JAX ซึ่งย่อมาจาก "Just Another XLA" เป็นไลบรารี Python ที่พัฒนาโดย Google Research ซึ่งมีเฟรมเวิร์กที่ทรงพลังสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขที่มีประสิทธิภาพสูง ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแมชชีนเลิร์นนิงและเวิร์กโหลดการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์ในสภาพแวดล้อม Python JAX นำเสนอคุณสมบัติหลักหลายอย่างที่ช่วยให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจคุณสมบัติเหล่านี้โดยละเอียด
1. การคอมไพล์แบบ Just-in-time (JIT): JAX ใช้ประโยชน์จาก XLA (Accelerated Linear Algebra) เพื่อคอมไพล์ฟังก์ชัน Python และดำเนินการกับตัวเร่งเช่น GPU หรือ TPU ด้วยการใช้การคอมไพล์ JIT ทำให้ JAX หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายของล่ามและสร้างรหัสเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งช่วยให้สามารถปรับปรุงความเร็วได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการดำเนินการของ Python แบบดั้งเดิม
ตัวอย่าง:
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. การแยกความแตกต่างโดยอัตโนมัติ: JAX ให้ความสามารถในการแยกความแตกต่างโดยอัตโนมัติ ซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง รองรับการแยกความแตกต่างอัตโนมัติทั้งโหมดไปข้างหน้าและโหมดย้อนกลับ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคำนวณการไล่ระดับสีได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพตามการไล่ระดับสีและการกระจายย้อนกลับ
ตัวอย่าง:
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. การเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน: JAX สนับสนุนกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน ซึ่งสามารถนำไปสู่โค้ดที่กระชับและเป็นโมดูลาร์มากขึ้น รองรับฟังก์ชันที่มีลำดับสูงกว่า องค์ประกอบของฟังก์ชัน และแนวคิดการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันอื่นๆ วิธีการนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและโอกาสในการทำงานแบบขนานได้ดีขึ้น ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้น
ตัวอย่าง:
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. การคำนวณแบบขนานและแบบกระจาย: JAX ให้การสนับสนุนในตัวสำหรับการคำนวณแบบขนานและแบบกระจาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผลผ่านอุปกรณ์หลายเครื่อง (เช่น GPU หรือ TPU) และหลายโฮสต์ ฟีเจอร์นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการขยายปริมาณงานแมชชีนเลิร์นนิงและบรรลุประสิทธิภาพสูงสุด
ตัวอย่าง:
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. การทำงานร่วมกันกับ NumPy และ SciPy: JAX ทำงานร่วมกับไลบรารีคอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์ยอดนิยมอย่าง NumPy และ SciPy ได้อย่างไร้รอยต่อ มี API ที่เข้ากันได้จำนวนมาก ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากโค้ดที่มีอยู่และใช้ประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพของ JAX ความสามารถในการทำงานร่วมกันนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการปรับใช้ JAX ในโครงการและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่
ตัวอย่าง:
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 นำเสนอคุณสมบัติหลายอย่างที่ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดในสภาพแวดล้อม Python การคอมไพล์แบบทันเวลา การแยกความแตกต่างโดยอัตโนมัติ การสนับสนุนการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน ความสามารถในการคำนวณแบบขนานและแบบกระจาย และการทำงานร่วมกันกับ NumPy และ SciPy ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและงานการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning