JAX ، التي تعني "Just Another XLA" ، هي مكتبة Python تم تطويرها بواسطة Google Research التي توفر إطارًا قويًا للحوسبة الرقمية عالية الأداء. إنه مصمم خصيصًا لتحسين التعلم الآلي وأعباء عمل الحوسبة العلمية في بيئة Python. تقدم JAX العديد من الميزات الرئيسية التي تتيح أقصى قدر من الأداء والكفاءة. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف هذه الميزات بالتفصيل.
1. تجميع في الوقت المناسب (JIT): تستفيد JAX من XLA (الجبر الخطي المتسارع) لتجميع وظائف Python وتنفيذها على مسرعات مثل GPUs أو TPUs. باستخدام تجميع JIT ، تتجنب JAX الحمل الزائد للمترجم وتنتج رمزًا عالي الكفاءة للماكينة. هذا يسمح بتحسينات كبيرة في السرعة مقارنة بتنفيذ Python التقليدي.
على سبيل المثال:
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. التمايز التلقائي: توفر JAX إمكانات التمايز التلقائي ، والتي تعد ضرورية لتدريب نماذج التعلم الآلي. وهو يدعم كلا من التمايز التلقائي في الوضع الأمامي والوضع العكسي ، مما يسمح للمستخدمين بحساب التدرجات بكفاءة. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لمهام مثل التحسين القائم على التدرج و backpropagation.
على سبيل المثال:
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. البرمجة الوظيفية: تشجع JAX نماذج البرمجة الوظيفية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى كود أكثر إيجازًا ونمطية. وهو يدعم الوظائف ذات الترتيب الأعلى وتكوين الوظائف ومفاهيم البرمجة الوظيفية الأخرى. يتيح هذا النهج فرصًا أفضل للتحسين والتوازي ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء.
على سبيل المثال:
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. الحوسبة المتوازية والموزعة: توفر JAX دعمًا مدمجًا للحوسبة المتوازية والموزعة. يسمح للمستخدمين بتنفيذ العمليات الحسابية عبر أجهزة متعددة (على سبيل المثال ، وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة المركزية) والعديد من الأجهزة المضيفة. هذه الميزة ضرورية لتوسيع أعباء عمل التعلم الآلي وتحقيق أقصى قدر من الأداء.
على سبيل المثال:
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. قابلية التشغيل البيني مع NumPy و SciPy: تتكامل JAX بسلاسة مع مكتبات الحوسبة العلمية الشهيرة NumPy و SciPy. يوفر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع numpy ، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة من التعليمات البرمجية الحالية والاستفادة من تحسينات أداء JAX. تعمل إمكانية التشغيل البيني هذه على تبسيط اعتماد JAX في المشاريع الحالية ومهام سير العمل.
على سبيل المثال:
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)
تقدم JAX العديد من الميزات التي تتيح أقصى أداء في بيئة Python. إن تجميعها في الوقت المناسب ، والتمايز التلقائي ، ودعم البرمجة الوظيفية ، وقدرات الحوسبة المتوازية والموزعة ، وإمكانية التشغيل البيني مع NumPy و SciPy تجعلها أداة قوية للتعلم الآلي ومهام الحوسبة العلمية.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning