JAX, kiu signifas "Just Another XLA", estas Python-biblioteko evoluigita de Google Research kiu disponigas potencan kadron por alt-efikeca nombra komputado. Ĝi estas specife desegnita por optimumigi maŝinlernadon kaj sciencajn komputikajn laborŝarĝojn en la Python-medio. JAX ofertas plurajn ĉefajn funkciojn, kiuj ebligas maksimuman efikecon kaj efikecon. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉi tiujn funkciojn detale.
1. Kompilo ĝustatempe (JIT): JAX utiligas XLA (Akcelita Lineara Algebro) por kompili Python-funkciojn kaj ekzekuti ilin per akceliloj kiel GPU-oj aŭ TPU-oj. Uzante JIT-kompilon, JAX evitas la interpretiston superkoste kaj generas tre efikan maŝinkodon. Ĉi tio permesas signifajn rapidecplibonigojn kompare kun tradicia Python-ekzekuto.
ekzemple:
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. Aŭtomata diferencigo: JAX disponigas aŭtomatajn diferencigajn kapablojn, kiuj estas esencaj por trejnado de maŝinlernado de modeloj. Ĝi subtenas kaj antaŭen-reĝimon kaj invers-reĝiman aŭtomatan diferencigon, permesante al uzantoj komputi gradientojn efike. Ĉi tiu funkcio estas precipe utila por taskoj kiel gradient-bazita optimumigo kaj malantaŭa disvastigo.
ekzemple:
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. Funkcia programado: JAX instigas funkciajn programajn paradigmojn, kiuj povas konduki al pli konciza kaj modula kodo. Ĝi subtenas pli alt-ordajn funkciojn, funkciokunmetaĵon, kaj aliajn funkciajn programajn konceptojn. Ĉi tiu aliro ebligas pli bonajn optimumigajn kaj paraleligajn ŝancojn, rezultigante plibonigitan rendimenton.
ekzemple:
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. Paralela kaj distribuita komputado: JAX provizas enkonstruitan subtenon por paralela kaj distribuita komputado. Ĝi permesas al uzantoj efektivigi komputojn tra pluraj aparatoj (ekz. GPUoj aŭ TPUoj) kaj pluraj gastigantoj. Ĉi tiu funkcio estas decida por pligrandigi maŝinlernajn laborkvantojn kaj atingi maksimuman rendimenton.
ekzemple:
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. Kunfunkciebleco kun NumPy kaj SciPy: JAX perfekte integriĝas kun la popularaj sciencaj komputilaj bibliotekoj NumPy kaj SciPy. Ĝi disponigas numpy-kongruan API, permesante al uzantoj utiligi sian ekzistantan kodon kaj utiligi la rendimentooptimumigojn de JAX. Ĉi tiu kunfunkciebleco simpligas la adopton de JAX en ekzistantaj projektoj kaj laborfluoj.
ekzemple:
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 ofertas plurajn funkciojn, kiuj ebligas maksimuman rendimenton en la Python-medio. Ĝia ĝustatempa kompilo, aŭtomata diferencigo, funkcia programado-subteno, paralelaj kaj distribuitaj komputikkapabloj kaj kunfunkciebleco kun NumPy kaj SciPy igas ĝin potenca ilo por maŝinlernado kaj sciencaj komputiktaskoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning