גרף דינמי או גרף סטטי - איך המודל שלך חושב?

כשאנחנו בונים מודל למידת מכונה, הוא לא “רץ” סתם כך - הוא מבצע שרשרת פעולות חישוביות שמיוצגת בגרף. אבל איך בדיוק נבנה הגרף הזה - מראש או בזמן אמת? כאן נכנסת ההבחנה בין Dynamic Graph ל-Static Graph.

גרף דינמי (Dynamic Graph)

הגרף נבנה תוך כדי ריצה, כל שלב מתווסף בזמן אמת. כלומר - בכל פעם שאתה מזין נתון, המערכת “מציירת” מחדש את המסלול החישובי.

דוגמה:

ב-PyTorch או JAX (במצב Eager Execution), כל פעולה שאתה כותב בקוד מתורגמת מיד לחישוב. רוצים לשנות לוגיקה? להוסיף תנאי? פשוט כותבים - וזה עובד.

יתרונות:

• גמישות גבוהה - קל לדבג ולשנות תוך כדי פיתוח.
• אינטואיטיבי - הקוד נראה כמו פייתון רגיל.

חסרונות:

• פחות אופטימיזציה.
• כל פעם צריך “לבנות ולפרק” את הגרף מחדש - פחות יעיל בפרודקשן.

גרף סטטי (Static Graph)

כאן, הגרף נבנה לפני הריצה. המודל עובר שלב של “קומפילציה” - בנייה אחת, ואז ריצה מהירה וחוזרת.

דוגמה:

ב-TensorFlow 1.x או ב-ONNX, מגדירים מראש את כל שכבות המודל והזרימה ביניהן. לאחר מכן, אפשר להריץ את אותו גרף שוב ושוב עם נתונים שונים.

יתרונות:

• ביצועים גבוהים - המערכת יכולה לבצע אופטימיזציות מראש.
• מתאים ל-Inference ולפריסה בפרודקשן.

חסרונות:

• פחות גמיש לשינויים תוך כדי ריצה.
• נדרש שלב “קומפילציה” נפרד.

אז מתי נשתמש בכל אחד?

מצב	גרף דינמי	גרף סטטי
מחקר ופיתוח	✅ כן	❌ פחות מתאים
פרודקשן / Inference	❌ פחות יעיל	✅ מומלץ
נוחות כתיבה	✅ מאוד	⚠️ דורש הגדרה מראש
ביצועים	⚠️ בינוניים	🚀 גבוהים מאוד

בשורה התחתונה:

גרף דינמי נותן לך שליטה וגמישות, בעוד גרף סטטי נותן לך מהירות ויעילות. מערכות מתקדמות משלבות בין השניים - כדי להנות מהיתרונות של שניהם.