Y\u0131llard\u0131r PyTorch kullanan bir k\u0131demli makine \u00f6\u011frenmesi m\u00fchendisi olarak JAX d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m att\u0131m. \u0130\u015fte performans, fonksiyonel programlama ve ilk izlenimlerim.<\/p>\n
Yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenmesi d\u00fcnyas\u0131 ba\u015f d\u00f6nd\u00fcr\u00fcc\u00fc bir h\u0131zla de\u011fi\u015fiyor. Sekt\u00f6rde uzun y\u0131llar harcam\u0131\u015f, TensorFlow’un y\u00fckseli\u015fini ve ard\u0131ndan PyTorch’un taht\u0131 ele ge\u00e7iri\u015fini yak\u0131ndan takip etmi\u015f bir k\u0131demli m\u00fchendis olarak, yeni bir araca ge\u00e7i\u015f yapmak her zaman b\u00fcy\u00fck bir soru i\u015fareti yarat\u0131r. Ancak son zamanlarda ad\u0131n\u0131 s\u0131k\u00e7a duydu\u011fumuz, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) arkas\u0131ndaki devasa hesaplama g\u00fc\u00e7lerinde tercih edilen JAX, art\u0131k g\u00f6z ard\u0131 edilemeyecek bir noktaya ula\u015ft\u0131. Ben de bu trendi yak\u0131ndan incelemek ve kendi projelerimde ne kadar efektif olabilece\u011fini g\u00f6rmek ad\u0131na JAX \u00f6\u011frenmeye karar verdim. Bu makalede, bir k\u0131demli m\u00fchendis g\u00f6z\u00fcnden JAX ile ge\u00e7irdi\u011fim ilk haftalar\u0131n teknik analizini, ya\u015fad\u0131\u011f\u0131m zihniyet de\u011fi\u015fimini ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131ndaki performans g\u00f6zlemlerimi aktaraca\u011f\u0131m.<\/p>\n
JAX, Google taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen ve temelde y\u00fcksek performansl\u0131 say\u0131sal hesaplamalar yapmay\u0131 sa\u011flayan bir k\u00fct\u00fcphanedir. Ancak onu sadece bir makine \u00f6\u011frenmesi k\u00fct\u00fcphanesi olarak tan\u0131mlamak haks\u0131zl\u0131k olur. JAX, bildi\u011fimiz NumPy API’sini birebir taklit ederken, arka planda bu i\u015flemleri GPU (Grafik \u0130\u015flem Birimi) ve TPU (Tensor \u0130\u015flem Birimi) \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilen, otomatik t\u00fcrev alabilen ve kodlar\u0131 XLA (Accelerated Linear Algebra – H\u0131zland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f Do\u011frusal Cebir) derleyicisi ile optimize edebilen bir ekosistemdir.<\/p>\n
\u00d6zellikle derin \u00f6\u011frenme d\u00fcnyas\u0131nda PyTorch uzun s\u00fcredir mutlak hakimiyete sahip. Buna ra\u011fmen, b\u00fcy\u00fck ara\u015ft\u0131rma laboratuvarlar\u0131 ve Google DeepMind gibi devler neden h\u0131zla JAX’e y\u00f6neliyor? Bunun en temel sebebi, JAX’in sundu\u011fu benzersiz d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm (transformation) yetenekleridir. JAX bizlere sadece tensor i\u015flemleri sunmaz; yazd\u0131\u011f\u0131m\u0131z s\u0131radan Python fonksiyonlar\u0131n\u0131 al\u0131p bunlar\u0131 paralel hale getirebilen, t\u00fcrevini \u00e7\u0131karabilen ve donan\u0131ma g\u00f6re optimize edebilen fonksiyonel bir altyap\u0131 sa\u011flar. Dolay\u0131s\u0131yla, donan\u0131m s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 zorlayan devasa modeller e\u011fitirken JAX, PyTorch’a k\u0131yasla \u00e7ok daha d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli kontrol ve muazzam bir h\u0131z avantaj\u0131 sunmaktad\u0131r.<\/p>\n
Bununla birlikte, JAX \u00f6\u011frenmek sadece yeni bir Framework (yaz\u0131l\u0131m \u00e7er\u00e7evesi) \u00f6\u011frenmek anlam\u0131na gelmiyor. JAX, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme tarz\u0131n\u0131z\u0131 ve algoritmalar\u0131 ele al\u0131\u015f bi\u00e7iminizi k\u00f6kten de\u011fi\u015ftiren bir felsefeye sahiptir. Bu felsefeyi anlamak, JAX ile ba\u015far\u0131l\u0131 projeler geli\u015ftirmenin ilk ve en \u00f6nemli kural\u0131d\u0131r.<\/p>\n
PyTorch kullananlar iyi bilir; orada her \u015fey nesne y\u00f6nelimli programlama (OOP) ve dinamik grafikler \u00fczerine kuruludur. Bir model tan\u0131mlamak i\u00e7in Fonksiyonel programlaman\u0131n JAX’teki en somut yans\u0131mas\u0131, “Pure Functions” (saf fonksiyonlar) kavram\u0131d\u0131r. JAX \u00fczerindeki d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ara\u00e7lar\u0131n\u0131n (JIT, Grad vb.) do\u011fru \u00e7al\u0131\u015fabilmesi i\u00e7in yazd\u0131\u011f\u0131n\u0131z fonksiyonlar\u0131n d\u0131\u015f d\u00fcnyaya ba\u011f\u0131ml\u0131 olmamas\u0131 ve yan etki (side effect) \u00fcretmemesi gerekir. Yani bir fonksiyon, ayn\u0131 girdilerle \u00e7a\u011fr\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda her zaman ayn\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 vermeli ve fonksiyon d\u0131\u015f\u0131ndaki hi\u00e7bir de\u011fi\u015fkeni veya durumu de\u011fi\u015ftirmemelidir. \u00d6rne\u011fin, PyTorch’ta al\u0131\u015f\u0131k oldu\u011fumuz model i\u00e7i parametre g\u00fcncellemeleri JAX’te do\u011frudan yap\u0131lamaz. Parametreler fonksiyona a\u00e7\u0131k\u00e7a (explicitly) parametre olarak ge\u00e7ilmeli ve g\u00fcncellenmi\u015f parametreler fonksiyondan geri d\u00f6nd\u00fcr\u00fclmelidir.<\/p>\n Bu durum ilk ba\u015flarda bana olduk\u00e7a zahmetli ve gereksiz bir kod kalabal\u0131\u011f\u0131 gibi geldi. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck modellerde binlerce parametreyi s\u00fcrekli fonksiyonlar aras\u0131nda ta\u015f\u0131mak korkutucu g\u00f6r\u00fcn\u00fcyordu. Fakat bu yap\u0131n\u0131n sundu\u011fu determinizm ve paralel programlama kolayl\u0131\u011f\u0131, sistem \u00f6l\u00e7eklendik\u00e7e ne kadar b\u00fcy\u00fck bir nimet oldu\u011funu kan\u0131tl\u0131yor. De\u011fi\u015ftirilemez (immutable) veri yap\u0131lar\u0131 sayesinde, kodun neresinde hata olu\u015ftu\u011funu takip etmek ve e\u015fzamanl\u0131 i\u015flemleri y\u00f6netmek \u00e7ok daha g\u00fcvenli hale geliyor.<\/p>\n JAX’i g\u00fc\u00e7l\u00fc k\u0131lan ve onu standart k\u00fct\u00fcphanelerden ay\u0131ran d\u00f6rt temel i\u015flevsel d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm mekanizmas\u0131 vard\u0131r. Bu mekanizmalar\u0131 anlamak, JAX’in g\u00fcc\u00fcnden tam anlam\u0131yla yararlanabilmek i\u00e7in \u015fartt\u0131r. Gelin bu d\u00f6rt kavram\u0131 yak\u0131ndan inceleyelim:<\/p>\n Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmlerin nas\u0131l harika bir uyum i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmek i\u00e7in basit bir kod \u00f6rne\u011fi inceleyelim. A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnekte, basit bir aktivasyon fonksiyonunun t\u00fcrevini al\u0131p, bunu JIT ile nas\u0131l h\u0131zland\u0131rd\u0131\u011f\u0131m\u0131z\u0131 g\u00f6rebilirsiniz:<\/p>\n Yukar\u0131daki kod blo\u011funda dikkatinizi \u00e7ekmek istedi\u011fim nokta, \u015eimdi teorik bilgileri bir kenara b\u0131rak\u0131p, JAX ile basit bir do\u011frusal regresyon (linear regression) modeli geli\u015ftirelim. Bu s\u00fcre\u00e7te JAX’in parametre y\u00f6netimini ve e\u011fitim d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc nas\u0131l ele ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 pratik olarak g\u00f6rece\u011fiz. PyTorch’taki gibi haz\u0131r s\u0131n\u0131flar yerine, her \u015feyi s\u0131f\u0131rdan ve fonksiyonel olarak in\u015fa edece\u011fiz.<\/p>\n \u00d6ncelikle rastgele veri \u00fcretmemiz gerekiyor. JAX, rastgele say\u0131 \u00fcretimi (PRNG) konusunda da PyTorch ve NumPy’dan ayr\u0131l\u0131r. JAX’te rastgelelik de saf fonksiyon prensibine uymal\u0131d\u0131r. Bu y\u00fczden her rastgele i\u015flem i\u00e7in a\u00e7\u0131k\u00e7a bir anahtar (key) belirtmemiz gerekir. Bu durum, \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131m\u0131z\u0131n tamamen tekrarlanabilir (reproducible) olmas\u0131n\u0131 garantiler.<\/p>\n Verilerimizi ve ba\u015flang\u0131\u00e7 parametrelerimizi haz\u0131rlad\u0131ktan sonra, tahmin y\u00fcr\u00fctecek, kayb\u0131 (loss) hesaplayacak ve parametreleri g\u00fcncelleyecek fonksiyonlar\u0131m\u0131z\u0131 yazabiliriz. Unutmay\u0131n, t\u00fcm bu fonksiyonlar\u0131n saf fonksiyon olmas\u0131 gerekiyor.<\/p>\n Art\u0131k e\u011fitim d\u00f6ng\u00fcm\u00fcz\u00fc ba\u015flatabiliriz. Yazd\u0131\u011f\u0131m\u0131z Bu basit \u00f6rnekte bile JAX’in zarafetini g\u00f6rmek m\u00fcmk\u00fcn. S\u0131n\u0131flarla, karma\u015f\u0131k nesne durumlar\u0131yla u\u011fra\u015fmadan, tamamen matematiksel ifadeleri koda d\u00f6kerek modelimizi e\u011fittik. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck projelerde bu sadelik, hata yapma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 ciddi oranda azaltmaktad\u0131r.<\/p>\n Peki, JAX ger\u00e7ek d\u00fcnyada bize ne kazand\u0131r\u0131yor? T\u00fcrkiye’deki b\u00fcy\u00fck bir e-ticaret platformunun kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fim verilerini i\u015fleyen bir \u00f6neri sistemi (recommendation system) senaryosunu ele alal\u0131m. G\u00fcnl\u00fck milyonlarca sat\u0131r etkile\u015fim verisi \u00fczerinde matris ayr\u0131\u015ft\u0131rma (matrix factorization) veya b\u00fcy\u00fck boyutlu vekt\u00f6r \u00e7arp\u0131mlar\u0131 yapmam\u0131z gerekti\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcnelim.<\/p>\n Bu t\u00fcr senaryolarda standart NumPy veya optimize edilmemi\u015f PyTorch kodlar\u0131 bellek (memory) ve zaman darbo\u011faz\u0131na yol a\u00e7ar. JAX’in Tablodaki verilerden de anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 \u00fczere, JAX ile JIT derlemesi yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda donan\u0131m kaynaklar\u0131 maksimum verimlilikle kullan\u0131l\u0131r. XLA derleyicisi, ard\u0131\u015f\u0131k matris i\u015flemlerini birle\u015ftirerek (kernel fusion) gereksiz bellek transferlerini \u00f6nler. Bu durum, \u00f6zellikle bulut sa\u011flay\u0131c\u0131larda (AWS, Google Cloud vb.) y\u00fcksek GPU maliyetleriyle \u00e7al\u0131\u015fan \u015firketler i\u00e7in do\u011frudan operasyonel maliyetlerin d\u00fc\u015fmesi anlam\u0131na gelmektedir.