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はじめに こんにちは、ZOZO NEXT ZOZO ResearchのSai Htaung Khamです。ZOZO NEXTは、ファッション領域におけるユーザーの課題を想像しテクノロジーの力で解決すること、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指す企業です。 ZOZO NEXTでは多くのアルゴリズムを研究開発しており、その中でJAXというライブラリを使用しています。JAXは高性能な機械学習のために設計されたPythonのライブラリです。NumPyに似ていますが、より強力なライブラリであると考えることができます。NumPyとは異なり、JAXはマルチGPU、マルチTPU、そして機械学習の研究に非常に有用な自動微分(Autograd)をサポートしています。 JAXはNumPyのAPIのほとんどをミラーリングしているので、NumPyライブラリに慣れている人なら非常に導入しやすいです。A
なんの話かと言うと 最近、大規模言語モデルを用いたチャットシステムがよく話題になりますが、言語モデルの性能が大きく向上するきっかけとなったのが、下記の論文で公表された「Transformer」のアーキテクチャーです。 arxiv.org ここでは、JAX/Flax を用いて Transformer を実装しながら、その仕組みを解説していきます。このパート1では、Embedding レイヤーを解説します。 JAX/Flax の使い方を学びたいという方は、こちらの書籍を参照してください。 JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み 作者:中井悦司マイナビ出版Amazon Transformer の全体像 冒頭の論文では、Transformer Encoder と Transformer Decoder を組み合わせた下記のモデルが説明されています。 左側の Encoder でテキストを解
本記事は20分程度でお読みいただけます。 こんにちは。TC3データサイエンス部門の梅本です。 普段はPyTorchを使っているのですが、新しいライブラリを触るのも勉強になると思いますので、今日は新進気鋭の深層学習ライブラリであるJAX/Flaxを使って、MNISTを学習させてみようと思います。 はじめに 皆さんご存知の通り、TensorFlow、Keras、PyTorch(Chainer...)と近年は様々な深層学習ライブラリが使われています。最近、JAXというライブラリが話題になっているものの、十分すぎるライブラリがある中でなぜJAXが新たに出てきたのでしょうか?(そしてなぜ使うべきなのか)。この理由には後発ライブラリの強みとして、先行ライブラリの問題点を改良しているという点が挙げられます。現状以下のような利点が挙げられます XLAコンパイルによる高速性 厳密な乱数の管理による再現性の担保
高速化が趣味&仕事なので、最近よく目にするJAXの速度が気になってました。このため、今回は日ごろ使っているPyTorchと比較したので、その結果のまとめを紹介します。 結論 結果だけ知りたい方が多いだろうと思ったので先に結論から書くと、私のPyTorch力では力及ばず、今回の検証では JAXのほうがPyTorchの2.2倍速い という結果でした。ここから詳しく評価について説明します。 評価方法 今回、JAXとPyTorchを比較するにあたり、この前紹介したSmooth Smith Watermanのコードを利用しました。Smooth Smith Watermanについて知りたいという方は以下の記事をご覧ください。 この記事で紹介したJAXコードは論文の著者が頑張って高速化した結果なため、十分最適化された結果であるという認識です。このため、今回はPyTorchのコードを私が作成し、測定を行い
1. はじめに 2012年から始まった深層学習の発展の過程で、さまざまな学習フレームワークが登場しました。中でもPyTorchとTensorflowは最も広く使われており、それぞれのフレームワークが支持されている背景には、柔軟性、拡張性、そして使いやすさがあります。 一方で、これらのフレームワークはその機能を拡張し続けてきた結果として、全体として非常に巨大で複雑なライブラリになっています。そのため、独自に機能拡張を行いたいユーザーにとっては扱いづらく、性能的にもオーバーヘッドを感じさせることがあります。 そこで新たに出てきたのが「JAX」とその関連ライブラリの組み合わせになります。2019年に登場して以降、特に海外の開発者に支持されてきました。近年注目されている大規模言語モデル(LLM)の分野においても、JAXによるモデルが公開されていることは珍しくなくなりつつあります。 PyTorch(
PyTorch 1.11からβ版として追加された functorch と呼ばれる機能を試してみました。PyTorch 1.9くらいのときから試験版として本体に組み込まれて提供されていましたが、どうやらfunctorchという別モジュールに切り出して提供されるようになったようです。 pytorch/functorch: functorch is JAX-like composable function transforms for PyTorch. functorchとは PyTorch公式サイトには以下のように説明されています。 functorch is a library that adds composable function transforms to PyTorch. It aims to provide composable vmap (vectorization) and a
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背景 「JAX最高」「GoogleではみんなJAXやってる」などと巷で言われているが、研の活動をやってると、比較手法がPyTorchで提供されていたり、ちょっと特殊な損失関数とかを使わないといけなかったり、あとはネットワーク魔改造をしたくなったりと、「とりあえずまずはPyTorchでやっとくか...」と思わせる要素がたくさんあり、PyTorchから抜け出せずにいた。 ムムッでもこれは2013年ごろを思い出す...その頃自分はとにかくMatlabで全部書いてて、なかなかPythonに移行出来ずにいた。そんななか「飯の種ネタをPythonで書き始めれば、Pythonできない→成果が出ない→死」なので自動的にPythonを習得できるのでは???と思い、えいやとPythonの海に飛び込んだのである。思えばPyTorchもDockerもそんな感じで飛び込んだが、今こそJAXに飛び込む時なのかもしれない。 移
はじめに 深層学習モデルやその学習を実装する際には、多くの場合でPyTorchやKerasなどのフレームワークが使われます。本記事では、Googleより公開されているJaxというフレームワークを用いた深層学習プログラミングを紹介します。 コードは以下に配置しています。 Jaxとは JaxはGoogleから公開されている、自動微分を備えた数値計算ライブラリと言えます。Numpyとほぼ同じように計算処理を実装でき、またGPUやTPUによって高速に演算を実行することもできます。これによって深層学習モデルを実装し、学習することができます。またNumpyと近い使い方ができるので、やろうと思えば深層学習以外の多くのアルゴリズムを実装することもできます。 Jaxにはいくつかの派生ライブラリがあります。深層学習でよく利用されるような畳み込み層やバッチ正規化などはFlaxというライブラリで提供されており、本
December 25 2021 in Julia, Programming, Science, Scientific ML | Tags: automatic differentiation, compilers, differentiable programming, jax, julia, machine learning, pytorch, tensorflow, XLA | Author: Christopher Rackauckas To understand the differences between automatic differentiation libraries, let’s talk about the engineering trade-offs that were made. I would personally say that none of thes
さて、珍しくソースのない話など。 ENHYPENなるK-POPのグループが、配信中に「JAx」発言をしたことについてピックアップしましょう。 まず、ファン向けの配信中にメンバーのひとりであるソンフンなる人物がチャット欄に「Good Job」を「goojXp」とスペルミス(?)したことに端を発しています。 実際にはスペルミスなのか意図的なものなのかは不明です。 炎上中のENHYPEN jXp騒動まとめ メンバーがGood Jobを「good jxp」とミスタイプ(?) ↓ その後、メンバーほぼ全員が「jax」を連発 ↓ 当然のように炎上 ↓ 事務所は「差別語とは認識していなかった」と弁明 ↓ 火に油pic.twitter.com/1gSHiWHRzI — 楽韓Web (@rakukan_vortex) July 8, 2025 その後、配信でその他のメンバーも笑いながら「JAx」を連呼。 チ
こんにちは。いのいちです。 この記事は(の18日目の記事ですこの記事はKaggle Advent Calendr 2022の18日目の記事です。 最近はスプラトゥーンにはまっていて毎日忙しくてあまりコンペに参加できてませんが、2023年はどんどんコンペに参加していきたいなと思っています。私はコンペに参加するときはいつも1つはこれまでやったことないことをやると決めています。そこで新しい挑戦としてJax/Flaxを使ってみようと思い至りました。私が普段参加するComputer Vison系のコンペでは主にPytorchが使用されており、TPUをぶん回すコンペでTensorflowが使われていたりします。Jax/Flaxのnotebookも時々見かけますが、まだベースラインとなるようなnotebookが共有されたり、がっつりJax/Flaxでコンペをやったというのは見たことがありません。しかし、
こんにちは、エンジニアの竹内です。 深層学習を行う際によく利用されるフレームワークといえばGoogleが開発しているTensorflowとFacebookが開発しているPytorchの2大巨頭に加えて、Kerasなどが挙げられるかと思いますが、今回はそのような選択肢の一つとしてGoogleが新しく開発している*1新進気鋭(?)の機械学習フレームワークJAXを紹介したいと思います。 github.com 今回JAXを紹介するきっかけですが、最近話題になったVision Transformerの公式実装のソースコードを読む際に、モデルの実装にJAXが使用されており、少し気になったので勉強がてら触ってみたというのが経緯です。 github.com ディープラーニングのフレームワークの入門といえばMNISTデータセットを使った画像分類ですので、今回はJAXの入門編としてシンプルな多層パーセプトロン
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はじめに 逐次更新による最適化 大枠 勾配法 数式 勾配法コード例 ニュートン法 数式 ニュートン法のコード例 はじめに 最近、しっかり学ぶ数理最適化を購入しました。 しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで (KS情報科学専門書) 作者:梅谷 俊治発売日: 2020年10月26日メディア: 単行本(ソフトカバー) 1章→3章と読んでいく中で、元々馴染みの深い連続最適化の極々基本的な手法である勾配法とニュートン法を試してみました。実装はJAXを使っています。こいつは現状、最高の自動微分ライブラリだと思っております(深層学習ライブラリという観点ではPyTorchの方が今の所使いやすい)。 普通、機械学習では二次微分なんてパラメータが多すぎてまともに計算できる見込みがないので、純粋なニュートン法なんて絶対に使わないのですが、その圧倒的な性能の高さを確認し、兎にも角にも勾配法の弱さを確認
MaxText is a high performance, highly scalable, open-source LLM written in pure Python/Jax and targeting Google Cloud TPUs and GPUs for training and inference. MaxText achieves high MFUs and scales from single host to very large clusters while staying simple and "optimization-free" thanks to the power of Jax and the XLA compiler. MaxText aims to be a launching off point for ambitious LLM projects
はじめに モジュールインポート Jax 勾配関数と線形探索関数を準備 最適化実行 PyTorch 線形探索関数準備 最適化実行 結果 はじめに 前回は下記の記事で学習率固定で勾配法を実施しました。 www.hellocybernetics.tech 今回はウルフ条件を満たすような学習率を各更新時にバックステップで探索し、満たすものを見つけたら直ちにその学習率の更新するという形式で勾配法を実施します。 この記事ではJaxとPyTorchで収束までのステップ数や収束先等の結果はほぼ一致しましたが、速度が圧倒的にJaxの方が速く、PyTorchの計算グラフが変なふうになってしまっている可能性があります(こんなPyTorch遅いわけがない...!) どなたか見つけたら教えて下さい...。 モジュールインポート import jax import jax.numpy as jnp from jax impo
JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning.
