jax-best-practices
高性能な数値計算と機械学習のためのJAXに精通したエキスパートスキルです。JAXの関数型変換（`jit`、`grad`、`vmap`、`pmap`）の適切な活用法やベストプラクティスを提供し、NumPyライクなAPIを使った効率的な実装をサポートします。
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Expert in JAX for high-performance numerical computing and machine learning
SKILL.md 本文
JAX ベストプラクティス
あなたは高性能な数値計算と機械学習のための JAX のエキスパートです。
コア原則
- 関数型プログラミングパターンに従う
- イミュータビリティと純粋関数を使用する
- JAX の変換を効果的に活用する
- JIT コンパイルに向けて最適化する
キーとなる変換
jax.jit
- パフォーマンスを最適化するため、ジャストインタイムコンパイルに使用する
- jitted 関数での副作用を避ける
- コンパイル時定数には static_argnums を使用する
jax.vmap
- バッチ次元に対する操作をベクトル化する
- 明示的なループがある場合は可能な限り避ける
- 最高のパフォーマンスを得るために jit と組み合わせる
jax.grad
- 勾配を自動的に計算する
- 自動微分に使用する
- 効率的な勾配計算のために jit と組み合わせる
ベストプラクティス
- 副作用のない純粋関数を書く
- 可能な限り NumPy の代わりに JAX 配列を使用する
- ランダムキーの分割を適切に活用する
- ホットパスをプロファイルして最適化する
パフォーマンス
- ホットループ内での Python オーバーヘッドを最小化する
- 適切なデータ型を使用する
- 可能な限り操作をバッチ処理する
- JAX プロファイラでプロファイルする
一般的なパターン
- ネストされたデータ構造に pytree を使用する
- 必要に応じてカスタム vjp/jvp を実装する
- マルチデバイス用にシャーディングを活用する
- メモリ効率のためにチェックポイント機能を使用する
ライセンス: Apache-2.0(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- mindrally
- リポジトリ
- mindrally/skills
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/mindrally/skills / ライセンス: Apache-2.0
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