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在本笔记本中，我们将展示如何使用Flax在TPU上预训练一个🤗 Transformers模型。

这里将使用GPT2的因果语言建模目标进行预训练。

正如在这个基准测试中所看到的，使用Flax/JAX在GPU/TPU上的训练通常比使用PyTorch在GPU/TPU上的训练要快得多，而且也可以显著降低成本。

Flax是一个高性能的神经网络库，旨在灵活性，基于JAX（见下文）构建。它旨在为用户提供完全控制其训练代码的能力，并经过精心设计，以便与JAX转换（如grad和pmap）良好配合（见Flax哲学）。Flax的介绍可以参考Flax Basic Colab或Flax示例列表。

JAX是Autograd和XLA的结合，专为高性能数值计算和机器学习研究而设计。它提供了Python+NumPy程序的可组合转换：微分、向量化、并行化、JIT编译到GPU/TPU等等。开始学习JAX的好地方是JAX 101教程。
你可能需要安装🤗 Transformers、🤗 Datasets、🤗 Tokenizers以及Flax和Optax。Optax是一个用于JAX的梯度处理和优化库，是Flax推荐的优化器库。

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