Quão fácil é integrar o JAX aos modelos de tensorflow existentes

Usando JAX2TF

** JAX2TF é uma ferramenta que permite converter modelos JAX em TensorFlow, permitindo que você use as ferramentas do Tensorflow para implantação ou treinamento adicional. Essa conversão é direta para os modelos JAX, mas não converte diretamente os modelos TensorFlow em JAX. Em vez disso, facilita a integração de componentes JAX em ambientes de tensorflow, como implantar modelos JAX usando porção de tensorflow ou lite tensorflow [1] [2].

Usando TF2JAX

** O TF2JAX é uma biblioteca experimental que converte as funções do tensorflow (incluindo models salvos) em funções JAX. Isso permite que os modelos TensorFlow sejam reutilizados ou ajustados nas bases de código JAX. No entanto, ele suporta apenas o TensorFlow 2.x e possui limitações em termos de OPs e funcionalidades suportadas [3] [5].

chamando as funções TensorFlow da JAX

A função `JAX2TF.CALL_TF` permite que o JAX chama as funções TensorFlow diretamente. Isso é útil para integrar modelos de tensorflow nos fluxos de trabalho JAX sem precisar convertê -los completamente. Ele suporta chamadas de modelos ou bibliotecas salvos de tensorflow de dentro do JAX, embora tenha limitações em termos de transformações JAX que podem ser aplicadas [2] [5].

Desafios

- Conversão direta: não existe uma biblioteca amplamente suportada para converter os modelos TensorFlow diretamente para Jax da maneira que o JAX2TF converte o JAX em TensorFlow.
- Complexidade: a integração de modelos de tensorflow ao JAX geralmente requer o uso de ferramentas ou formatos intermediários, o que pode adicionar complexidade ao fluxo de trabalho.

No geral, embora existam ferramentas para facilitar a integração, o processo pode exigir algum esforço técnico e criatividade, especialmente ao lidar com modelos complexos ou requisitos específicos.