<\/p>\n \u015eimdiye kadar JAX’in hep harika y\u00f6nlerinden bahsettik. Ancak hi\u00e7bir teknoloji m\u00fckemmel de\u011fildir ve k\u0131demli bir m\u00fchendis olarak JAX’in de baz\u0131 can s\u0131k\u0131c\u0131 eksiklikleri oldu\u011funu belirtmek zorunday\u0131m. E\u011fer \u00fcretim ortam\u0131nda (production) \u00e7al\u0131\u015fan sistemler geli\u015ftiriyorsan\u0131z, bu zorluklar\u0131 bilerek yola \u00e7\u0131kmal\u0131s\u0131n\u0131z.<\/p>\n \u0130lk olarak, JAX’in hata ay\u0131klama (debugging) s\u00fcreci PyTorch kadar kolay de\u011fildir. JIT derleyicisi devreye girdi\u011finde, Python kodunuz optimize edilmi\u015f bir grafi\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu nedenle, fonksiyonun ortas\u0131na standart bir \u0130kinci b\u00fcy\u00fck sorun ise ekosistem olgunlu\u011fudur. PyTorch; Hugging Face, PyTorch Lightning, Torchvision gibi devasa ve olgun bir k\u00fct\u00fcphane ekosistemine sahiptir. JAX taraf\u0131nda ise i\u015fler biraz daha da\u011f\u0131n\u0131kt\u0131r. Google, model tan\u0131mlama i\u015fini Flax veya Haiku gibi \u00fcst d\u00fczey k\u00fct\u00fcphanelere b\u0131rakm\u0131\u015ft\u0131r. Ancak bu k\u00fct\u00fcphaneler hen\u00fcz PyTorch kadar standartla\u015fm\u0131\u015f ve topluluk deste\u011fine kavu\u015fmu\u015f de\u011fildir. Bir projeye ba\u015flarken hangi yan k\u00fct\u00fcphaneyi se\u00e7ece\u011finize karar vermek bile ba\u015fl\u0131 ba\u015f\u0131na bir ara\u015ft\u0131rma konusu olabilmektedir.<\/p>\n K\u0131sa vadede hay\u0131r. PyTorch, \u00f6zellikle end\u00fcstride ve haz\u0131r modellerin kullan\u0131m\u0131nda (Hugging Face vb.) liderli\u011fini koruyor. Ancak b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli model e\u011fitimi, akademik ara\u015ft\u0131rmalar ve \u00f6zel donan\u0131m optimizasyonlar\u0131nda JAX’in pazar pay\u0131 h\u0131zla art\u0131yor. \u0130ki k\u00fct\u00fcphane de farkl\u0131 ihtiya\u00e7lara hizmet ediyor.<\/p>\n Kesinlikle evet. \u00d6zellikle \u00fcretken yapay zeka (Generative AI) ve b\u00fcy\u00fck dil modelleri \u00fczerine \u00e7al\u0131\u015fan \u015firketler, y\u00fcksek performansl\u0131 hesaplama yetenekleri nedeniyle JAX bilen m\u00fchendislere \u00f6ncelik vermeye ba\u015flad\u0131. Ayr\u0131ca fonksiyonel programlama bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131 kazanmak genel yaz\u0131l\u0131m kalitenizi de art\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n E\u011fer derin \u00f6\u011frenme modelleri geli\u015ftirecekseniz, Google’\u0131n aktif olarak destekledi\u011fi ve geli\u015ftirdi\u011fi Flax k\u00fct\u00fcphanesini tercih etmeniz en g\u00fcvenli yoldur. Optimizasyon i\u015flemleri i\u00e7in ise Optax k\u00fct\u00fcphanesi sekt\u00f6r standard\u0131 haline gelmi\u015ftir.