Microjax 소개
최근 몇 년 사이, 딥러닝 연구자들과 개발자들 사이에서 JAX는 그 유연성과 강력함 덕분에 빠르게 주목받고 있습니다. 특히 JAX의 함수형 스타일은 기존의 PyTorch나 TensorFlow와는 다른 접근 방식으로 많은 개발자들에게 신선한 충격을 주고 있는데요. 이런 가운데, Microjax는 JAX의 본질적인 개념들을 단 두 개의 클래스와 여섯 개의 함수로 재현한 초경량 라이브러리입니다. 이 프로젝트는 특히 교육적인 목적에 초점을 맞춰, JAX가 내부적으로 어떻게 동작하는지를 최소한의 코드로 설명합니다.
Microjax 프로젝트는 Andrej Karpathy의 유명한 교육용 라이브러리인 Micrograd에서 영감을 받아 제작되었으며, JAX 스타일의 함수형 코딩을 선호하는 개발자들을 위해 작성되었습니다. 특히 Microjax는 JAX의 전신이라 할 수 있는 autograd에 대한 Matthew J Johnson의 2017년 발표 내용을 참조하고 있으며, 이를 간소화하여 Jupyter Notebook 형태로 구현하였습니다.
따라서 JAX의 작동 방식이 궁금하지만, 전체 프레임워크를 이해하기에는 부담스러웠던 개발자에게 Microjax는 매우 훌륭한 입문 자료가 될 수 있습니다. Colab에서 직접 실행 가능한 노트북 형식으로 제공되므로, 이론과 실습을 함께 진행하며 학습할 수 있는 장점도 있습니다.
Microjax 프로젝트의 목적
Microjax는 PyTorch의 인기에도 불구하고 함수형 프로그래밍 스타일을 제공하는 JAX의 철학을 소형 프로젝트로 구현해낸 것입니다. 단지 150줄 남짓의 코드로 구성된 이 프로젝트는, 복잡한 프레임워크 없이도 자동 미분(Automatic Differentiation)의 핵심 아이디어를 체험해볼 수 있도록 설계되었습니다.
이 프로젝트의 핵심 목적은 다음과 같습니다:
- 자동 미분(Autodiff)의 동작 원리 이해
- JAX의 핵심 개념 재현
- Colab 기반 튜토리얼 제공으로 실습 중심 학습 유도
Microjax 프로젝트는 단순한 코드 예제 그 이상을 지향합니다. Matthew J Johnson이 2017년에 발표한 autograd 프레젠테이션을 기반으로, 복잡한 수식 없이도 autodiff의 원리를 배울 수 있게 구성되어 있습니다. 해당 자료는 아래 링크에서 확인할 수 있습니다:
Autodiff 발표 영상
Autodiff 표 슬라이드
Autodiff 참고 코드
또한, Microjax는 Google Colab에서 바로 실행 가능한 Jupyter Notebook 형태의 튜토리얼을 제공하고 있어 이론 학습과 코드 실습을 동시에 가능하게 해주며, 실질적인 이해도를 크게 높여줍니다.
노트북은 미니멀한 코드 구조를 바탕으로, 사용자가 직접 autodiff의 흐름을 따라가면서 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히, forward pass와 backward pass의 로직을 수동으로 구현하고, 이를 통해 그래디언트가 어떻게 계산되는지 체험할 수 있게 되어 있습니다.
라이선스
Microjax 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, 상업적 사용을 포함한 자유로운 사용이 가능합니다.
Microjax 프로젝트 GitHub 저장소
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