Keras vs. JAX: A Deep Dive into Next-Gen Deep Learning Frameworks

Keras vs. JAX: Ein Vergleich für das Deep Learning

In den letzten Jahren hat das Duo aus Keras + Tensorflow Konkurrenz durch ein Framework bekommen, das in der Entwicklergemeinschaft für Deep Learning allmählich an Bedeutung gewinnt: JAX. Aber was genau ist JAX, was kann es und wie unterscheidet es sich von der Keras API, die historisch betrachtet als fast universeller Ansatz zur Nutzung von Tensorflow galt, der größten Deep-Learning-Bibliothek in Python? Dieser Artikel geht diesen Fragen auf den Grund.

Was ist Keras?

Keras wurde 2015 als Schnittstelle ins Leben gerufen, um die Verwendung etablierter Bibliotheken zur Erstellung von neuronalen Netzarchitekturen, wie etwa Tensorflow, zu vereinfachen. Obwohl es zunächst als eigenständiges Framework entwickelt wurde, verschmolz Keras letztendlich mit Tensorflow. Keras fungiert als Abstraktionsschicht über Tensorflow und erleichtert somit die Nutzung von "raw" Tensorflow erheblich.

Keras bietet Implementierungen für die gängigsten Bausteine von neuronalen Netzarchitekturen: Schichten von Neuronen, Ziel- und Aktivierungsfunktionen, Optimierer und vieles mehr. Spezielle Arten von Deep-Learning-Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) lassen sich problemlos mithilfe von Keras abstrahierten Klassen und Methoden konstruieren.

Was ist JAX?

JAX ist ein vergleichsweise neues Framework für maschinelles Lernen und insbesondere für Deep Learning. Es wurde 2018 von Google veröffentlicht und konzentriert sich auf leistungsstarke numerische Berechnungen. Konkret vereinfacht und beschleunigt JAX die Nutzung von Python und numpy (der größten Bibliothek für numerische Berechnungen) und bietet nahtlose Unterstützung für GPU- und TPU-Hochleistungsprozesse. Ein wesentlicher Vorteil gegenüber normalem numpy, das nur CPU-Ausführungen unterstützt.

Dank seines Gleichgewichts zwischen Benutzerfreundlichkeit und der Vielseitigkeit hochleistungsfähiger Ausführungsmodi entwickelt JAX sich schnell zum fortschrittlichsten Framework für Maschinen- und Deep-Learning-Entwicklungen, mit dem Potenzial, andere Frameworks wie Tensorflow und PyTorch zu ersetzen. Seine automatische Differenzierung ist besonders nützlich für effiziente, gradientenbasierte Berechnungen, die beim Training eines tiefen neuronalen Netzwerks erforderlich sind.

JAX vereint die Fähigkeiten wissenschaftlicher und hochleistungsfähiger Rechenanwendungen in einem einzigen Framework.

Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Keras und JAX

Nachdem wir nun einen Einblick in Keras und JAX gewonnen haben, listen wir einige Merkmale auf, die beide Frameworks teilen, sowie einige Aspekte, in denen sie sich unterscheiden.

Gemeinsamkeiten:

• Entwicklung von Deep-Learning-Modellen: Beide Frameworks werden häufig zur Erstellung und zum Training von Deep-Learning-Modellen verwendet.
• GPU/TPU-Beschleunigung: Sowohl Keras als auch JAX können die Vorteile von beschleunigter Hardware wie GPUs und TPUs nutzen, um Modelle effizient zu trainieren.
• Automatische Differenzierung: Beide Frameworks beinhalten Mechanismen zur automatischen Berechnung von Gradienten, einem zentralen Prozess bei der Modelloptimierung während des Trainings.
• Interoperabilität mit Deep-Learning-Bibliotheken: Beide Frameworks sind mit der beliebten Deep-Learning-Bibliothek TensorFlow kompatibel.

Unterschiede:

• Abstraktionsgrad: Während beide Lösungen einen gewissen Abstraktionsgrad bieten, ist Keras besser für Benutzer geeignet, die eine sehr hochrangige API mit einfacher Bedienung suchen. JAX setzt mehr auf Flexibilität und Kontrolle und bleibt auf einem niedrigeren Abstraktionsniveau mit einem Fokus auf numerische Berechnungen.
• Backend: Keras ist stark von Tensorflow als Backend abhängig, während JAX stattdessen auf eine als Just In Time (JIT) Compilation bekannte Methode setzt. Dennoch können JAX und Tensorflow sinnvoll kombiniert werden, insbesondere zur Integration fortgeschrittener mathematischer Transformationen in hochrangige Deep-Learning-Architekturen.
• Benutzerfreundlichkeit: Keras ist darauf ausgelegt, einfach und schnell zu bedienen zu sein, während JAX, obwohl leistungsfähiger, ein tieferes technisches Verständnis erfordert.
• Funktionstransformationen: Diese exklusive Funktion von JAX ermöglicht fortschrittliche Transformationen wie automatische Vektorisierung und parallele Ausführung.
• Automatische Optimierung: Auch hier steht JAX im Mittelpunkt, da es flexibler ist und die Optimierung verschiedener Funktionen außerhalb des Bereichs von neuronalen Netzwerken erleichtert, während Keras sich ausschließlich auf Deep-Learning-Modelle konzentriert.

Welche Wahl ist die Richtige?

Nachdem wir die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Frameworks kennengelernt haben, fällt es leichter, je nach Problem oder Szenario die richtige Wahl zu treffen.

Keras ist die erste Wahl für Nutzer, die eine einfache Bedienung, eine geringe Lernkurve und einen hohen Abstraktionsgrad suchen. Diese API ermöglicht ihnen, schnell verschiedene Deep-Learning-Modelle für Vorhersage- und Inferenzaufgaben einzusetzen.

Andererseits ist JAX eine leistungsstärkere und vielseitigere Option für erfahrene Entwickler, die zusätzliche Fähigkeiten wie optimierte Berechnungen und fortschrittliche Funktionstransformationen nutzen möchten. JAX ist nicht nur auf Tensorflow oder die Erstellung von Deep-Learning-Modellen beschränkt, erfordert jedoch mehr Kontrolle und technische Entscheidungen des Nutzers.

Iván Palomares Carrascosa ist ein führender Experte, Autor, Redner und Berater im Bereich KI, maschinelles Lernen, Deep Learning & LLMs. Er schult und leitet andere bei der Nutzung von KI in der Praxis.