JAX, singkatan dari "Just Another XLA", adalah pustaka Python yang dikembangkan oleh Google Research yang menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk komputasi numerik berperforma tinggi. Ini dirancang khusus untuk mengoptimalkan pembelajaran mesin dan beban kerja komputasi ilmiah di lingkungan Python. JAX menawarkan beberapa fitur utama yang memungkinkan kinerja dan efisiensi maksimum. Dalam jawaban ini, kami akan mengeksplorasi fitur-fitur ini secara mendetail.
1. Kompilasi Just-in-time (JIT): JAX memanfaatkan XLA (Accelerated Linear Algebra) untuk mengkompilasi fungsi Python dan menjalankannya pada akselerator seperti GPU atau TPU. Dengan menggunakan kompilasi JIT, JAX menghindari overhead juru bahasa dan menghasilkan kode mesin yang sangat efisien. Ini memungkinkan peningkatan kecepatan yang signifikan dibandingkan dengan eksekusi Python tradisional.
Contoh:
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. Diferensiasi otomatis: JAX memberikan kemampuan diferensiasi otomatis, yang penting untuk melatih model pembelajaran mesin. Ini mendukung diferensiasi otomatis mode maju dan mode mundur, yang memungkinkan pengguna untuk menghitung gradien secara efisien. Fitur ini sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pengoptimalan berbasis gradien dan backpropagation.
Contoh:
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. Pemrograman fungsional: JAX mendorong paradigma pemrograman fungsional, yang dapat menghasilkan kode yang lebih ringkas dan modular. Ini mendukung fungsi tingkat tinggi, komposisi fungsi, dan konsep pemrograman fungsional lainnya. Pendekatan ini memungkinkan peluang pengoptimalan dan paralelisasi yang lebih baik, sehingga menghasilkan peningkatan kinerja.
Contoh:
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. Komputasi paralel dan terdistribusi: JAX menyediakan dukungan bawaan untuk komputasi paralel dan terdistribusi. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menjalankan perhitungan di beberapa perangkat (misalnya, GPU atau TPU) dan beberapa host. Fitur ini sangat penting untuk meningkatkan beban kerja machine learning dan mencapai performa maksimal.
Contoh:
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. Interoperabilitas dengan NumPy dan SciPy: JAX terintegrasi mulus dengan pustaka komputasi ilmiah populer NumPy dan SciPy. Ini menyediakan API yang kompatibel dengan numpy, memungkinkan pengguna memanfaatkan kode yang ada dan memanfaatkan optimalisasi kinerja JAX. Interoperabilitas ini menyederhanakan adopsi JAX dalam proyek dan alur kerja yang ada.
Contoh:
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 menawarkan beberapa fitur yang memungkinkan performa maksimal di lingkungan Python. Kompilasi just-in-time, diferensiasi otomatis, dukungan pemrograman fungsional, kemampuan komputasi paralel dan terdistribusi, dan interoperabilitas dengan NumPy dan SciPy menjadikannya alat yang ampuh untuk pembelajaran mesin dan tugas komputasi ilmiah.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning