> ML_KUTUPHANE // JAX_v1.0
JAX
Google — Python+NumPy programlarının birleştirilebilir dönüşümleri: türev al, vektörize et, GPU/TPU'da JIT ile derle.
deep-learningv0.4.35Apache-2.0qualified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDAROCMTPU
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDAROCM
Hedef Ortamlar (Targets):server
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Birleştirilebilir fonksiyonel dönüşümler: grad (türev), jit (XLA derleme), vmap (vektörize etme), pmap (paralelleştirme)
- +XLA ile yüksek performanslı TPU ve GPU yürütme
- +NumPy API'sine dayalı saf fonksiyonel dizi dönüşümleri
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Yerinde (in-place) durum değişimini destekleme (tensörler kesinlikle sabittir)
- -Doğrudan üst düzey katman modülleri sunma (Flax veya Equinox gerektirir)
- -Apple Silicon MPS donanımını yerel olarak destekleme
>Uygun İş Tipleri
- Sınır yapay zeka araştırmaları ve büyük ölçekli model ön eğitimi (Gemini, Grok)
- Fizik bilgili sinir ağları ve bilimsel diferansiyel denklemler
- Büyük paralel TPU küme hesaplamaları
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Nesne yönelimli durum tutan hızlı betikler
- Sıkı bellek bütçesine sahip uç mobil dağıtımlar
Veri Yerleşimi ve İkameti
Süreç içi hızlandırıcı belleği.
Güvenlik Değerlendirmesi
Fonksiyonel değişmezlik yan kanal bellek sızıntılarını en aza indirir.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:high
Operasyon Yükü:high
Maliyet Seviyesi:high-compute
> Bilinen Kısıtlamalar:
- JIT derleme ek yükü ilk çalıştırmada gecikmelere neden olabilir.
- Katı fonksiyonel paradigma, alışılagelmiş PyTorch kodlama mantığını yeniden yapılandırmayı gerektirir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
JAX Documentationofficial-docs • >=0.4.20, <=0.4.35
2026-09-25HIGH