Перехід від TensorFlow на JAX може представити кілька проблем:
1. Крива навчання: JAX побудований на функціональній парадигмі програмування, яка може бути незнайомій для розробників, звикли до об'єктно-орієнтованого підходу TensorFlow. Це вимагає значного коригування стилю кодування та розуміння таких понять, як незмінність та чисті функції [5].
2. Документація та підтримка громади: Поки JAX набирає популярності, його документація та підтримка громади не такі зрілі, як TensorFlow. Це може ускладнити нові користувачі знайти ресурси та усунути проблеми [5].
3. Перетворення моделей: Не існує прямої бібліотеки для перетворення моделей TensorFlow безпосередньо в JAX. Користувачам може знадобитися вручну переписати свої моделі або використовувати непрямі методи, такі як перетворення в ONNX, хоча це ще не повністю підтримується для JAX [3].
4. Оптимізація продуктивності: JAX пропонує високу продуктивність, особливо завдяки своїй компіляції (JIT) та векторизованими операціями (VMAP). Однак досягнення оптимальних показників вимагає розуміння цих особливостей та способів їх ефективного застосування, що може бути складним [5].
5. Інтеграція з існуючою екосистемою: Tensorflow має велику екосистему бібліотек та інструментів. JAX, сумісний з деякими компонентами TensorFlow (наприклад, ймовірність TensorFlow на JAX), може потребувати додаткової установки або користувацької інтеграції для певних функціональних можливостей [7].
6. Сумісність обладнання: JAX особливо добре підходить для TPU, але користувачі без доступу до них можуть знайти меншу перевагу перед TensorFlow або Pytorch, які є більш зручними для GPU [5].
Загалом, хоча JAX пропонує значні переваги щодо швидкості та гнучкості, перехід від TensorFlow передбачає подолання цих технічних та екосистемних проблем.
Цитати:[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/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-comparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/