طراحی وب سایت
سئو پایه تا پیشرفته
نرم افزار CRM
راه اندازی تلفن VoIP
ثبت لوکیشن کسب و کار
طراحی لوگو حرفه ای
تیم تحریریه استاد آی تی گزارش میدهد: در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، ارزیابی دقیق و کارآمد مدل ها یک چالش حیاتی است. گوگل به تازگی با معرفی MetraX گوگل، یک کتابخانه متن باز برای معیارهای ارزیابی مدل در فریم ورک JAX، گامی بزرگ در جهت حل این چالش برداشته است. این ابزار جدید با هدف ارائه معیارهایی سریع، کارآمد و پایدار طراحی شده تا توسعه دهندگان بتوانند به جای درگیر شدن با پیاده سازی مجدد معیارها، بر روی نتایج ارزیابی مدل های خود تمرکز کنند.
MetraX چیست و چرا اهمیت دارد؟
MetraX (متریکس) در پاسخ به نیاز تیم های داخلی گوگل که از TensorFlow به JAX مهاجرت می کردند، متولد شد. پیش از این، JAX فاقد یک کتابخانه داخلی برای معیارها بود و هر تیم مجبور بود معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، F1 و خطای میانگین مربعات ریشه (RMS error) را به صورت دستی پیاده سازی کند. این پیاده سازی های تکراری نه تنها زمان بر بودند، بلکه در محیط های محاسباتی توزیع شده در مقیاس بزرگ، می توانستند منجر به ناسازگاری و خطا شوند.
MetraX این مشکل را با ارائه مجموعه ای جامع از معیارهای از پیش تعریف شده برای انواع مدل های یادگیری ماشین (طبقه بندی، رگرسیون، بینایی، صوتی و زبان) حل می کند. این کتابخانه سازگاری و ثبات را در محیط های آموزشی توزیع شده و مقیاس پذیر تضمین می کند.
ویژگی های کلیدی MetraX
MetraX با بهره گیری از نقاط قوت JAX، سه ویژگی اصلی را به ارمغان می آورد که آن را از سایر ابزارهای ارزیابی متمایز می کند:
| ویژگی | توضیح | مزیت برای توسعه دهندگان |
| Performant (سریع) | استفاده از قابلیت های JAX مانند vmap و jit برای بهینه سازی محاسبات. | ارزیابی سریع تر مدل ها، به ویژه در محیط های توزیع شده. |
| Efficient (کارآمد) | امکان محاسبه معیارهای “در K” (at K) برای چندین مقدار K به صورت موازی. | ارزیابی جامع تر عملکرد مدل با یک بار اجرا، کاهش زمان ارزیابی. |
| Robust (پایدار) | ارائه یک کتابخانه معیار کاملاً تست شده و قابل اعتماد. | کاهش خطای کدنویسی و اطمینان از صحت نتایج ارزیابی در سراسر سیستم. |
تحول در ارزیابی مدل با معیارهای “در K”
یکی از برجسته ترین قابلیت های MetraX، توانایی آن در محاسبه معیارهای “در K” برای چندین مقدار K به صورت موازی است. این قابلیت به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا عملکرد مدل را به صورت جامع تر و سریع تر ارزیابی کنند. به عنوان مثال، می توان PrecisionAtK را برای K=1، K=8 و K=20 تنها در یک “گذر رو به جلو” (forward pass) محاسبه کرد، در حالی که پیش از این نیاز به فراخوانی چندباره تابع بود.
این قابلیت به ویژه برای مدل های توصیه گر (Recommendation) و بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) که نیاز به ارزیابی نتایج برتر (Top-K) دارند، بسیار حیاتی است. علاوه بر این، MetraX مجموعه ای قوی از معیارهای مرتبط با پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند Perplexity، BLEU و ROUGE، و همچنین معیارهای مدل های بینایی مانند IoU و SSIM را نیز در خود جای داده است.
MetraX و اکوسیستم JAX AI Stack
کارشناسان استاد آی تی معتقدند که معرفی MetraX نه تنها یک پیشرفت فنی است، بلکه نشان دهنده بلوغ روزافزون اکوسیستم JAX AI Stack است. JAX به دلیل قابلیت هایش در محاسبات با عملکرد بالا و مقیاس پذیری، به سرعت در حال تبدیل شدن به یک فریم ورک کلیدی برای تحقیقات و توسعه هوش مصنوعی در گوگل و فراتر از آن است. MetraX به عنوان یک جزء حیاتی، با ابزارهای دیگر این اکوسیستم مانند Flax NNX به خوبی یکپارچه می شود و یک زنجیره ابزار کامل برای ساخت و ارزیابی مدل های هوش مصنوعی فراهم می کند.
این کتابخانه در حال حاضر توسط برخی از بزرگترین پشته های نرم افزاری گوگل، از جمله تیم های جستجوی گوگل (Google Search) و یوتیوب (YouTube)، مورد استفاده قرار می گیرد که خود گواهی بر اعتبار و کارایی آن است.
نحوه استفاده و مشارکت جامعه
MetraX به صورت متن باز در گیت هاب توسعه داده می شود و از مشارکت جامعه استقبال می کند. این رویکرد متن باز تضمین می کند که کتابخانه به طور مداوم با معیارهای جدید و بهترین شیوه ها به روز شود. توسعه دهندگان می توانند با استفاده از توابعی مانند from_model_output برای محاسبه مستقیم معیار و merge برای تجمیع نتایج در ارزیابی های دسته ای (Batched Evaluations)، به راحتی MetraX را در کدهای خود پیاده سازی کنند.
این حرکت گوگل در جهت اشتراک گذاری ابزارهای داخلی خود با جامعه، نه تنها به توسعه دهندگان کمک می کند تا کدهای کم خطاتری بنویسند، بلکه سرعت نوآوری در حوزه هوش مصنوعی را نیز افزایش می دهد.
جمعبندی: MetraX گوگل یک ابزار ضروری برای هر توسعه دهنده هوش مصنوعی است که از JAX استفاده می کند. این کتابخانه با تمرکز بر عملکرد، کارایی و پایداری، فرآیند ارزیابی مدل را ساده و استاندارد می کند. تیم استاد آی تی آماده ارائه خدمات طراحی سایت و اپلیکیشن، سئو حرفه ایی، راه اندازی شبکه و تلفن Voip، تولید و توسعه نرم افزار crm و ساخت ابزارهای آنلاین و هوشمند است و همواره آخرین تحولات فناوری را برای آگاهی بخشی به جامعه فارسی زبان دنبال می کند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد خدمات ما، می توانید به صفحه خدمات ما در ostadit.com مراجعه کنید.
