JAX, mis tähendab "Just Another XLA", on Pythoni teek, mille on välja töötanud Google Research ja mis pakub võimsat raamistikku suure jõudlusega arvandmetöötluseks. See on spetsiaalselt loodud masinõppe ja teadusliku andmetöötluse töökoormuse optimeerimiseks Pythoni keskkonnas. JAX pakub mitmeid põhifunktsioone, mis võimaldavad maksimaalset jõudlust ja tõhusust. Selles vastuses uurime neid funktsioone üksikasjalikult.
1. Just-in-time (JIT) koostamine: JAX kasutab XLA-d (Accelerated Linear Algebra) Pythoni funktsioonide kompileerimiseks ja nende käivitamiseks kiirenditel, nagu GPU-d või TPU-d. JIT-i kompileerimist kasutades väldib JAX tõlgi lisakulusid ja genereerib väga tõhusat masinkoodi. See võimaldab oluliselt parandada kiirust võrreldes traditsioonilise Pythoni täitmisega.
Näide:
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. Automaatne eristamine: JAX pakub automaatse eristamise võimalusi, mis on masinõppemudelite koolitamiseks hädavajalikud. See toetab nii edasi- kui ka vastupidises režiimis automaatset eristamist, võimaldades kasutajatel gradiente tõhusalt arvutada. See funktsioon on eriti kasulik selliste ülesannete puhul nagu gradiendipõhine optimeerimine ja tagasilevi.
Näide:
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. Funktsionaalne programmeerimine: JAX soodustab funktsionaalse programmeerimise paradigmasid, mis võivad viia kokkuvõtlikuma ja modulaarsema koodini. See toetab kõrgema järgu funktsioone, funktsioonide koostist ja muid funktsionaalseid programmeerimiskontseptsioone. See lähenemisviis võimaldab paremaid optimeerimis- ja paralleelstamisvõimalusi, mille tulemuseks on parem jõudlus.
Näide:
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. Paralleel- ja hajutatud andmetöötlus: JAX pakub sisseehitatud tuge paralleelsele ja hajutatud andmetöötlusele. See võimaldab kasutajatel teha arvutusi mitme seadme (nt GPU või TPU) ja mitme hosti vahel. See funktsioon on masinõppe töökoormuse suurendamiseks ja maksimaalse jõudluse saavutamiseks ülioluline.
Näide:
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. Koostalitlusvõime NumPy ja SciPyga: JAX integreerub sujuvalt populaarteaduslike andmetöötlusteekidega NumPy ja SciPy. See pakub numpy ühilduvat API-d, mis võimaldab kasutajatel kasutada oma olemasolevat koodi ja ära kasutada JAX-i jõudluse optimeerimisi. See koostalitlusvõime lihtsustab JAX-i kasutuselevõttu olemasolevates projektides ja töövoogudes.
Näide:
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 pakub mitmeid funktsioone, mis võimaldavad Pythoni keskkonnas maksimaalset jõudlust. Selle just-in-time kompileerimine, automaatne eristamine, funktsionaalse programmeerimise tugi, paralleel- ja hajutatud andmetöötlusvõimalused ning koostalitlusvõime NumPy ja SciPyga muudavad selle võimsaks tööriistaks masinõppe ja teaduslike andmetöötlusülesannete jaoks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning