Prehod iz Tensorflow na Jax lahko predstavlja več izzivov:
1. krivulja učenja: Jax je zasnovan na funkcionalni programski paradigmi, ki je razvijalcem, ki so navajeni Tensorflow-ov objektno usmerjen pristop, ne poznajo. To zahteva pomembno prilagoditev v slogu kodiranja in razumevanje konceptov, kot so nespremenljivost in čiste funkcije [5].
2. Dokumentacija in podpora skupnosti: Medtem ko Jax pridobiva na priljubljenosti, njegova dokumentacija in podpora skupnosti nista tako zrela kot Tensorflow's. To lahko novim uporabnikom oteži iskanje virov in odpravljanja težav [5].
3. Pretvorba modelov: Ni preproste knjižnice za pretvorbo modelov Tensorflow neposredno v Jax. Uporabniki bodo morda morali ročno napisati svoje modele ali uporabiti posredne metode, kot je pretvorba v ONNX, čeprav to za JAX še ni v celoti podprto [3].
4. Optimizacija uspešnosti: Jax ponuja visoko zmogljivost, zlasti s svojo pravočasno (JIT) kompilacijo in vektoriziranimi operacijami (VMAP). Vendar pa doseganje optimalne zmogljivosti zahteva razumevanje teh lastnosti in kako jih učinkovito uporabiti, kar je lahko izziv [5].
5. Integracija z obstoječim ekosistemom: Tensorflow ima velik ekosistem knjižnic in orodij. Jax, čeprav je združljiv z nekaterimi komponentami Tensorflow (npr. Verjetnost Tensorflow na Jaxu), lahko za določene funkcionalnosti zahteva dodatno nastavitev ali integracijo po meri [7].
6. Združljivost strojne opreme: Jax je še posebej primeren za TPU, vendar lahko uporabniki brez dostopa do teh najdejo manj prednosti pred Tensorflow ali Pytorchom, ki so bolj prijazni do GPU [5].
Na splošno, čeprav Jax ponuja velike prednosti glede na hitrost in prilagodljivost, prehod iz Tensorflowa vključuje premagovanje teh tehničnih in ekosistemov, povezanih z ekosistemi.
Navedbe:[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-there-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[4] https://keras.io/guides/migring_to_keras_3/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_worth_switching_to_jax_from/
[6] https://github.com/pytorch/pytorch/isissue/41857
[7] https://www.tensorflow.org/probability/examples/Tensorflow_Probability_on_jax
[8] https://docs.jax.dev/sl/latest/installation.html
[9] https://softwaremill.com/ml-engineer-Coparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/