Trecerea de la TensorFlow la JAX poate prezenta mai multe provocări:
1. Curba de învățare: JAX este construit pe o paradigmă de programare funcțională, care poate fi necunoscută pentru dezvoltatorii obișnuiți cu abordarea orientată spre obiecte TensorFlow. Aceasta necesită o ajustare semnificativă a stilului de codare și înțelegerea conceptelor precum imuabilitatea și funcțiile pure [5].
2. Documentație și sprijin comunitar: În timp ce JAX câștigă popularitate, documentația și sprijinul comunitar nu sunt la fel de mature ca Tensorflow. Acest lucru poate îngreuna noi utilizatori să găsească resurse și probleme de rezolvare a problemelor [5].
3. Conversia modelelor: Nu există o bibliotecă simplă pentru a converti modelele TensorFlow direct în JAX. Utilizatorii ar putea avea nevoie să -și rescrie manual modelele sau să utilizeze metode indirecte precum convertirea la ONNX, deși acest lucru nu este pe deplin acceptat pentru JAX încă [3].
4. Optimizarea performanței: JAX oferă performanțe ridicate, în special cu compilația sa justă (JIT) și operațiunile vectorizate (VMAP). Cu toate acestea, obținerea unei performanțe optime necesită înțelegerea acestor caracteristici și modul de aplicare a acestora, ceea ce poate fi dificil [5].
5. Integrarea cu ecosistemul existent: TensorFlow are un ecosistem mare de biblioteci și instrumente. JAX, deși este compatibil cu unele componente tensorflow (de exemplu, probabilitatea de flux tensor pe JAX), poate necesita configurare suplimentară sau integrare personalizată pentru anumite funcționalități [7].
6. Compatibilitatea hardware: JAX este deosebit de potrivit pentru TPU, dar utilizatorii fără acces la acestea ar putea găsi mai puțin avantaj față de TensorFlow sau Pytorch, care sunt mai prietenoase cu GPU [5].
În general, în timp ce JAX oferă avantaje semnificative în ceea ce privește viteza și flexibilitatea, trecerea de la TensorFlow implică depășirea acestor provocări tehnice și ecosistemice.
Citări:[1] https://discuss.ai.google.dev/t/is-google-repling-tensorflow-with-jax/18015
[2] https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023/
[3] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-here-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[4] https://keras.io/guides/migrating_to_keras_3/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[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] https://softwaremill.com/ml-engineer-mparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/