JAX vmap فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے بڑے ڈیٹاسیٹس پر گہری اعصابی نیٹ ورکس کی تربیت کو کیسے ہینڈل کرتا ہے؟
JAX ایک طاقتور Python لائبریری ہے جو بڑے ڈیٹا سیٹس پر ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کی تربیت کے لیے ایک لچکدار اور موثر فریم ورک فراہم کرتی ہے۔ یہ گہرے اعصابی نیٹ ورکس کی تربیت سے وابستہ چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے مختلف خصوصیات اور اصلاح پیش کرتا ہے، جیسے میموری کی کارکردگی، متوازی، اور تقسیم شدہ کمپیوٹنگ۔ اہم ٹولز میں سے ایک JAX بڑے کو ہینڈل کرنے کے لیے فراہم کرتا ہے۔
JAX کی وہ کون سی خصوصیات ہیں جو Python ماحول میں زیادہ سے زیادہ کارکردگی کی اجازت دیتی ہیں؟
JAX، جس کا مطلب ہے "Just Other XLA"، گوگل ریسرچ کے ذریعے تیار کردہ ایک Python لائبریری ہے جو اعلیٰ کارکردگی والے عددی کمپیوٹنگ کے لیے ایک طاقتور فریم ورک فراہم کرتی ہے۔ یہ خاص طور پر Python ماحول میں مشین لرننگ اور سائنسی کمپیوٹنگ ورک بوجھ کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ JAX کئی اہم خصوصیات پیش کرتا ہے جو زیادہ سے زیادہ کارکردگی اور کارکردگی کو قابل بناتا ہے۔ اس جواب میں، ہم
تیز کارکردگی حاصل کرنے کے لیے JAX XLA کا فائدہ کیسے اٹھاتا ہے؟
JAX (صرف ایک اور XLA) ایک ازگر کی لائبریری ہے جسے گوگل نے تیار کیا ہے جو عددی کمپیوٹنگ کے لیے ایک اعلیٰ کارکردگی کا پروگرامنگ انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ یہ مشین لرننگ ایپلی کیشنز میں تیز رفتار کارکردگی حاصل کرنے کے لیے XLA (ایکسلریٹڈ لکیری الجبرا) کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ XLA لکیری الجبرا آپریشنز کے لیے ایک ڈومین کے لیے مخصوص کمپائلر ہے، جو مختلف ہارڈویئر پلیٹ فارمز پر عمل درآمد کے لیے عددی حسابات کو بہتر اور مرتب کرتا ہے۔
JAX کے ذریعہ تفریق کے دو طریقوں کی حمایت کیا ہے؟
JAX، جس کا مطلب ہے "Just Other XLA"، ایک Python لائبریری ہے جسے گوگل ریسرچ نے تیار کیا ہے جو مشین لرننگ ریسرچ کے لیے ایک اعلیٰ کارکردگی کا ماحولیاتی نظام فراہم کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر GPUs، TPUs، اور CPUs پر ایکسلریٹڈ لکیری الجبرا (XLA) آپریشنز کے استعمال کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ JAX متعدد افعال پیش کرتا ہے، بشمول خودکار تفریق، جو کہ a
JAX کیا ہے اور یہ مشین لرننگ کے کاموں کو کیسے تیز کرتا ہے؟
JAX، "Just Other XLA" کے لیے مختصر، ایک اعلیٰ کارکردگی والی عددی کمپیوٹنگ لائبریری ہے جو مشین سیکھنے کے کاموں کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔ یہ خاص طور پر ایکسلریٹر پر کوڈ کو تیز کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے، جیسے گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs) اور ٹینسر پروسیسنگ یونٹس (TPUs)۔ JAX اس قابلیت کے ساتھ واقف پروگرامنگ ماڈلز، جیسے NumPy اور Python کا مجموعہ فراہم کرتا ہے۔