L'intégration de JAX aux modèles TensorFlow existants peut être réalisée à travers plusieurs méthodes, bien que la facilité et la franchise varient en fonction de l'approche.
en utilisant jax2tf
** JAX2TF est un outil qui vous permet de convertir les modèles JAX en TensorFlow, vous permettant d'utiliser les outils de TensorFlow pour le déploiement ou la formation supplémentaire. Cette conversion est simple pour les modèles JAX, mais il ne convertit pas directement les modèles TensorFlow en JAX. Au lieu de cela, il facilite l'intégration des composants JAX dans des environnements TensorFlow, tels que le déploiement de modèles JAX à l'aide de TensorFlow Serving ou TensorFlow Lite [1] [2].
en utilisant TF2JAX
** TF2JAX est une bibliothèque expérimentale qui convertit les fonctions TensorFlow (y compris SavedModels) en fonctions JAX. Cela permet de réutiliser ou de régler les modèles TensorFlow dans les bases de code JAX. Cependant, il ne prend en charge que TensorFlow 2.x et a des limites en termes de OPS et de fonctionnalités pris en charge [3] [5].
Appeler les fonctions TensorFlow de Jax
La fonction `jax2tf.call_tf` permet à Jax d'appeler directement les fonctions TensorFlow. Ceci est utile pour intégrer les modèles TensorFlow dans les flux de travail JAX sans avoir à les convertir entièrement. Il prend en charge l'appel TensorFlow SavedModels ou les bibliothèques à partir de JAX, bien qu'il ait des limitations en termes de transformations JAX qui peuvent être appliquées [2] [5].
défis
- Conversion directe: il n'y a pas de bibliothèque largement prise en charge pour convertir directement les modèles TensorFlow en JAX dans la façon dont Jax2TF convertit Jax en TensorFlow.
- Complexité: l'intégration des modèles TensorFlow dans JAX nécessite souvent l'utilisation d'outils ou de formats intermédiaires, ce qui peut ajouter de la complexité au flux de travail.
Dans l'ensemble, bien qu'il existe des outils pour faciliter l'intégration, le processus peut nécessiter un effort technique et une créativité, en particulier lorsqu'il s'agit de modèles complexes ou d'exigences spécifiques.
Citations:[1] https://www.tensorflow.org/guide/jax2tf
[2] https://github.com/google/jax/blob/main/jax/experimental/jax2tf/readme.md
[3] https://github.com/google-deepmind/tf2jax
[4] https://kambale.dev/tensorflow-v-flax
[5] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[6] https://towardsdatascience.com/ai-model-training-with-jax-6e407a7d2dc8/
[7] https://blog.tensorflow.org/2022/08/jax-on-web-with-tetensorflowjs.html
[8] https://www.kaggle.com/code/aakashnain/building-models-in-jax-part1-tax
[9] https://ai.google.dev/edge/litert/models/convert_jax