JAX
deep-learning framework
Framework de Google para computación numérica de alto rendimiento
Lenguajes soportados
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Diferenciación automática
- + Compilación XLA
- + NumPy compatible
- + TPU/GPU nativo
- + Rendimiento excepcional con JIT compilation
- + API estilo NumPy familiar
- + Autograd para diferenciacion automatica
- + Excelente para investigacion
- + Vectorizacion automatica con vmap
- + Escalado a TPUs y multi-GPU
Desventajas
- - Curva de aprendizaje
- - Debugging complejo
- - Menos tutoriales
- - Curva de aprendizaje pronunciada
- - Requiere pensamiento funcional
- - Ecosistema mas pequeno que PyTorch
- - Debugging puede ser dificil
- - Menos recursos de aprendizaje
Casos de Uso
- Investigación ML
- Modelos de alto rendimiento
- Computación científica
- Neural networks
- Investigacion en ML/AI
- Modelos que requieren maximo rendimiento
- Computacion cientifica diferenciable
- Entrenamiento en TPUs
- Simulaciones fisicas
- Optimizacion numerica