JAX нь "Бас нэг XLA" гэсэн үгийн товчлол нь Google Research-ийн боловсруулсан Python номын сан бөгөөд өндөр хүчин чадалтай тоон тооцоололд хүчирхэг тогтолцоог бүрдүүлдэг. Энэ нь Python орчинд машин суралцах болон шинжлэх ухааны тооцооллын ажлын ачааллыг оновчтой болгох зорилгоор тусгайлан бүтээгдсэн. JAX нь гүйцэтгэл, үр ашгийг дээд зэргээр хангах хэд хэдэн үндсэн функцуудыг санал болгодог. Энэ хариултанд бид эдгээр шинж чанаруудыг нарийвчлан судлах болно.
1. Just-in-time (JIT) эмхэтгэл: JAX нь XLA (Accelerated Linear Algebra) ашиглан Python функцуудыг эмхэтгэж, GPU эсвэл TPU гэх мэт хурдасгуур дээр гүйцэтгэдэг. JIT эмхэтгэлийг ашигласнаар JAX нь орчуулагчийн ачааллаас зайлсхийж, өндөр үр ашигтай машины код үүсгэдэг. Энэ нь уламжлалт Python гүйцэтгэлтэй харьцуулахад хурдыг мэдэгдэхүйц сайжруулах боломжийг олгодог.
Жишээ нь:
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. Автоматаар ялгах: JAX нь автоматаар ялгах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь машин сургалтын загваруудыг сургахад зайлшгүй шаардлагатай. Энэ нь урагшлах болон урвуу горимд автоматаар ялгах горимыг хоёуланг нь дэмжиж, хэрэглэгчдэд градиентийг үр дүнтэй тооцоолох боломжийг олгодог. Энэ функц нь градиент дээр суурилсан оновчлол болон буцаан тархалт зэрэг ажлуудад ялангуяа ашигтай байдаг.
Жишээ нь:
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. Функциональ програмчлал: JAX нь функциональ програмчлалын парадигмуудыг дэмждэг бөгөөд энэ нь илүү товч бөгөөд модульчлагдсан кодыг бий болгодог. Энэ нь дээд зэрэглэлийн функцууд, функцын бүтэц болон бусад функциональ програмчлалын үзэл баримтлалыг дэмждэг. Энэ арга нь илүү оновчтой болгох, зэрэгцүүлэх боломжийг олгодог бөгөөд үр дүнд нь гүйцэтгэл сайжирна.
Жишээ нь:
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. Зэрэгцээ болон тархсан тооцоолол: JAX нь зэрэгцээ болон тархсан тооцоололд суурилагдсан дэмжлэг үзүүлдэг. Энэ нь хэрэглэгчдэд олон төхөөрөмж (жишээ нь, GPU эсвэл TPU) болон олон хост дээр тооцоолол хийх боломжийг олгодог. Энэ онцлог нь машин сургалтын ажлын ачааллыг нэмэгдүүлэх, хамгийн их гүйцэтгэлд хүрэхэд маш чухал юм.
Жишээ нь:
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. NumPy болон SciPy-тэй харилцан ажиллах чадвар: JAX нь шинжлэх ухааны алдартай компьютерийн NumPy болон SciPy сангуудтай саадгүй нэгддэг. Энэ нь numpy-тэй нийцтэй API-ээр хангадаг бөгөөд хэрэглэгчдэд одоо байгаа кодоо ашиглах, JAX-ийн гүйцэтгэлийн оновчлолын давуу талыг ашиглах боломжийг олгодог. Энэхүү харилцан ажиллах чадвар нь одоо байгаа төслүүд болон ажлын урсгалд JAX-ийг нэвтрүүлэхийг хялбаршуулдаг.
Жишээ нь:
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 нь Python орчинд хамгийн их гүйцэтгэлийг хангах хэд хэдэн функцийг санал болгодог. Үүнийг цаг тухайд нь эмхэтгэх, автоматаар ялгах, функциональ програмчлалын дэмжлэг, зэрэгцээ болон тархсан тооцоолох чадвар, NumPy болон SciPy-тэй хамтран ажиллах чадвар нь үүнийг машин сурах болон шинжлэх ухааны тооцооллын ажлуудад хүчирхэг хэрэгсэл болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу