JAX में jit और ऑब्जेक्ट स्टेट: TracerArrayConversionError से बचाव के तरीके

JAX में jit के साथ ऑब्जेक्ट स्टेट बदलने पर TracerArrayConversionError क्यों आती है, और इससे कैसे बचें। शुद्ध फ़ंक्शन, लौटाए गए मान, pytree, डिजाइन पैटर्न गाइड.

JAX, jit और ऑब्जेक्ट स्टेट हमेशा सहज रूप से साथ नहीं चलते। एक आम गलती यह है कि jitted मेथड के अंदर किसी एट्रिब्यूट को बदल दिया जाए, और बाद में उसी एट्रिब्यूट का इस्तेमाल यूं किया जाए जैसे वह साधारण NumPy array हो। नतीजा होता है TracerArrayConversionError और यह उलझन कि मान कब 'concrete' बनते हैं और ऐसे चकित करने वाले व्यवहार से बचने के लिए कोड कैसे रचा जाए।

समस्या का सेटअप

मुद्दा तब सामने आता है जब कोई jitted फ़ंक्शन किसी मध्यवर्ती मान को किसी मेंबर एट्रिब्यूट में असाइन कर देता है, और बाद में उस एट्रिब्यूट तक jitted संदर्भ के बाहर पहुंच बनाई जाती है। नीचे दिया गया कोड यही व्यवहार दोहराता है।

def host_bootstrap():
    print("This code runs once at the beginning of the program.")
    return jnp.array([1.0, 2.0, 3.0])
class Box:
    @partial(jax.jit, static_argnums=0)
    def apply_jit(self, arr):
        print("This code runs once during the first trace.")
        out = arr * 2
        self.cache = out
        return out
# प्रोग्राम का निष्पादन
payload = host_bootstrap()
box = Box()
out1 = box.apply_jit(payload)  # ट्रेसिंग यहीं होती है
np.array(out1)
np.array(box.cache)

मेथड के परिणाम पर np.array कॉल करना ठीक चलता है, लेकिन एट्रिब्यूट पर वही करने पर यह त्रुटि मिलती है:

jax.errors.TracerArrayConversionError: The numpy.ndarray conversion method __array__() was called on traced array with shape float32[3]

असल में गड़बड़ी क्या है

jit जैसी JAX ट्रांसफ़ॉर्मेशन शुद्ध फ़ंक्शनों के लिए बनी हैं। एक शुद्ध फ़ंक्शन इनपुट्स को नहीं बदलता, न ही किसी छिपी हुई स्टेट पर निर्भर होता है, और उसका आउटपुट केवल इनपुट्स पर निर्भर करता है। jitted मेथड के भीतर self.cache को असाइन करना मूलतः फ़ंक्शन के इनपुट को बदलना है, जो इस शुद्धता के अनुबंध को तोड़ देता है। jit के trace/compile चरण के दौरान out जैसे मान concrete array नहीं बल्कि tracer होते हैं। jitted फ़ंक्शन से मान लौटाने पर JAX के पास उसे मूर्त (materialize) करने की साफ़ सीमा होती है; उसी मान को किसी एट्रिब्यूट में असाइन करने पर ऐसा नहीं होता।

एट्रिब्यूट में रखा मान कब 'concrete' बनेगा?

केवल तब, जब वह JIT-कंपाइल्ड फ़ंक्शन से लौटाया जाए। अगर वह नहीं लौटाया गया, तो उस बिंदु पर वह traced मान ही रहता है, और उसे NumPy array की तरह इस्तेमाल करने पर कन्वर्ज़न एरर उठती है। jit के भीतर स्टेट बदलने वाला कोड स्पष्ट रूप से परिभाषित व्यवहार नहीं रखता।

यहां एक और चेतावनी संकेत है: self को static चिह्नित करना जबकि आप उसे बदल भी रहे हों। यह साफ़ तौर पर हतोत्साहित किया गया है। शुद्ध फ़ंक्शन और मेथड्स के साथ jit के उपयोग पर JAX दस्तावेज़ व FAQ में pitfalls और सुझाए गए तरीकों को देखें: शुद्ध फ़ंक्शन और मेथड्स के साथ jit का उपयोग कैसे करें।

डिज़ाइन को सही करना

अगर मान का इस्तेमाल jitted फ़ंक्शन के बाहर करना है, तो उसे लौटाएं और ऑब्जेक्ट स्टेट का अपडेट Python साइड पर करें। इससे शुद्धता बनी रहती है और JAX को परिणाम को मूर्त करने की साफ़ राह मिलती है। साथ ही, जब आप self को अपडेट करना चाहते हों या उस पर निर्भर हों, तो उसे static न चिह्नित करें।

def host_bootstrap():
    print("This code runs once at the beginning of the program.")
    return jnp.array([1.0, 2.0, 3.0])
class Box:
    @jax.jit
    def apply_jit(self, arr):
        print("This code runs once during the first trace.")
        out = arr * 2
        return out
# प्रोग्राम का निष्पादन
payload = host_bootstrap()
box = Box()
out1 = box.apply_jit(payload)
# jit के बाहर ऑब्जेक्ट स्टेट अपडेट करें
box.cache = out1
# अब दोनों रूपांतरण ठीक से काम करते हैं
np.array(out1)
np.array(box.cache)

एक दूसरा व्यावहारिक तरीका है ऑब्जेक्ट को pytree बनाना, उसे static न चिह्नित करना, और फ़ंक्शन से अपडेटेड इंस्टेंस लौटाना। यह छिपी हुई म्यूटेशन के बजाय स्टेट को स्पष्ट रूप से पास करने के विचार से मेल खाता है।

यह क्यों मायने रखता है

JAX का कंपाइलेशन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन मॉडल शुद्ध फ़ंक्शनों को मानता है। ट्रेसिंग के दौरान साइड इफेक्ट्स पर भरोसा करना इन मान्यताओं को तोड़ देता है और नाज़ुक, अपरिभाषित व्यवहार को जन्म देता है। मानों को लौटाना स्पष्ट materialization सीमा देता है और ट्रांसफ़ॉर्मेशन को पूर्वानुमेय व संयोजनीय रखता है।

मुख्य बातें

अगर आपको jitted मेथड के बाहर कोई मान चाहिए, तो उसे लौटाएं। jit के भीतर एट्रिब्यूट्स को बदलने से बचें, और self को static न चिह्नित करें जब उसे बदला जा रहा हो। अगर स्टेट को कई मेथड कॉल्स के पार ले जाना है, तो उसे स्पष्ट रूप से पास करें, या अपनी क्लास को pytree की तरह संरचित करें और अपडेटेड स्टेट लौटाएं। ये पैटर्न आपके कोड को JAX के एक्ज़िक्यूशन मॉडल के अनुकूल रखते हैं और TracerArrayConversionError जैसी चौंकाने वाली त्रुटियों से बचाते हैं।