JAX, što je skraćenica za "Just Another XLA", Python je biblioteka koju je razvilo Googleovo istraživanje koja pruža snažan okvir za numeričko računalstvo visokih performansi. Posebno je dizajniran za optimizaciju opterećenja strojnog učenja i znanstvenog računalstva u okruženju Python. JAX nudi nekoliko ključnih značajki koje omogućuju maksimalnu izvedbu i učinkovitost. U ovom ćemo odgovoru detaljno istražiti te značajke.
1. Just-in-time (JIT) kompilacija: JAX koristi XLA (Accelerated Linear Algebra) za kompajliranje Python funkcija i njihovo izvršavanje na akceleratorima kao što su GPU ili TPU. Korištenjem JIT kompilacije, JAX izbjegava opterećenje tumača i generira vrlo učinkovit strojni kod. To omogućuje značajna poboljšanja brzine u usporedbi s tradicionalnim Python izvršenjem.
Primjer:
python import jax import jax.numpy as jnp @jax.jit def matrix_multiply(a, b): return jnp.dot(a, b) a = jnp.ones((1000, 1000)) b = jnp.ones((1000, 1000)) result = matrix_multiply(a, b)
2. Automatska diferencijacija: JAX pruža mogućnosti automatske diferencijacije, koje su bitne za obuku modela strojnog učenja. Podržava automatsku diferencijaciju u načinu naprijed i unatrag, omogućujući korisnicima učinkovito izračunavanje gradijenata. Ova je značajka osobito korisna za zadatke poput optimizacije temeljene na gradijentu i povratnog širenja.
Primjer:
python import jax import jax.numpy as jnp @jax.grad def loss_fn(params, inputs, targets): predictions = model(params, inputs) loss = compute_loss(predictions, targets) return loss params = initialize_params() inputs = jnp.ones((100, 10)) targets = jnp.zeros((100,)) grads = loss_fn(params, inputs, targets)
3. Funkcionalno programiranje: JAX potiče paradigme funkcionalnog programiranja, što može dovesti do sažetijeg i modularnijeg koda. Podržava funkcije višeg reda, sastav funkcija i druge koncepte funkcionalnog programiranja. Ovaj pristup omogućuje bolje mogućnosti optimizacije i paralelizacije, što rezultira poboljšanom izvedbom.
Primjer:
python import jax import jax.numpy as jnp def model(params, inputs): hidden = jnp.dot(inputs, params['W']) hidden = jax.nn.relu(hidden) outputs = jnp.dot(hidden, params['V']) return outputs params = initialize_params() inputs = jnp.ones((100, 10)) predictions = model(params, inputs)
4. Paralelno i distribuirano računalstvo: JAX pruža ugrađenu podršku za paralelno i distribuirano računalstvo. Korisnicima omogućuje izvršavanje izračuna na više uređaja (npr. GPU ili TPU) i više hostova. Ova je značajka ključna za povećanje opterećenja strojnog učenja i postizanje maksimalnih performansi.
Primjer:
python import jax import jax.numpy as jnp devices = jax.devices() print(devices) @jax.pmap def matrix_multiply(a, b): return jnp.dot(a, b) a = jnp.ones((1000, 1000)) b = jnp.ones((1000, 1000)) result = matrix_multiply(a, b)
5. Interoperabilnost s NumPy i SciPy: JAX se neprimjetno integrira s popularnim znanstvenim računalnim bibliotekama NumPy i SciPy. Pruža API kompatibilan s numpyjem, dopuštajući korisnicima da iskoriste svoj postojeći kod i iskoriste prednosti JAX optimizacije performansi. Ova interoperabilnost pojednostavljuje usvajanje JAX-a u postojećim projektima i radnim procesima.
Primjer:
python import jax import jax.numpy as jnp import numpy as np jax_array = jnp.ones((100, 100)) numpy_array = np.ones((100, 100)) # JAX to NumPy numpy_array = jax_array.numpy() # NumPy to JAX jax_array = jnp.array(numpy_array)
JAX nudi nekoliko značajki koje omogućuju maksimalnu izvedbu u Python okruženju. Pravovremena kompilacija, automatska diferencijacija, podrška za funkcionalno programiranje, paralelne i distribuirane računalne mogućnosti te interoperabilnost s NumPy i SciPy čine ga moćnim alatom za strojno učenje i znanstvene računalne zadatke.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning