JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning σε Python

JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning

Τα κλασικά frameworks deep learning όπως TensorFlow και PyTorch καλύπτουν τις περισσότερες ανάγκες. Οταν όμως θέλεις να πλησιάσεις τα όρια της απόδοσης, να γράψεις πιο μαθηματικό κώδικα ή να πειραματιστείς με νέους αλγορίθμους, αρχίζεις να κοιτάζεις προς JAX. Τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning είναι ακριβώς αυτό το ζευγάρι εργαλείων που φέρνει functional στυλ και JIT compilation στον κόσμο της Python.

Αν είσαι προγραμματιστής που αγαπάς τον καθαρό κώδικα, τα μαθηματικά και την ταχύτητα, τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning αξίζουν σίγουρα την προσοχή σου, έστω και αν δεν είναι το πρώτο framework που θα χρησιμοποιήσεις στην καριέρα σου.

Τι είναι το JAX και τι είναι το Flax

Το JAX είναι βιβλιοθήκη αριθμητικών υπολογισμών πάνω από NumPy, που προσθέτει τρία βασικά πράγματα

• αυτόματο differentiation για συναρτήσεις γραμμένες σε “NumPy στυλ”
• Just In Time compilation μέσω XLA, ώστε ο κώδικας να μετατρέπεται σε optimized kernels για CPU GPU TPU
• vectorization primitives που επιτρέπουν να γράφεις κώδικα σαν να δουλεύεις με έναν παράδειγμα και να τρέχει σε batches

Το Flax είναι neural network library χτισμένη πάνω από JAX.

• παρέχει layers και abstractions για μοντέλα
• σέβεται τον functional χαρακτήρα του JAX, διαχωρίζοντας καθαρά parameters και state
• χρησιμοποιείται σε αρκετά σύγχρονα research projects και μεγάλα μοντέλα

Γιατί να σε νοιάζουν τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning

Δεν χρειάζονται όλα τα projects JAX. Ομως σε κάποιες περιπτώσεις είναι εξαιρετική επιλογή.

• όταν θέλεις να γράψεις κώδικα πολύ κοντά σε μαθηματικές συναρτήσεις
• όταν χρειάζεσαι πολύ καλή κλιμάκωση σε πολλές GPUs ή TPUs
• όταν θέλεις να πειραματιστείς με custom optimizers, νέες αρχιτεκτονικές ή differentiable προγράμματα
• όταν δουλεύεις σε research περιβάλλον ή σε projects που απαιτούν fine grained έλεγχο

Αν αντίθετα θες γρήγορο path για κλασικά CNNs και transformers χωρίς βαριά πειραματική δουλειά, ίσως frameworks όπως PyTorch ή TensorFlow είναι πιο πρακτικά.

Βασικές έννοιες στο JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning

Τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning φέρνουν μαζί τους μερικές διαφορετικές συνήθειες σε σχέση με τα κλασικά frameworks.

Καθαρή συνάρτηση και pure functions

Στο JAX ιδανικά οι συναρτήσεις σου είναι pure, δηλαδή

• παίρνουν inputs
• επιστρέφουν outputs
• δεν αλλάζουν global state

Αυτό επιτρέπει στον compiler να κάνει περισσότερες βελτιστοποιήσεις και κάνει τον κώδικα πιο προβλέψιμο.

JIT compilation

Με ένα decorator όπως jit πχ του λες να μετατρέψει τη συνάρτηση σε compiled έκδοση.

• το πρώτο run χτίζει το compiled graph
• τα επόμενα runs τρέχουν τον optimized κώδικα
• μεγάλο κέρδος σε επαναλήψεις training loops

Vectorization με vmap

Η vmap επιτρέπει να πάρεις συνάρτηση που δουλεύει σε ένα παράδειγμα και να τη μετατρέψεις αυτόματα ώστε να δουλεύει σε batches, χωρίς να γράψεις loops.

Autograd και grad

Το JAX σου δίνει grad για υπολογισμό παραγώγων συναρτήσεων.

• μπορείς να ορίσεις loss σαν καθαρή Python συνάρτηση
• η grad δημιουργεί νέα συνάρτηση που επιστρέφει gradients
• αυτό είναι η βάση του training σε νευρωνικά δίκτυα

Στο Flax, όλα αυτά συνδυάζονται με abstractions για layers, parameters και state.

Flax modules και parameters

Το Flax ορίζει neural networks μέσω κλάσεων Module.

• η λογική του forward γράφεται σαν καθαρή συνάρτηση
• parameters και state περνούν και επιστρέφονται ξεκάθαρα
• το training loop μοιάζει με συνδυασμό JAX functions και Flax helpers

Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα των JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning

Πλεονεκτήματα

• εξαιρετική απόδοση χάρη στην XLA και στη functional λογική
• πολύ καλή υποστήριξη για TPU και μεγάλα scale out σενάρια
• ιδανικό για research σε νέους αλγορίθμους ή custom μοντέλα
• κώδικας που μοιάζει πολύ με καθαρό NumPy, αν αγαπάς αυτό το στυλ

Μειονεκτήματα

• πιο απότομη καμπύλη εκμάθησης σε σχέση με PyTorch ή Keras
• functional στυλ μπορεί να ξενίσει όσους είναι μαθημένοι σε αντικειμενοστραφή API
• μικρότερο οικοσύστημα από τα μεγάλα frameworks, αν και αναπτύσσεται γρήγορα
• λιγότερα έτοιμα “out of the box” παραδείγματα για entry level χρήστες

Πού χρησιμοποιούνται τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning

Τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning χρησιμοποιούνται σε

• ερευνητικά labs μεγάλων εταιρειών και πανεπιστημίων
• πειραματισμό γύρω από νέα είδη optimizers, regularization, meta learning
• training πολύ μεγάλων μοντέλων σε clusters με TPUs
• tasks όπου η απόδοση και η δυνατότητα vectorization κάνουν μεγάλη διαφορά

Επίσης, αρκετά open source projects για μεγάλα μοντέλα έχουν πλέον JAX versions, κάτι που σε βοηθά να δεις στην πράξη πώς δουλεύουν οι experts.

Πώς να ξεκινήσεις με JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning

Αν είσαι Python developer με κάποια εμπειρία σε NumPy και PyTorch ή TensorFlow, μια ρεαλιστική πορεία είναι

• ξεκίνα με JAX σαν “NumPy με έξτρα δυνατότητες” πειραματίσου με jnp arrays, grad και jit σε απλές συναρτήσεις
• δοκίμασε να γράψεις μικρά optimization problems και να δεις πόσο εύκολα παίρνεις derivatives
• στη συνέχεια πρόσθεσε Flax για να ορίσεις απλά νευρωνικά δίκτυα
• χτίσε ένα μικρό MLP ή CNN σε Flax και φτιάξε manual training loop, για να καταλάβεις ροή δεδομένων και παραμέτρων
• πειραματίσου με vmap και pmap για vectorization και parallelism
• δες πώς μπορείς να ενσωματώσεις κομμάτια JAX σε υπάρχον Python project, χωρίς να τα αλλάξεις όλα

Στόχος δεν είναι να αντικαταστήσεις μονομιάς όλα τα frameworks που ξέρεις, αλλά να προσθέσεις τα JAX και Flax για υψηλής απόδοσης Deep Learning στο ρεπερτόριό σου, ειδικά για δουλειές που αξίζουν τη λειτουργική τους ευελιξία.