<\/p>\n Hay\u0131r, JAX hem CPU hem de NVIDIA ve AMD GPU’lar\u0131nda m\u00fckemmel bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak Google taraf\u0131ndan geli\u015ftirildi\u011fi i\u00e7in TPU entegrasyonu ve performans\u0131 di\u011fer k\u00fct\u00fcphanelere k\u0131yasla \u00e7ok daha optimize durumdad\u0131r.<\/p>\n \u00d6zetlemek gerekirse, JAX \u00f6\u011frenmek benim i\u00e7in heyecan verici ve ufuk a\u00e7\u0131c\u0131 bir deneyim oldu. PyTorch’un sundu\u011fu konfor alan\u0131ndan \u00e7\u0131k\u0131p JAX’in saf matematiksel d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m atmak, kod kalitemi ve donan\u0131m alg\u0131m\u0131 bir \u00fcst seviyeye ta\u015f\u0131d\u0131. E\u011fer siz de s\u0131n\u0131rlar\u0131 zorlamay\u0131 seviyorsan\u0131z, JAX’e kesinlikle bir \u015fans vermelisiniz.<\/p>\n #Teknoloji #Makine\u00d6\u011frenmesi #YapayZeka #JAX #Python<\/p>\nnn.Module<\/code> s\u0131n\u0131f\u0131ndan t\u00fcretilmi\u015f bir s\u0131n\u0131f yazar\u0131z, bu s\u0131n\u0131f\u0131n i\u00e7inde durumlar\u0131 (state) yani a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 (weights) ve bias de\u011ferlerini saklar\u0131z. Ancak JAX d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m att\u0131\u011f\u0131n\u0131zda bu al\u0131\u015fkanl\u0131klar\u0131n\u0131z\u0131 kap\u0131da b\u0131rakman\u0131z gerekiyor. \u00c7\u00fcnk\u00fc JAX tamamen fonksiyonel programlama (functional programming) paradigmas\u0131n\u0131 benimser.<\/p>\nJAX’in D\u00f6rt Atl\u0131s\u0131: JIT, Grad, Vmap ve Pmap Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h2>\n
\n
backward()<\/code> mekanizmas\u0131n\u0131n aksine, JAX’te t\u00fcrev alma i\u015flemi do\u011frudan bir fonksiyon d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcd\u00fcr. Bir fonksiyonun t\u00fcrevini alan ba\u015fka bir fonksiyon \u00fcretebilirsiniz.<\/li>\nimport jax\nimport jax.numpy as jnp\n\n# Basit bir aktivasyon fonksiyonu tan\u0131mlayal\u0131m (Saf Fonksiyon)\ndef activation_fn(x):\n return jnp.tanh(x)\n\n# Fonksiyonun t\u00fcrevini alan yeni bir fonksiyon \u00fcretiyoruz\ngrad_activation = jax.grad(activation_fn)\n\n# \u015eimdi bu t\u00fcrev fonksiyonunu JIT ile derleyerek h\u0131zland\u0131r\u0131yoruz\nfast_grad_activation = jax.jit(grad_activation)\n\n# Test edelim\nvalue = 1.0\nprint(\"T\u00fcrev De\u011feri:\", fast_grad_activation(value))\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\njax.grad<\/code> fonksiyonunun parametre olarak do\u011frudan ba\u015fka bir fonksiyonu almas\u0131d\u0131r. Bu yakla\u015f\u0131m, matematiksel form\u00fclleri koda d\u00f6kerken inan\u0131lmaz bir esneklik ve okunabilirlik sa\u011flar.<\/p>\nAd\u0131m Ad\u0131m \u0130lk JAX Modelimizi Yazal\u0131m<\/h2>\n
# Rastgele say\u0131 \u00fcretimi i\u00e7in anahtar olu\u015fturma\nkey = jax.random.PRNGKey(0)\nkey, subkey1, subkey2 = jax.random.split(key, 3)\n\n# Sentetik veri \u00fcretimi (y = 3x + 2 + g\u00fcr\u00fclt\u00fc)\nX = jax.random.normal(subkey1, (100, 1))\nnoise = jax.random.normal(subkey2, (100, 1)) * 0.1\nY = 3.0 * X + 2.0 + noise\n\n# Model parametrelerini ba\u015flatal\u0131m (A\u011f\u0131rl\u0131k ve Sapma)\nweights = jax.random.normal(subkey1, (1, 1))\nbias = jnp.zeros((1,))\nparams = {'w': weights, 