[도서] JAX/Flax로 딥러닝 레벨업 (이영빈,유현아,김한빈,조영빈,이태호,장진우,이승현,김형섭,박정현 지음 / 제이펍) 리뷰

도서 소개

 

JAX/Flax로 딥러닝 레벨업은 구글이 개발한 고성능 수치 계산 라이브러리인 JAX와 이를 기반으로 한 신경망 라이브러리 Flax를 본격적으로 다루는 국내 최초의 책이라고 합니다.

LLM의 등장으로 확장성과 병렬처리가 필수가 된 딥러닝에서, 기존의 PyTorch가 갖고 있던 한계를 극복할 수 있는 대안로 JAX가 급부상하고 있는 것 같습니다.

 

이 책은 모두의 연구소 JAX/Flax LAB에서 집필하여, JAX의 기본 개념부터 고급 모델 구현까지 차근차근 다루며, 새로운 딥러닝 생태계로의 전환을 돕는 책이라고 할 수 있습니다.

 

책에서 다루는 주요 내용들

1. JAX의 기초: 함수형 프로그래밍과 JAX의 기본 개념을 이해하고, 병렬 처리 및 자동 벡터화를 통해 대규모 모델을 효율적으로 구축하는 방법을 설명

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2. Flax의 활용: 신경망을 보다 유연하게 설계할 수 있는 Flax의 구조와 기능을 소개하며, 이를 이용해 CNN, ResNet, DCGAN, CLIP 모델을 직접 구현하는 방법

3. JAX의 고성능 컴퓨팅: JIT 컴파일과 XLA 컴파일러를 통해 모델의 학습 속도를 최적화하는 기법을 제시하며, TPU 환경에서의 사용법

4. 최신 모델 실습: GPT-2 모델의 미세조정(fine-tuning) 과정을 통해 실제 응용 시나리오에서 JAX/Flax의 강점을 체험

 

책에 대한 내용

 

JAX는 기존 딥러닝 라이브러리와는 다른 패러다임을 제공하며, 함수형 프로그래밍을 기반으로 설계되어 매우 높은 확장성과 병렬처리 성능을 자랑합니다.

이 책은 그 장점을 중심으로 JAX와 Flax의 실무적인 활용법을 소개합니다. 특히 모델 학습 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있는 JIT 컴파일, 자동 미분, PRNG와 같은 고급 기능들이 자세히 설명되어 있어, 대규모 데이터와 모델을 처리하는 데 매우 유용할 것 같습니다.

 

실습 중심의 구성 덕분에 책을 읽고 바로 실습해 볼 수 있는 기회가 많은 것 같습니다. 특히 CNN, ResNet, DCGAN 등 널리 쓰이는 모델부터, CLIP과 같은 최신 모델을 JAX와 Flax로 직접 구현해 보면서 JAX 생태계를 자연스럽게 경험해볼 수 있었던 것 같습니다.

이 책은 저와 같은 초급 개발자에게는 조금 난해 할 수 있는 부분들도 존재하지만 , 예제와 설명이 체계적으로 구성되어 있어 시간을 들여 학습하면 딥러닝에 관한 내용을 파악하기 좋을 것 같다고 생각됩니다.

 

 

총평

JAX/Flax로 딥러닝 레벨업은 딥러닝의 새로운 흐름인  JAX와 Flax를 깊이 있게 다루는 도서로, 파이토치나 텐서플로우에 익숙한 개발자들에게 새로운 접근방식을 알려주고 있습니다.

 

JAX의 함수형 프로그래밍 방식과 병렬처리, Flax의 유연한 신경망 설계를 접하면서 기존의 딥러닝 작업 방식과 비교하여 생각해볼 수 있는 내용이라고 생각합니다.

함수형 프로그래밍과 수학적인 개념들이 어려울 수 있지만, 꾸준히 학습하면서 실습을 진행하다 보면 JAX의 장점을 알 수 있을 것이라고 생각되는 좋은 책인 것 같습니다. 저 또한 어려웠던 부분들이 있어서 다시 한번 읽어 볼 것 같습니다.

 

 딥러닝의 새로운 생태계를 배우고, 최신 모델을 구현해보고자 하는  개발자들에게 추천 드리고 싶습니다.

 

해당 리뷰는 제이펍에서 제공받은 도서를 읽고 작성하였습니다