A TensorFlow -ról a JAX -re váltás számos kihívást jelenthet:
1. tanulási görbe: A JAX egy funkcionális programozási paradigmára épül, amely ismeretlen lehet a Tensorflow objektum-orientált megközelítéséhez hozzászokott fejlesztők számára. Ehhez a kódolási stílusban és az olyan fogalmak megértésének, mint a változhatatlanság és a tiszta funkciók megértésének jelentős kiigazítását igényli [5].
2. Dokumentáció és közösségi támogatás: Noha a JAX egyre népszerűbbé válik, a dokumentáció és a közösségi támogatás nem olyan érett, mint a Tensorflowé. Ez megnehezítheti az új felhasználók számára az erőforrások megtalálását és a problémák elhárítását [5].
3. A modellek átalakítása: Nincs egyértelmű könyvtár a TensorFlow modellek közvetlenül a JAX -re történő konvertálására. Lehet, hogy a felhasználóknak manuálisan átírniuk kell modelleiket, vagy olyan közvetett módszereket kell használniuk, mint például az ONNX -re való átalakítás, bár ezt még nem támogatják teljes mértékben a JAX számára [3].
4. Teljesítmény-optimalizálás: A JAX nagy teljesítményt kínál, különösen a Just-In Time (JIT) összeállításával és a vektorizált műveletekkel (VMAP). Az optimális teljesítmény elérése azonban megköveteli ezeknek a funkcióknak a megértését és a hatékony alkalmazását, ami kihívást jelenthet [5].
5. Integráció a meglévő ökoszisztémával: A TensorFlow nagy ökoszisztéma van a könyvtárak és eszközök számára. A JAX, bár kompatibilis néhány tensorflow komponenssel (például a JAX tensorflow valószínűségével), további beállítást vagy egyéni integrációt igényelhet bizonyos funkciókhoz [7].
6. Hardver-kompatibilitás: A JAX különösen alkalmas a TPU-k számára, de ezekhez való hozzáférés nélküli felhasználók kevesebb előnyt találhatnak a Tensorflow vagy a Pytorch-hoz képest, amelyek GPU-barátok [5].
Összességében, bár a JAX jelentős előnyöket kínál a sebesség és a rugalmasság szempontjából, a TensorFlow-ból való átmenet magában foglalja ezen műszaki és ökoszisztéma-kapcsolódó kihívások leküzdését.
Idézetek:[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/