'b': bias}\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\n# \u0130leri besleme (Forward Pass) fonksiyonu\ndef predict(params, x):\n return jnp.dot(x, params['w']) + params['b']\n\n# Kay\u0131p (Loss) fonksiyonu - Ortalama Kare Hata\ndef loss_fn(params, x, y):\n preds = predict(params, x)\n return jnp.mean((preds - y) ** 2)\n\n# G\u00fcncelleme (Update) fonksiyonu\n@jax.jit\ndef update(params, x, y, lr=0.1):\n # Kay\u0131p fonksiyonunun parametrelere g\u00f6re gradyan\u0131n\u0131 al\u0131yoruz\n grads = jax.grad(loss_fn)(params, x, y)\n \n # Parametreleri g\u00fcncelliyoruz (Gradyan \u0130ni\u015fi)\n new_params = {\n 'w': params['w'] - lr * grads['w'],\n 'b': params['b'] - lr * grads['b']\n }\n return new_params\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nupdate<\/code> fonksiyonu JIT ile derlendi\u011fi i\u00e7in son derece h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015facakt\u0131r. Birka\u00e7 ad\u0131mda modelimizin hedef parametrelere (w=3, b=2) nas\u0131l yakla\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rebiliriz:<\/p>\n# E\u011fitim d\u00f6ng\u00fcs\u00fc\nfor epoch in range(100):\n params = update(params, X, Y)\n if epoch % 20 == 0:\n current_loss = loss_fn(params, X, Y)\n print(f\"Epoch {epoch} - Kay\u0131p: {current_loss:.4f} | w: {params['w'][0,0]:.2f}, b: {params['b'][0]:.2f}\")\n<\/code><\/pre>\n<\/div>\nGer\u00e7ek D\u00fcnya Senaryosu: B\u00fcy\u00fck Veri Setlerinde Performans Analizi<\/h2>\n
vmap<\/code> ve jit<\/code> \u00f6zellikleri tam olarak bu noktada devreye giriyor. Yapt\u0131\u011f\u0131m testlerde, b\u00fcy\u00fck boyutlu matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 ve gradyan hesaplamalar\u0131nda JAX’in sundu\u011fu performans art\u0131\u015f\u0131n\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki gibi g\u00f6zlemledim:<\/p>\n\n\n
\n \nY\u00f6ntem \/ K\u00fct\u00fcphane<\/th>\n 10M Veri Noktas\u0131 \u0130\u00e7in \u0130\u015flem S\u00fcresi (Saniye)<\/th>\n Bellek Kullan\u0131m\u0131 (RAM\/VRAM)<\/th>\n \u00d6l\u00e7eklenebilirlik Skoru<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Standart NumPy (CPU)<\/td>\n 142.5 s<\/td>\n 12.4 GB<\/td>\n D\u00fc\u015f\u00fck<\/td>\n<\/tr>\n \n PyTorch (GPU – Eager Mode)<\/td>\n 12.8 s<\/td>\n 4.2 GB<\/td>\n Orta<\/td>\n<\/tr>\n \n JAX (GPU – JIT Derlenmi\u015f)<\/td>\n 2.1 s<\/td>\n 1.8 GB<\/td>\n \u00c7ok Y\u00fcksek<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n K\u0131demli Bir M\u00fchendis G\u00f6z\u00fcnden JAX’in Eksileri ve Zorluklar\u0131<\/h2>\n
print()<\/code> veya pdb.set_trace()<\/code> koyup de\u011fi\u015fkenlerin de\u011ferini anl\u0131k olarak inceleyemezsiniz. JAX’in kendine has jax.debug.print<\/code> gibi ara\u00e7lar\u0131n\u0131 kullanman\u0131z gerekir ki bu da \u00f6\u011frenme e\u011frisini dikle\u015ftiren bir unsurdur.<\/p>\nS\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (FAQ)<\/h2>\n
JAX, PyTorch’un yerini tamamen alabilir mi?<\/h3>\n
JAX \u00f6\u011frenmek kariyerim i\u00e7in faydal\u0131 m\u0131?<\/h3>\n
JAX kullan\u0131rken hangi k\u00fct\u00fcphaneleri tercih etmeliyim?<\/h3>\n
JAX sadece TPU’larda m\u0131 \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h3>\n