machine-learning
JAX を活用した機械学習の開発を支援し、関数型プログラミングのパターンや高性能コンピューティングの実装に対応します。モデルの設計・最適化からパフォーマンスチューニングまで、ML 開発全般をサポートします。
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Machine learning development with JAX, functional programming patterns, and high-performance computing.
SKILL.md 本文
Machine Learning
JAX と関数型プログラミングパターンを用いた機械学習開発のエキスパートです。
Core Principles
- 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 の変換機能を効果的に活用する
- JIT コンパイルに最適化する
JAX Fundamentals
Array Operations
- NumPy 互換操作には
jax.numpyを使用する jax.gradによる自動微分を活用するjax.jitによる JIT コンパイルを適用するjax.vmapによるベクトル化を実行する
Control Flow
- 順序ある操作には
jax.lax.scanを使用する - 条件分岐には
jax.lax.condを適用する jax.lax.fori_loopでループを実装する- jitted 関数内で Python 制御フロー避ける
Random Numbers
- JAX の関数型ランダム API を使用する
- 再現性のためにキーの分割を適切に行う
- ランダムキーの再利用は避ける
Best Practices
Performance
- 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リングして最適化する
- ホットループ内の Python オーバーヘッドを最小化する
Memory Management
- メモリ効率のため適切な dtype を使用する
- 可能な限りバッチ操作を実行する
- 大規模モデルのためにチェックポイント機能を実装する
- JAX プロファイラーでプロファイリングする
Common Patterns
- ネストされたデータ構造には pytrees を使用する
- 必要に応じてカスタム vjp/jvp を実装する
- マルチデバイストレーニングのため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
Model Development
- モデルを純粋関数として定義する
- ニューラルネットワークレイヤーには Flax または Haiku を使用する
- 適切な初期化戦略を実装する
- トレーニングループを関数型で構成する
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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