JAX, ku ji bo "Just Another XLA" radiweste, pirtûkxaneyek Python e ku ji hêla Lêkolîna Google ve hatî pêşve xistin ku çarçoveyek hêzdar ji bo hesabkirina hejmarî ya bi performansa bilind peyda dike. Ew bi taybetî ji bo xweşbînkirina fêrbûna makîneyê û bargiraniyên xebata berhevkirina zanistî di hawîrdora Python de hatî çêkirin. JAX gelek taybetmendiyên sereke pêşkêşî dike ku performansa herî zêde û karîgeriyê dike. Di vê bersivê de, em ê van taybetmendiyan bi berfirehî lêkolîn bikin.
1. Berhevkirina Just-in-time (JIT): JAX XLA (Acebra Linear Accelerated) bi kar tîne da ku fonksiyonên Python berhev bike û wan li ser bilezkerên wekî GPU an TPU-yê bicîh bike. Bi karanîna berhevoka JIT-ê, JAX ji serweriya werger dûr dikeve û koda makîneyê ya pir bikêrhatî diafirîne. Ev rê dide pêşkeftinên bilez ên girîng li gorî darvekirina kevneşopî ya Python.
Mînak:
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. Cûdahiya otomatîk: JAX kapasîteyên cihêrengiya otomatîkî peyda dike, ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bingehîn in. Ew hem cihêrengiya otomatîkî ya pêş-mode û hem jî moda berevajî piştgirî dike, ku dihêle bikarhêner bi rengek bikêrhatî bihejmêrin. Ev taybetmendî bi taybetî ji bo peywirên wekî xweşbînkirina-based gradient û paşveberdanê bikêr e.
Mînak:
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. Bernamesaziya fonksiyonel: JAX paradîgmayên bernamesaziya fonksiyonel teşwîq dike, ku dikare bibe sedema kodek kurt û modular. Ew fonksiyonên rêza bilind, pêkhatina fonksiyonê, û têgehên din ên bernamesaziya fonksiyonel piştgirî dike. Ev nêzîkatî îmkanên xweşbînkirin û paralelbûnê çêtir dike, di encamê de performansa çêtir dibe.
Mînak:
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. Hesabkirina paralel û belavkirî: JAX ji bo komputera paralel û belavkirî piştgirîya çêkirî peyda dike. Ew destûrê dide bikarhêneran ku hesaban li ser gelek cîhazan (mînak, GPU an TPU) û gelek hosteyan pêk bînin. Ev taybetmendî ji bo mezinkirina barkêşên xebata fêrbûna makîneyê û bidestxistina performansa herî zêde girîng e.
Mînak:
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. Têkiliya bi NumPy û SciPy re: JAX bi pirtûkxaneyên komputerê yên zanistî yên populer NumPy û SciPy re yekgirtî ye. Ew API-yek numpy-lihevhatî peyda dike, ku dihêle bikarhêner koda xwe ya heyî bikar bînin û ji xweşbîniyên performansa JAX sûd werbigirin. Vê hevberdanê pejirandina JAX-ê di proje û xebatên heyî de hêsan dike.
Mînak:
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 gelek taybetmendî pêşkêşî dike ku performansa herî zêde di hawîrdora Python de çalak dike. Berhevkirina wê ya tavilê, cihêrengiya otomatîkî, piştgirîya bernamesaziya fonksiyonel, kapasîteyên berhevokê yên paralel û belavkirî, û hevberdana bi NumPy û SciPy re, wê ji bo fêrbûna makîneyê û peywirên hesabkirina zanistî amûrek hêzdar dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin