Prepnutie z Tensorflow na Jax môže predstavovať niekoľko výziev:
1. Krivka učenia: Jax je postavený na funkčnom programovacom paradigme, ktoré môže byť pre vývojárov zvyknutí na objektovo orientovaný prístup spoločnosti Tensorflow. Vyžaduje si to významné prispôsobenie v štýle kódovania a porozumenia konceptov, ako je nemeniteľnosť a čisté funkcie [5].
2. Dokumentácia a podpora komunity: Zatiaľ čo Jax získava popularitu, jej dokumentácia a podpora komunity nie sú také zrelé ako Tensorflow. To môže novým používateľom sťažiť nájsť zdroje a riešiť problémy [5].
3. Konverzia modelov: Neexistuje žiadna priama knižnica na prevod modelov TensorFlow priamo na Jax. Používatelia možno budú musieť manuálne prepísať svoje modely alebo používať nepriame metódy, ako je konverzia na ONNX, hoci to ešte nie je pre Jax úplne podporované [3].
4. Optimalizácia výkonu: JAX ponúka vysoký výkon, najmä vďaka svojej kompilácii Just-in-Time (JIT) a vektorizovanými operáciami (VMAP). Dosiahnutie optimálneho výkonu si však vyžaduje pochopenie týchto funkcií a ako ich efektívne uplatňovať, čo môže byť náročné [5].
5. Integrácia s existujúcim ekosystémom: TensorFlow má veľký ekosystém knižníc a nástrojov. Jax, hoci je kompatibilný s niektorými komponentmi TensorFlow (napr. Pravdepodobnosť TensorFlow na Jax), môže vyžadovať ďalšie nastavenie alebo vlastnú integráciu pre určité funkcie [7].
6. Hardvérová kompatibilita: Jax je obzvlášť vhodná pre TPU, ale používatelia bez prístupu k nim môžu nájsť menšiu výhodu oproti TensorFlow alebo Pytorch, ktoré sú priaznivejšie pre GPU [5].
Celkovo, zatiaľ čo Jax ponúka významné výhody z hľadiska rýchlosti a flexibility, prechod z TensorFlow zahŕňa prekonanie týchto technických a ekosystémových výziev.
Citácie:[1] https://discuss.ai.google.dev/t/is-oogle-replacking-tensorflow-with-jax/18015
[2] https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023/
[3] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert--convert--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-inineer-comparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/