DEEP LEARNING with Python THIRD EDITION François Chollet Matthew Watson MANNING Perfect for anyone interested in learning by doing from one of the industry greats. — Anthony Goldbloom, Founder of Kaggle In less than a decade, deep learning has changed the world — twice. First, Python-based libraries like Keras, TensorFlow, and PyTorch elevated neural networks from lab experiments to high-performan
LLMのことを知りたいと思ってチュートリアルなどを眺めても結局transformersのAPI紹介で何も分からない。そこで「分からないなら作ればいいじゃない」、というファインマン流な勉強を始めてみました。ゼロから作ろうかと思ったのですが、ちょっと大変そうなので、このシリーズではJAXとequinoxで実装していきます。JAXは自動微分やJIT機能のついたnumpyですが、流石にそのレベルから頑張るのはしんどいので、JAXでニューラルネットワークなどを作りやすくするライブラリーであるequinoxを使います。flaxなどより薄いラッパーで、扱いやすいのが特徴です。 Llama3モデルを色々用意するのは大変なので、今回はLlama3に限定します。LlamaはMetaの開発しているLLMで、同じ構造はSarashinaやLLM-jpといった日本語LLMにも採用されているようです。私が使ったことの
Spend enough time looking at Python programs and packages for machine learning, and you'll notice that the "JIT decorator" pattern is pretty popular. For example, this JAX snippet: import jax.numpy as jnp import jax @jax.jit def add(a, b): return jnp.add(a, b) # Use "add" as a regular Python function ... = add(...) import triton import triton.language as tl @triton.jit def add_kernel(x_ptr, y_ptr,
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. Introduction #Usually, 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, thi
こんにちは！今回は、Flaxを使用して2Bグリフィンモデルをシンプルな翻訳タスクにファインチューニングする方法を学びます。グリフィンモデルは強力な言語モデルで、ファインチューニングによって特定のタスクに適応させることができます。 初心者の方にも分かりやすいよう、コードの説明を丁寧に行いながら、ステップバイステップでチュートリアルを進めていきます。それでは、早速始めていきましょう！ セットアップ まずは必要なライブラリをインストールし、環境を整えていきます。 !pip list --format=freeze > requirements.kaggle.txt !pip list pip listコマンドでインストール済みのライブラリを一覧表示し、requirements.kaggle.txtファイルに出力しています。これは現在の環境を再現するために必要な情報です。 次に、Recurrent
前にこんなことやってました。 www.nogawanogawa.work コサイン類似度の計算を高速化したくなることがちょくちょくあるのですが、「ぶっちゃけどれくらいのスループットが出せるもんなの？」というのが気になったので完全に興味本位でやってみます。 コサイン類似度 定義と素朴なpythonでの実装 コサイン類似度の2つの計算パターン 諸条件 2つのベクトルの配列間ですべての組み合わせのコサイン類似度を計算 baseline numpy sklearn xlr8 pytorch jax Numba 実行速度結果 2つのベクトルの配列間で同じインデックスの組み合わせのコサイン類似度を計算 baseline numpy jax Numba 実行速度結果 使用したコード 参考文献 感想 コサイン類似度 定義と素朴なpythonでの実装 コサイン類似度は下記のような式になります。 これがなんの
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（
Introducing Keras Core: Keras for TensorFlow, JAX, and PyTorch. We're excited to share with you a new library called Keras Core, a preview version of the future of Keras. In Fall 2023, this library will become Keras 3.0. Keras Core is a full rewrite of the Keras codebase that rebases it on top of a modular backend architecture. It makes it possible to run Keras workflows on top of arbitrary framew
IntelとGoogleは共同でTensorFlow PluggableDeviceメカニズムを開発した。このメカニズムはTensorFlowを新しいデバイスに拡張するためにサポートされた手法であり、ハードウェアベンダーはこれを使用して、独自のプラグインバイナリのリリースが可能になる。Intelは、XLAコンパイラ用のモジュラーインタフェースの構築や、IntelGPU上でJAXワークロードを実行するためのPJRTプラグインの開発でGoogleと協力を続けている。 JAX JAXは、GPUやTPUなどのハイパフォーマンスコンピューティングデバイスでの複雑な数値計算のために設計されたオープンソースのPythonライブラリである。NumPy関数をサポートし、自動微分や、ニューラルネットワークを構築、訓練するためのコンポーザブル関数変換システムを提供する。 JAXは、コンパイルと実行のバックエンド
The merlin-dataloader lets you quickly train recommender models for TensorFlow, PyTorch and JAX. It eliminates the biggest bottleneck in training recommender models, by providing GPU optimized dataloaders that read data directly into the GPU, and then do a 0-copy transfer to TensorFlow and PyTorch using dlpack. The benefits of the Merlin Dataloader include: Over 10x speedup over native framework d
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、
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