Haliax 开源项目教程-优快云博客

Haliax 开源项目教程

haliaxNamed Tensors for Legible Deep Learning in JAX项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/haliax

项目介绍

Haliax 是一个基于 JAX 的库，用于构建使用命名张量的神经网络。命名张量通过使用命名轴而不是位置索引（如在 NumPy 和 PyTorch 中通常使用的那样）来提高张量程序的可读性和组合性。尽管注重可读性，Haliax 也非常快速，通常与“纯”JAX 代码相当。此外，Haliax 设计为可扩展的，可以支持全分片数据并行（FSDP）和张量并行，只需几行代码即可实现。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 JAX 和 Haliax。你可以通过以下命令安装 Haliax：

pip install haliax

示例代码

以下是一个简单的 Haliax 注意力模块实现：

import haliax as hax
import haliax.nn as hnn
import jax.numpy as jnp

Pos = hax.Axis("position", 1024)  # 序列长度
KPos = Pos.alias("key_position")
Head = hax.Axis("head", 8)  # 注意力头数
Key = hax.Axis("key", 64)  # 键大小

def attention_scores(query, key, mask=None):
    scores = hax.dot(query, key, axis=Key) / jnp.sqrt(Key.size)
    if mask is not None:
        scores -= 1E9 * (1.0 - mask)
    scores = hnn.softmax(scores, axis=KPos)
    return scores

def attention(query, key, value, mask=None):
    scores = attention_scores(query, key, mask)
    return hax.dot(scores, value, axis=KPos)

应用案例和最佳实践

案例：使用 Haliax 进行分布式训练

Haliax 支持分布式训练，包括全分片数据并行（FSDP）。以下是一个简单的分布式训练设置示例：

import haliax as hax
from haliax.distributed import DistributedConfig

# 初始化分布式配置
dist_config = DistributedConfig(world_size=8, rank=0)

# 使用分布式配置进行模型训练
model = MyModel()
optimizer = MyOptimizer()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        params = dist_config.shard_params(model.params)
        loss = train_step(params, batch)
        optimizer.step(loss)