バックボーンのフレームワークを、従来のTensorFlowから、デファクトスタンダードになりつつあるPyTorchと、実行効率に優れたJAXも選べるようになったKeras3.0が公開されていたので、さっそくバックボーンをPyTorchやJAXに設定して、手書きアルファベット画像のクラス分け課題のMNISTを試してみました。 23.11.29追記 公式の紹介ページも公開されていました。 https://keras.io/keras_3/ Keras3のインストール、インポート今回はGoogle Colabで試してみます。Keras3は現時点ではPyPI上では、プレビューリリースとしてkeras-coreの名前でインストールできます。 !pip install keras-coreバックエンドの設定(torch, jax, tensorflow) import os os.environ["K
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8月17日、「PyTorchは死んだ、JAX万歳」と題した記事が公開され、海外で人気を博している。この記事では、PyTorchの問題点と、それに対するJAXの優位性について、コードサンプルを交えて詳しく分析されている。 この記事では、PyTorchが科学計算の分野でどれほどの生産性を低下させ、技術的負債を増大させたかを強調している。PyTorchは本来、迅速なプロトタイピングを目的として開発されたが、その設計は大規模な分散システムでの使用に適していないという。 設計思想の違い PyTorchの設計思想は、TensorFlowの静的でパフォーマンス重視のアプローチに対して、動的でデバッグが容易、そして「Pythonらしい(Pythonic)」フレームワークを目指すというものである。しかしこの設計思想は、特に大規模なプロジェクトにおいて、スケーラビリティとパフォーマンスの面で妥協を強いられる。
こんにちは AIチームの戸田です 以前、BERTをfine-tuningする際のTipsとして混合精度の利用や、Uniform Length Batchingをつかった学習効率化を紹介させていただきましたが、今回はTPUを使った高速化について紹介したいと思います。 Flax TPU対応というと、まずGoogleのTensorflowが思い浮かびますが、今回は同じGoogleのニューラルネット学習用フレームワークのFlaxを使います。 FlaxはTensorflowと比較して簡潔に、かつ柔軟に書くことができると言われており、huggingfaceのtransformersもv4.8.0からFlaxをサポートするようになっています。 JAX/Flax has joined the ranks of PyTorch and TensorFlow in 🤗Transformers! Versio
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Exploring hyperparameter meta-loss landscapes with Jax Saturday. February 06, 2021 - 20 mins A common mantra of the deep learning community is to differentiate though all the things, e.g. differentiable renderer, differentiable physics, differentiable programming language[julia, dex, myia], etc. In my own research, I’ve found that, while one can often compute a gradient, it isn’t always the most u
PyTorch is dead. Long live JAX.The future of Deep Learning frameworks July 19, 2024 · 24 min read Assumed audience: ML researchers who frequently work with PyTorch, but are interested in trying out JAX or have yet to be convinced. IntroductionUsually, people start these ‘critiques’ with a disclaimer that they are not trying to trash the framework, and talk about how it’s a tradeoff. However, this
[IT研修]注目キーワード Python Power Platform 最新技術動向 生成AI Docker Kubernetes 第140回 オリジナル論文から学ぶ「JAX」の特徴とその役割 (中井悦司) 2022年11月 はじめに 今回は、2018年に公開された論文「Compiling machine learning programs via high-level tracing」を元にして、機械学習ライブラリーJAXの役割と、その基礎となる考え方を紹介します。 JAXのオリジナル論文 最近、機械学習に関連するオープソースとして、JAXの名前を耳にすることが増えてきました。たとえば、2022年6月に公開されたGoogle Cloudの公式ブログ「EvoJAX: あなたの課題をNeuroevolutionの力で解く」の冒頭には、次のような一節があります。 『JAXはユーザーコードの簡略
NumPyro is a lightweight probabilistic programming library that provides a NumPy backend for Pyro. We rely on JAX for automatic differentiation and JIT compilation to GPU / CPU. NumPyro is under active development, so beware of brittleness, bugs, and changes to the API as the design evolves. NumPyro is designed to be lightweight and focuses on providing a flexible substrate that users can build on
TensorFlow Advent Calendar 2020 10日目の記事です。空いてたので当日飛び入りで参加しました。 この記事では、TensorFlowの関連ライブラリである「JAX」について初歩的な使い方、ハマりどころ、GPU・TPUでの使い方や、画像処理への応用について解説します。 JAXとは https://github.com/google/jax Google製のライブラリで、AutogradとXLAからなる、機械学習のための数値計算ライブラリ。簡単に言うと「自動微分に特化した、GPUやTPUに対応した高速なNumPy」。NumPyとほとんど同じ感覚で書くことができます。自動微分については解説が多いので、この記事では単なる高速なNumPyの部分を中心に書いていきます。 関連記事 JAX Quickstart JAXで始めるディープラーニング JAX : Tutorials
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