Введение в Ivy Framework
В этом руководстве мы рассмотрим замечательную способность Ivy унифицировать разработку машинного обучения во всех фреймворках. Мы начнём с написания полностью независимой от фреймворков нейронной сети, которая без проблем работает на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX. Затем мы углубимся в транспирацию кода, унифицированные API и расширенные возможности, такие как Ivy Containers и трассировка графов.
Создание и обучение нейронной сети
Мы создаём и обучаем простую нейронную сеть исключительно с помощью Ivy, чтобы продемонстрировать истинный дизайн, независимый от фреймворков. Мы запускаем одну и ту же модель без проблем на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX, наблюдая за согласованным поведением и производительностью.
Демонстрация транспиляции кода
В этой части мы рассмотрим, как Ivy обеспечивает плавную транспирацию и взаимодействие между фреймворками. Мы берём простое вычисление PyTorch и воспроизводим его идентично в TensorFlow, NumPy и JAX, используя унифицированный API Ivy.
Демонстрация унифицированного API
Мы тестируем унифицированный API Ivy, выполняя различные математические, нейронные и статистические операции на нескольких бэкендах. Мы без проблем выполняем один и тот же код на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX, подтверждая согласованные результаты и синтаксис.
Демонстрация продвинутых функций Ivy
Мы погружаемся в мощные функции Ivy, помимо базовых. Мы организуем параметры с помощью ivy.Container, проверяем операции в стиле Array API на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX и объединяем сложные шаги (matmul → ReLU → mean), чтобы увидеть поток выполнения, подобный графу.
Сравнение производительности
Мы сравниваем производительность одной и той же сложной операции на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX, чтобы сравнить реальную пропускную способность. Мы прогреваем каждый бэкенд, запускаем 50 итераций и регистрируем общее время и задержку на одну операцию, чтобы выбрать самый быстрый стек для нашей рабочей нагрузки.
Выводы
Ivy позволяет нам «написать один раз и запустить везде». Мы наблюдаем идентичное поведение модели, плавное переключение между бэкендами и согласованную производительность на нескольких фреймворках.
Meta AI представляет новые стандарты для оценки AI-агентов
Meta AI представила Agents Research Environments (ARE) — модульный стек симуляций для создания и запуска задач для агентов, и Gaia2 — следующий бенчмарк после GAIA, который оценивает агентов в динамических средах с возможностью записи.
Почему переходить от последовательного к асинхронному взаимодействию?
Большинство предыдущих бенчмарков агентов приостанавливают мир, пока модель «думает». ARE отделяет время агента и среды: среда развивается, пока агент рассуждает, внедряя запланированные или стохастические события (например, ответы, напоминания, обновления). Это стимулирует такие компетенции, как проактивность, обработка прерываний и осведомлённость о сроках, которые недостаточно измеряются в синхронных условиях.
Как структурирована платформа ARE?
ARE ориентирована на время и рассматривает «всё как событие». Пять основных концепций организуют симуляции: приложения (stateful интерфейсы инструментов), среды (коллекции приложений, правил, данных), события (записанные события), уведомления (настраиваемая наблюдаемость для агента) и сценарии (начальное состояние + запланированные события + верификатор).
Что на самом деле измеряет Gaia2?
Gaia2 нацелена на общие возможности агентов в условиях реалистичного давления: адаптивность к ответам среды, обработка неоднозначности, устойчивость к шуму, временные ограничения (действия в пределах допусков) и координация между агентами (координация субагентов, заменяющих приложения).
Насколько велик бенчмарк — 800 или 1120 сценариев?
Публичный набор данных указывает на 800 сценариев в 10 вселенных. В экспериментальной части статьи упоминается 1120 верифицируемых аннотированных сценариев в среде Mobile (отражающих расширенные/увеличенные конфигурации, использованные в исследовании).
Как оцениваются агенты, если мир меняется?
Gaia2 оценивает последовательности записываемых действий по сравнению с действиями оракула с проверкой аргументов на уровне аргументов. Аргументы проверяются с помощью жёстких (точных) или мягких (LLM-судья) сравнений в зависимости от типа, сохраняя причинно-следственные связи и соблюдая временные ограничения.
Резюме
ARE + Gaia2 смещают цель со статической корректности на корректность в условиях изменений. Если ваш агент претендует на готовность к производству, он должен обрабатывать асинхронность, неоднозначность, шум, временные рамки и координацию между агентами — и делать это с верифицируемыми следами записываемых действий.
1. Какие возможности предоставляет Ivy Framework для разработчиков машинного обучения?
Ivy Framework позволяет унифицировать разработку машинного обучения во всех фреймворках. С его помощью можно создать и обучить нейронную сеть, которая будет работать на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX без изменений в коде.
2. Какие преимущества даёт использование Ivy Framework при работе с различными фреймворками?
Использование Ivy Framework позволяет разработчикам писать код, который будет одинаково работать на разных фреймворках. Это упрощает разработку и тестирование моделей машинного обучения, а также позволяет выбирать наиболее подходящий фреймворк для конкретной задачи.
3. Какие функции Ivy Framework позволяют организовать параметры и проверить операции в стиле Array API?
В статье упоминается использование ivy.Container для организации параметров. Также проводятся операции в стиле Array API на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX. Это позволяет проверить согласованность выполнения операций на разных фреймворках.
4. Какие цели преследует использование асинхронного взаимодействия в Agents Research Environments (ARE)?
Agents Research Environments (ARE) стимулирует такие компетенции агентов, как проактивность, обработка прерываний и осведомлённость о сроках. Это достигается за счёт асинхронного взаимодействия, когда среда развивается, пока агент рассуждает, внедряя запланированные или стохастические события.
5. Какие основные концепции организуют симуляции в ARE?
Основные концепции, которые организуют симуляции в ARE, включают приложения (stateful интерфейсы инструментов), среды (коллекции приложений, правил, данных), события (записанные события), уведомления (настраиваемая наблюдаемость для агента) и сценарии (начальное состояние + запланированные события + верификатор).