Ivy

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MLコードの書き換えはもう不要！ Ivyを使えば、PyTorchをTensorFlow、JAX、NumPyに変換できます。時間と労力を節約し、生産性を向上させましょう。オープンソースで無料です！ 0
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What is Ivy?

機械学習フレームワークの多様な状況を乗りこなすのは難しい場合があります。完璧なモデルやライブラリを見つけても、プロジェクトが TensorFlow や JAX に依存している場合に、それが PyTorch で構築されていることに気づくかもしれません。手動でコードを書き直すことは、多くの場合、退屈で時間がかかり、デバッグが難しい微妙なエラーが発生しやすくなります。

Ivy は、これらのギャップを埋めるために特別に設計されています。ML コードのユニバーサル トランスレーターとして機能し、モデル、ツール、さらにはライブラリ全体を一般的なフレームワーク間で変換できます。目標は、開発プロセスを合理化しながら機能を維持し、元のフレームワークに関係なく、利用可能な最高のリソースを自由に使用できるようにすることです。

主な特徴

Ivy が、さまざまな ML エコシステム全体でより効果的に作業するのにどのように役立つかを以下に示します。

  • 🔁 ivy.transpile でコードを変換: ML モデル、関数、またはライブラリ全体をソースフレームワーク (現在は PyTorch) からターゲットフレームワーク (TensorFlow、JAX、または NumPy) に、多くの場合、1 行のコードだけで変換します。これにより、コードの適合に必要な手作業が大幅に軽減されます。

  • 🔧 完全な機能と修正可能性を保持: Ivy はソースからソースへの変換を実行するため、変換されたコードはブラック ボックスではありません。読みやすく、機能的で、完全に編集可能であるため、選択したターゲットフレームワーク内で検査、デバッグ、または拡張できます。

  • ⚡ ivy.trace_graph で最適化: Ivy またはネイティブフレームワークコードを含む Python 関数から、効率的なフレームワークネイティブ計算グラフを生成します。このプロセスにより、Python のオーバーヘッドが削除され、実行パスが最適化されます。

  • ↔️ 主要なフレームワークを統合: Ivy は現在、PyTorch から TensorFlow、JAX、および NumPy への変換をサポートしています。追加のソースフレームワークのサポートが積極的に開発されており、幅広い相互運用性の実現を目指しています。

  • 🧩 シームレスに統合: Ivy を使用して、あるフレームワークのエコシステムから別のフレームワークにコンポーネントを取り込みます。Kornia のようなライブラリは、Ivy を統合して、すぐに使用できるマルチフレームワークサポートを提供しています。

ユースケース

  1. 最先端のモデルを採用: GitHub で PyTorch で実装された、事前トレーニング済みの重みを持つ新しいアルゴリズムを発見したとします。チームの本番環境では TensorFlow を使用します。時間のかかる手動移植プロセスを行う代わりに、ivy.transpile(pytorch_model_class, source='torch', target='tensorflow') を使用して、重みのロードと統合の準備ができた同等の TensorFlow モデル構造を生成します。

  2. バックエンド全体でベンチマーク: 特定の数学演算のためにカスタム JAX 関数を開発し、さまざまなハードウェア上の TensorFlow や純粋な NumPy 実装と比較して、そのパフォーマンス特性を理解する必要があるとします。ivy.transpile を使用して、各バックエンドの同等のバージョンを作成し、単一のコードベースから一貫性のある公正なベンチマークを可能にします。

  3. 特殊なライブラリの活用: メインプロジェクトは TensorFlow ですが、PyTorch ベースの Kornia ライブラリでのみ利用可能な高度な画像拡張関数が必要だとします。tf_kornia = ivy.transpile(kornia, source='torch', target='tensorflow') を使用すると、変換されたライブラリをネイティブ TensorFlow モジュールのように扱い、TensorFlow コード内で Kornia 関数を直接呼び出すことができます。

結論

Ivy は、機械学習作業におけるフレームワークのサイロから解放します。PyTorch、TensorFlow、JAX、NumPy 間でのモデルとライブラリの変換を簡素化することで、Ivy は貴重な開発時間を節約し、新たな可能性を切り開きます。最高のツールとコードを、その出所に関係なく柔軟に使用できるため、翻訳ではなくイノベーションに集中できます。ソースからソースへのアプローチにより、プロセス全体を通してコードベースの制御と理解を維持できます。

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More information on Ivy

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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ivy was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-25.
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