يمكن أن يؤدي التحول من TensorFlow إلى Jax إلى تقديم العديد من التحديات:
1. منحنى التعلم: تم بناء Jax على نموذج برمجة وظيفية ، والذي يمكن أن يكون غير مألوف للمطورين الذين اعتادوا على نهج Tensorflow الموجهة للكائن. هذا يتطلب تعديلًا كبيرًا في نمط الترميز وفهم مفاهيم مثل الثبات والوظائف النقية [5].
2. الوثائق ودعم المجتمع: بينما تكتسب Jax شعبية ، فإن وثائقها ودعمها المجتمعي ليست ناضجة مثل TensorFlow. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على المستخدمين الجدد العثور على الموارد واستكشاف الأخطاء وإصلاحها [5].
3. تحويل النماذج: لا توجد مكتبة مباشرة لتحويل نماذج TensorFlow مباشرة إلى Jax. قد يحتاج المستخدمون إلى إعادة كتابة نماذجهم يدويًا أو استخدام أساليب غير مباشرة مثل التحويل إلى ONNX ، على الرغم من أن هذا غير مدعوم تمامًا لـ JAX حتى الآن [3].
4. تحسين الأداء: يوفر Jax أداءً عاليًا ، خاصةً مع تجميعها في الوقت المناسب (JIT) والعمليات المتجهة (VMAP). ومع ذلك ، فإن تحقيق الأداء الأمثل يتطلب فهم هذه الميزات وكيفية تطبيقها بفعالية ، والتي قد تكون صعبة [5].
5. التكامل مع النظام الإيكولوجي الحالي: لدى TensorFlow نظام بيئي كبير من المكتبات والأدوات. Jax ، على الرغم من أنها متوافقة مع بعض مكونات TensorFlow (على سبيل المثال ، احتمال TensorFlow على Jax) ، قد تتطلب إعدادًا إضافيًا أو تكاملًا مخصصًا لوظائف معينة [7].
6. توافق الأجهزة: Jax مناسب بشكل خاص لـ TPUs ، ولكن قد يجد المستخدمون دون الوصول إلى هؤلاء ميزة أقل على Tensorflow أو Pytorch ، والتي هي أكثر ملائمة لـ GPU [5].
بشكل عام ، في حين توفر JAX مزايا كبيرة من حيث السرعة والمرونة ، فإن الانتقال من TensorFlow يتضمن التغلب على هذه التحديات الفنية والبيئية المتعلقة بالنظام الإيكولوجي.
الاستشهادات:[1] https://discuss.ai.google.dev/t/is-google-replacing-tensorflow-with-jax/18015
[2] https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023/
[3] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-teere-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[4] https://keras.io/guides/migrating_to_keras_3/
[5]
[6] https://github.com/pytorch/pytorch/issues/41857
[7] https://www.tensorflow.org/probability/examples/tensorflow_probability_on_jax
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/installation.html
[9]