JAX در مقابل PyTorch: مقایسه دو نیروگاه در چارچوب‌های ML

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
یادگیری عمیق به یکی از جنبه های محبوب یادگیری ماشین تبدیل شده است، به ویژه در کاربردهای آن در بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و بازی. با پیچیدگی‌هایی که با ساختن از صفر به وجود می‌آیند، پذیرش چارچوب‌های یادگیری ماشینی با تمام وجود در جامعه یادگیری ماشینی مورد استقبال قرار گرفته است، زیرا کمک قابل توجهی در ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ارائه می‌کند.

انتخاب چارچوب مناسب برای پروژه شما نیز گام مهمی در ساخت مدل است. JAX و PyTorch دو فریم ورک محبوب یادگیری ماشینی هستند که در تحقیق و تولید یادگیری عمیق استفاده می‌شوند، اما کدام چارچوب برای پروژه شما بهترین است؟

در این پست وبلاگ، JAX در مقابل PyTorch را مورد بحث قرار می دهیم، تفاوت های آنها را بررسی می کنیم و به شما کمک می کنیم چارچوب ML مناسب برای پروژه خود را انتخاب کنید.

JAX چیست؟

JAX، توسعه یافته توسط گوگل، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که بر اساس اصول برنامه نویسی کاربردی ساخته شده است. JAX مخفف “Just Another XLA” است که در آن XLA مخفف جبر خطی تسریع شده است. این به دلیل محاسبات عددی و قابلیت های تمایز خودکار خود مشهور است که به توسعه بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین کمک می کند. اگرچه JAX یک چارچوب یادگیری ماشین نسبتاً جدید است، اما دارای برخی ویژگی‌های مفید برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی است.

ویژگی های JAX

می تواند به طور خودکار توابع را با استفاده از تکنیک تمایز حالت معکوس متمایز کند. این به محاسبه یکپارچه گرادیان ها و ارائه مقادیر دقیق در مدل های آموزشی کمک می کند.
این بر روی CPU، GPU و TPU اجرا می شود که محاسبات عددی سریع تری را ارائه می دهد.
با NumPy و دیگر کتابخانه‌های پایتون سازگار است و ادغام پایگاه‌های کد پایتون موجود را آسان‌تر می‌کند.
از کامپایل داخلی Just-In-Time (JIT) استفاده می کند که منجر به زمان آموزش سریع تر برای مدل های یادگیری ماشینی می شود که شامل محاسبات پیچیده است.
بسیار انعطاف پذیر است. توسعه دهندگان می توانند معماری شبکه های عصبی سفارشی را با استفاده از JAX ایجاد کنند.
موازی سازی و برداری خودکار را در چندین دستگاه ارائه می دهد.

نصب و راه اندازی

JAX با ویندوز، لینوکس و MacOS سازگار است. با اجرای دستور زیر می توانید JAX را در CPU خود نصب کنید:

pip install jax

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

PyTorch چیست؟

PyTorch که توسط آزمایشگاه تحقیقات هوش مصنوعی فیس بوک (FAIR) توسعه یافته است، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی کارآمد استفاده می شود. برخلاف JAX، PyTorch بر اساس یک الگوی برنامه نویسی ضروری است. این یک کتابخانه محبوب است و توسط بسیاری از شرکت ها برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی خود استفاده می شود.

PyTorch به دلیل انعطاف پذیری و سهولت استفاده در پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین شناخته شده است. یکی از ویژگی‌های کلیدی PyTorch، نمودار محاسباتی پویا آن است که به انعطاف‌پذیری بیشتری در نوشتن کد اجازه می‌دهد. این بر اساس کتابخانه مشعل است.

ویژگی های PyTorch

این یک نمودار محاسباتی پویا دارد که به شما امکان می‌دهد در لحظه بسازید و ببینید کد شما چگونه اجرا می‌شود. این بسیار مهم است زیرا به اشکال زدایی کمک می کند و به شما امکان می دهد ساختار نمودار خود را در هر نقطه به طور یکپارچه تغییر دهید.
در مقایسه با JAX، PyTorch برای استفاده آسان تر است زیرا از نحوی شبیه Python استفاده می کند.
با استفاده از کتابخانه Autograd که به محاسبه گرادیان ها بدون نوشتن صریح کد از ابتدا کمک می کند، از تمایز خودکار پشتیبانی می کند.
را فراهم می کند Torch.nn ماژولی که به ساخت و ایجاد یک شبکه عصبی سفارشی کمک می کند.
می توان آن را به راحتی با سایر کتابخانه های پایتون مانند NumPy، Pandas و SciPy ادغام کرد.
این کتابخانه TorchVision را برای آسان کردن وظایف پردازش تصویر و کتابخانه TorchText را برای وظایف پردازش زبان طبیعی فراهم می کند.

