Kokie yra pagrindiniai iššūkiai pereinant iš „Tensorflow“ į Jax

1. Mokymosi kreivė: JAX yra paremtas funkcine programavimo paradigma, kuri gali būti nepažįstama kūrėjams, įpratusiems prie „Tensorflow“ objekto orientuoto požiūrio. Tam reikia reikšmingo kodavimo stiliaus koregavimo ir tokių sąvokų kaip nekintamumo ir grynų funkcijų supratimo [5].

2. Dokumentacija ir bendruomenės palaikymas: Nors „Jax“ populiarėja, jo dokumentacija ir bendruomenės palaikymas nėra toks brandus kaip „Tensorflow“. Dėl to naujiems vartotojams gali būti sunkiau rasti išteklių ir trikčių šalinimo problemas [5].

3. Modelių konvertavimas: Nėra tiesmukiškos bibliotekos, leidžiančios konvertuoti „Tensorflow“ modelius tiesiai į JAX. Vartotojams gali tekti rankiniu būdu perrašyti savo modelius arba naudoti netiesioginius metodus, tokius kaip konvertavimas į ONNX, nors tai dar nėra visiškai palaikoma JAX [3].

4. Veiklos optimizavimas: „Jax“ siūlo aukštą našumą, ypač naudodamas savo „Tinter-Time“ (JIT) kompiliaciją ir vektorizuotas operacijas (VMAP). Tačiau norint pasiekti optimalų našumą reikia suprasti šias savybes ir kaip jas efektyviai pritaikyti, o tai gali būti sudėtinga [5].

5. Integracija su esama ekosistema: „TensorFlow“ turi didelę bibliotekų ir įrankių ekosistemą. „Jax“, nors ir suderinamas su kai kuriais „TensorFlow“ komponentais (pvz., „Tensorflow“ tikimybe JAX), gali prireikti papildomos sąrankos arba pasirinktinės integracijos tam tikroms funkcijoms [7].

6. Aparatūros suderinamumas: „Jax“ yra ypač tinkamas TPU, tačiau vartotojai, neturintys prieigos prie jų, gali rasti mažesnį pranašumą prieš „Tensorflow“ ar „Pytorch“, kurie yra labiau tinkami GPU [5].

Apskritai, nors „Jax“ suteikia reikšmingų pranašumų, susijusių su greičiu ir lankstumu, perėjimas nuo „Tensorflow“ apima šių techninių ir ekosistemų su ekosistemomis susijusių iššūkių įveikimą.