Armanca berhevkirina modelek li TensorFlow çi ye?
Armanca berhevkirina modelek li TensorFlow ev e ku koda asta bilind, ku ji hêla mirovan ve tê xwendin ku ji hêla pêşdebir ve hatî nivîsandin veguhezîne nûnertiyek asta nizm a ku dikare ji hêla hardware ya bingehîn ve bi bandor were darve kirin. Ev pêvajo çend gavên girîng û xweşbîniyê vedihewîne ku beşdarî performansa giştî û bikêrhatina modelê dibe. Pêşîn, pêvajoya berhevkirinê
Taybetmendiyên JAX-ê çi ne ku destûrê didin performansa herî zêde di hawîrdora Python de?
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
Du awayên cûdabûnê yên ku ji hêla JAX ve têne piştgirî kirin çi ne?
JAX, ku ji bo "Just Another XLA" radiweste, pirtûkxaneyek Python e ku ji hêla Lêkolîna Google ve hatî pêşve xistin ku ji bo lêkolîna fêrbûna makîneyê ekosîstemek performansa bilind peyda dike. Ew bi taybetî ji bo hêsankirina karanîna operasyonên cebraya xêzkirî ya bilez (XLA) li ser GPU, TPU, û CPU hatî çêkirin. JAX gelek fonksiyonan pêşkêşî dike, di nav de cihêrengiya otomatîkî, ku ev e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Google Cloud Platforma AI, Destpêka JAX, Nirxandina îmtîhanê
JAX çi ye û ew çawa karên fêrbûna makîneyê bilez dike?
JAX, kurteya "Just Another XLA", pirtûkxaneyek hejmarî ya bi performansa bilind e ku ji bo bilezkirina karên fêrbûna makîneyê hatî çêkirin. Ew bi taybetî ji bo bilezkirina kodê li ser bilezkeran, wekî yekîneyên pêvajoya grafîkê (GPU) û yekîneyên pêvajoya tensorê (TPU) hatî çêkirin. JAX bi şiyana tevhevek modelên bernamesaziyê yên nas, yên wekî NumPy û Python peyda dike.