نصب و راه اندازی

با اجرای دستور زیر می توانید PyTorch را در پروژه خود نصب کنید:

pip install torch torchvision torchaudio

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

PyTorch vs JAX: Exploring the Differences

پس از آموختن در مورد JAX و PyTorch، بیایید با استفاده از معیارهایی مانند مدل برنامه‌نویسی، عملکرد، اکوسیستم، سهولت استفاده و کتابخانه‌هایی که ارائه می‌کنند، تفاوت‌های بین این دو را بررسی کنیم.

مدل برنامه نویسی

همانطور که قبلاً بحث شد، JAX از یک الگوی برنامه نویسی تابعی پیروی می کند که بر اصولی مانند تبدیل، تغییر ناپذیری و توابع خالص تمرکز دارد. همچنین از تمایز خودکار استفاده می کند که به تمایز توابع نوشته شده در Python و NumPy کمک می کند. این ویژگی به توسعه دهندگان کمک می کند تا گرادیان ها را به طور موثر محاسبه کنند. رویکرد برنامه نویسی عملکردی JAX امکان استفاده از توابع قابل استفاده مجدد را می دهد که توسعه مدل های پیچیده را آسان تر می کند.

PyTorch از یک الگوی برنامه نویسی ضروری پیروی می کند که از یک رویکرد شی گرا شبیه به نحو پایتون استفاده می کند. از یک کتابخانه (Autograd) برای تمایز خودکار استفاده می کند. مدل برنامه نویسی PyTorch از یک گراف محاسباتی پویا استفاده می کند، که گراف را همزمان با اجرای کد می سازد.

JAX vs PyTorch: عملکرد و سرعت

یکی از نکات مهم در انتخاب چارچوب یادگیری ماشینی، عملکرد و سرعت است، به خصوص در هنگام سر و کار داشتن با برنامه های کاربردی در مقیاس بزرگ. آیا JAX سریعتر از PyTorch است؟ بیایید ببینیم. JAX از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری مانند GPU و TPU استفاده می‌کند که باعث می‌شود در اجرا بسیار کارآمد و سریع باشد. همچنین کد را برای جبر خطی تسریع شده (XLA) بهینه می کند. رویکرد کامپایل Just-In-Time (JIT) JAX سرعت قابل توجهی را برای اجرای آن ارائه می دهد، اگرچه نیاز به ترفندهای اضافی در ساختار کد دارد.

PyTorch نیز برای پردازنده‌های گرافیکی بهینه شده است، اما به دلیل تفاوت‌های سخت‌افزاری، پشتیبانی گسترده‌ای از TPU‌ها ارائه نمی‌کند. این باعث می شود JAX سریعتر و کارایی بیشتری نسبت به PyTorch داشته باشد.

سهولت استفاده

منحنی یادگیری و سهولت استفاده از یک زبان یا چارچوب خاص عوامل خوبی هستند که باید در نظر گرفته شوند. ممکن است به عنوان حداقل در نظر گرفته شود، اما چارچوبی که استفاده از آن آسان است، باعث صرفه جویی در زمان توسعه می شود و منجر به زمان آموزش سریع تر برای مدل های یادگیری ماشین می شود.

از آنجایی که PyTorch از نحو Python استفاده می کند، استفاده از PyTorch نسبتاً راحت تر از JAX است.

اکوسیستم و جامعه

حمایت اکوسیستم و جامعه در انتخاب بین دو چارچوب مهم است. چارچوبی با اکوسیستم وسیع منابع بیشتری برای یادگیری خواهد داشت. یک انجمن فعال همچنین به اشکال‌زدایی کمک می‌کند، زیرا می‌توانید به راحتی منابعی را پیدا کنید که باگ شما را برطرف می‌کند یا در برنامه‌نویسی جفتی با توسعه‌دهندگان دیگر در جامعه شرکت کنید.

