JAX که مخفف عبارت "Just Another XLA" است، یک کتابخانه پایتون است که توسط Google Research توسعه یافته است که چارچوبی قدرتمند برای محاسبات عددی با کارایی بالا ارائه می دهد. این به طور خاص برای بهینه سازی یادگیری ماشین و بارهای کاری محاسبات علمی در محیط پایتون طراحی شده است. JAX چندین ویژگی کلیدی را ارائه می دهد که حداکثر کارایی و کارایی را ممکن می کند. در این پاسخ، این ویژگی ها را به تفصیل بررسی خواهیم کرد.
1. کامپایل در زمان (JIT): JAX از XLA (جبر خطی تسریع شده) برای کامپایل توابع پایتون و اجرای آنها بر روی شتاب دهنده هایی مانند GPU یا TPU استفاده می کند. با استفاده از کامپایل JIT، JAX از سربار مفسر اجتناب می کند و کد ماشین بسیار کارآمد تولید می کند. این امکان بهبود سرعت قابل توجهی را در مقایسه با اجرای سنتی پایتون فراهم می کند.
مثال:
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. تمایز خودکار: JAX قابلیت های تمایز خودکار را ارائه می دهد که برای آموزش مدل های یادگیری ماشین ضروری است. از تمایز خودکار حالت رو به جلو و حالت معکوس پشتیبانی می کند و به کاربران امکان می دهد شیب ها را به طور موثر محاسبه کنند. این ویژگی به ویژه برای کارهایی مانند بهینه سازی مبتنی بر گرادیان و انتشار پس زمینه مفید است.
مثال:
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. برنامه نویسی عملکردی: JAX پارادایم های برنامه نویسی کاربردی را تشویق می کند، که می تواند منجر به کدهای مختصر و مدولار شود. از توابع درجه بالاتر، ترکیب تابع و سایر مفاهیم برنامه نویسی کاربردی پشتیبانی می کند. این رویکرد فرصتهای بهینهسازی و موازیسازی بهتر را امکانپذیر میکند و در نتیجه عملکرد بهتری را به همراه دارد.
مثال:
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. محاسبات موازی و توزیع شده: JAX پشتیبانی داخلی را برای محاسبات موازی و توزیع شده فراهم می کند. این به کاربران اجازه می دهد تا محاسبات را در چندین دستگاه (به عنوان مثال، GPU یا TPU) و چندین میزبان انجام دهند. این ویژگی برای افزایش حجم کاری یادگیری ماشین و دستیابی به حداکثر عملکرد بسیار مهم است.
مثال:
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. قابلیت همکاری با NumPy و SciPy: JAX به طور یکپارچه با کتابخانه های محاسباتی علمی محبوب NumPy و SciPy ادغام می شود. این یک API سازگار با numpy ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد از کد موجود خود استفاده کنند و از بهینه سازی عملکرد JAX استفاده کنند. این قابلیت همکاری، پذیرش JAX را در پروژهها و گردشهای کاری موجود ساده میکند.
مثال:
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 چندین ویژگی را ارائه می دهد که حداکثر عملکرد را در محیط پایتون ممکن می کند. کامپایل بهموقع، تمایز خودکار، پشتیبانی از برنامهنویسی کاربردی، قابلیتهای محاسباتی موازی و توزیعشده، و قابلیت همکاری با NumPy و SciPy، آن را به ابزاری قدرتمند برای یادگیری ماشین و وظایف محاسباتی علمی تبدیل کرده است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید