keras: JAX, TensorFlow, PyTorch をサポートすることでフレームワークのロックインを解消するマルチバックエンド・ディープラーニング・フレームワーク

何を解決するか

Keras 3 は、フレームワークのロックインを解消するために設計されたハイレベルなディープラーニング・フレームワークです。コンピュータビジョン、NLP、オーディオ処理などのさまざまなタスク向けにモデルを構築・訓練しながら、実際に計算を実行する基盤となるエンジンに依存しないようにすることができます。

仕組み

Keras 3 はマルチバックエンド・インターフェースとして機能します。モデル開発のための一貫したハイレベル API を提供し、それを JAX, TensorFlow, PyTorch, または OpenVINO（後者は推論のみ）の上で実行できます。ユーザーは環境変数を設定することでこれらのバックエンドを切り替えることができ、コードを書き直すことなく、各フレームワークの特定のパフォーマンスやエコシステムの利点を活用できます。

対象ユーザー

個人の開発者からグローバル企業まで、モデル開発を加速させ、単一のバックエンド・フレームワークに縛られることを避けたいディープラーニングの実践者向けに設計されています。

ハイライト

• マルチバックエンド・サポート: 訓練には JAX, TensorFlow, PyTorch と互換性があり、推論には OpenVINO と互換性があります。
• パフォーマンスの最適化: 特定のアーキテクチャに対して最も速いバックエンドを選択でき、速度を 20% から 350% 向上させる可能性があります。
• 相互運用性: Keras モデルは、tf.data.Dataset や PyTorch DataLoaders を含むあらゆる形式のデータセットを使用できます。
• 高いスケーラビリティ: ローカルのノートパソコンから、大規模な GPU または TPU クラスターまでスケールします。