fandhe-ai-backend-* の型・関数は Rust の可視性としては pub な箇所がありますが、サポート境界上は内部 API です。利用者が使うことを想定する入口は次の 4 つです。

fandhe_ai::tape()／fandhe_ai::tape_for(Device)（composition root）
fandhe_ai::compat::{array, Sequential}（numpy/Keras 慣習の互換 API 層）
fandhe_ai::optim（Sgd／AdamW／clip_grad_norm／LrScheduler 等）
fandhe_ai::DeviceParamStore／Tape::step_device_param_store（デバイス常駐更新経路）

バックエンド

バックエンド切替は feature フラグを使わない cfg ベースです。CPU は常に利用可能な既定バックエンドで、CUDA・Metal は実行時にデバイスの存在を検証し、利用できない場合はエラーを返します（自動フォールバックはしません）。詳細は Getting Started を参照してください。

次に読むもの

Getting Started: インストール・最小コード例・バックエンド切替
Guides: バックエンド構成・数値一致契約・性能の考え方・ ONNX/safetensors 相互運用の解説
Examples: 学習ループ・推論・GEMM ベンチの実行例
API Reference: compat API・guardrail／self-repair CLI の要点