PyTorch دارای اکوسیستم بالغ تری است زیرا فریمورک قدیمی تر است. از آنجایی که JAX نسبتا جدید است و بیشتر در محیط های تحقیقاتی استفاده می شود، اکوسیستم کوچکتری دارد.

برنامه های افزودنی و کتابخانه ها

توانایی گسترش عملکردها از طریق ابزارها و کتابخانه های یکپارچه به انجام کارهای پیچیده بدون نوشتن کد از ابتدا کمک می کند. PyTorch به عنوان چارچوب قدیمی‌تر، کتابخانه‌های مختلفی از جمله TorchText برای پردازش زبان طبیعی، TorchAudio برای پردازش صدا، TorchVision برای پردازش تصویر و torch.nn برای آموزش شبکه های عصبی

JAX به اندازه PyTorch کتابخانه ارائه نمی کند، اگرچه کتابخانه های شخص ثالث مانند Flax و Haiku دارد که برای ساخت شبکه های عصبی استفاده می شوند. همچنین با کتابخانه Optax که برای بهینه سازی گرادیان استفاده می شود، سازگار است.

PyTorch یا JAX: افزایش توسعه در یادگیری ماشین با قطعات

JAX و PyTorch هر دو فریمورک های بسیار خوبی هستند که در یادگیری ماشین استفاده می شوند. بهترین چارچوب برای استفاده در نهایت به نیازها و مقیاس پروژه شما بستگی دارد. در اینجا یک نکته وجود دارد: اگر به دنبال یک چارچوب سریعتر با اصول برنامه نویسی کاربردی هستید، پس به سراغ JAX بروید. اگر چارچوبی می‌خواهید که کتابخانه‌های متنوعی داشته باشد و استفاده از آن نسبتاً ساده‌تر باشد، PyTorch بهترین انتخاب شماست.

چه JAX یا PyTorch را انتخاب کنید، Pieces کاستی هایی را که فریم ورک ممکن است با آن همراه باشد جبران می کند. به عنوان مثال، JAX منحنی یادگیری تند دارد، وقتی از Pieces استفاده می کنید می توانید درک بهتری کسب کنید. PyTorch کتابخانه هایی را برای کارهای مختلف مانند پردازش تصویر و پردازش صدا فراهم می کند و Pieces یک مخزن قطعه ارائه می دهد که در آن می توانید قطعه های مورد استفاده برای هر کار را ذخیره کنید.

Pieces یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی روی دستگاه است که بهره وری توسعه دهندگان را با ارائه درک زمینه ای از پایگاه کد آنها افزایش می دهد. Pieces Copilot به سرعت بخشیدن به توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و در فعالیت‌های برنامه‌نویسی روزانه شما کمک می‌کند. بیایید آن را در عمل ببینیم:

در اینجا، من یک پایگاه کد در مورد بهبود تصویر با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق دارم. از خلبان Pieces پرسیدمچگونه می توانم مدل را برای خروج از خط آموزش دهم؟تخلیه شامل حذف جلوه های بصری باران از تصویر است. Pieces Copilot یک پاسخ متنی ارائه می دهد همانطور که به پایگاه کد من مربوط می شوداز جمله تهیه مجموعه داده، تعریف حلقه آموزشی و تنظیم تابع ضرر. توجه داشته باشید که من برنامه Pieces for VS Code Extension را در این نسخه نمایشی نصب کرده ام – این افزونه برای IDE های مورد علاقه شما نیز در دسترس است.

نتیجه گیری

در این پست وبلاگ، شما JAX و PyTorch را مقایسه کرده‌اید، پیشینه‌های JAX و PyTorch، ویژگی‌های آن‌ها و تفاوت‌های آن‌ها را با استفاده از معیارهایی مانند مدل‌های برنامه‌نویسی، اکوسیستم، سهولت استفاده، عملکرد و کتابخانه‌هایی که با آن‌ها سازگار هستند را بررسی کرده‌اید. در نهایت، دیدید که چگونه با Pieces توسعه خود را در یادگیری ماشین افزایش دهید. کد نویسی مبارک!

pip install jax 

pip install torch torchvision torchaudio