Trong thế giới machine learning đang thay đổi từng ngày, hiệu suất là "chìa khóa vàng". Gần đây, chị Jade Choghari đã chia sẻ một vài "bí kíp" về JAX – một thư viện đang nổi như cồn nhờ khả năng "tăng tốc" việc huấn luyện mô hình machine learning. Trong một tweet của mình, chị Jade bật mí rằng JAX có thể huấn luyện một mô hình để giải bài toán XOR chỉ trong vòng... 1 giây! Đúng rồi, bạn không nghe nhầm đâu, chỉ 1 giây thôi. Bí kíp nằm ở chỗ JAX tập trung vào các hàm "thuần túy" và được tối ưu hóa để chạy nhanh và mở rộng quy mô cực đỉnh

Nhưng mà, JAX không chỉ có mỗi tốc độ đâu nha. Chị Jade còn "đào sâu" vào các nguyên tắc lập trình hàm (functional programming) – nền tảng của JAX. Với JAX, bạn có thể viết code "sạch như nước cất", không có side effects, khác hẳn với kiểu lập trình hướng đối tượng mà nhiều người (đặc biệt là team PyTorch) đã quen. Các "chiêu thức" của JAX như grad, vmap, và jit đúng là "bảo bối thần kỳ", giúp tăng hiệu suất nhờ tự động tính gradient, vector hóa, và biên dịch ngay-lập-tức. Ban đầu thì có thể hơi "xoắn não" một chút, nhưng khi quen rồi thì bạn sẽ thấy tốc độ huấn luyện tăng vèo vèo

Ví dụ nhé, so sánh với PyTorch thì thấy rõ luôn: huấn luyện một mô hình trong 500 epochs, từ 6.25 phút giảm xuống còn có 1.8 phút khi dùng JAX với GPU P100 trên Kaggle. Tăng tốc kiểu này thì đúng là "cứu cánh" cho các dev muốn tối ưu workflow và giảm chi phí huấn luyện mô hình. Chưa hết, năm 2024, Flax NNX ra mắt sẽ còn làm mọi thứ dễ dàng hơn nữa, giúp bạn tạo neural network trong JAX mà vẫn giữ được "phong cách" Python quen thuộc

Nhưng mà, JAX không chỉ dành cho deep learning đâu nha. Nó được thiết kế để xử lý các bài toán tính toán số học hiệu suất cao, rất hợp với các workflow của NumPy. Điều này làm JAX trở thành một công cụ "đa-zi-năng" trong bộ đồ nghề machine learning. Tuy nhiên, có một lưu ý nhỏ: các hàm trong JAX phải "thuần túy" thì các phép biến đổi và biên dịch mới hoạt động ngon lành. Điều này có thể khiến bạn phải "đổi não" một chút khi chuyển từ cách code Python truyền thống sang JAX

À, nói thêm chút về logging. Nếu bạn dùng JAX, việc hiểu cách logging trong Python cũng rất quan trọng. Logging giúp bạn theo dõi hiệu suất và debug dễ dàng hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng chạy nhiều luồng hoặc xử lý khối lượng lớn. Module logging của Python có thể được tùy chỉnh ở nhiều cấp độ, giúp bạn giữ cho ứng dụng của mình luôn "chạy mượt như lụa"

Tóm lại, JAX đúng là một bước tiến lớn trong lĩnh vực machine learning, mang đến cho các dev một công cụ "xịn sò" để xây dựng các mô hình hiệu quả. Như chị Jade đã nhấn mạnh, nếu bạn đang làm machine learning và quan tâm đến hiệu suất, thì đầu tư thời gian học JAX là hoàn toàn xứng đáng. Sự kết hợp giữa tốc độ, tính linh hoạt, và các nguyên tắc lập trình hàm khiến JAX trở thành một lựa chọn "đỉnh của chóp" cho cả newbie lẫn các dev kỳ cựu