Для чего это нужно?:
Встраивание Lua в Rust-приложения: можно использовать Rust-крейты, такие как mlua (ранее rlua), для создания экземпляра виртуальной машины Lua внутри вашей программы.
Это позволяет:
- Вызывать функции из Lua-скриптов. Например, вы можете предоставить функции для загрузки данных, предварительной обработки или выполнения выводов модели.
- Выполнять Lua-скрипты, которые, в свою очередь, могут вызывать высокопроизводительные вычисления, реализованные в Rust.
- Преобразовывать данные между экосистемами Rust и Lua с помощью таких трейтов, как FromLua и IntoLua.
Использование Rust для реализации высокопроизводительных ядер:
Вы можете разрабатывать и компилировать критические для
производительности компоненты ML (например, операции с тензорами,
функции активации, слои нейронных сетей) в виде библиотек Rust. Затем
эти библиотеки можно сделать доступными для Lua через C-совместимый FFI (Foreign Function Interface). В этом сценарии Lua выступает в роли
скриптового языка, который управляет конвейером и вызывает быстрые
Rust-библиотеки.
Использование Rust для высокопроизводительных компонентов (например, кастомных операторов или инференса), а Lua — для скриптовой логики (в устаревших Torch-проектах).
Преобразование кода между языками с помощью ИИ-инструментов (например, конвертеров Rust ↔ Lua), но это скорее относится к области NLP и транспиляции, а не к ML-разработке.
Реализация CNN с механизмами внимания, кастомной функцией потерь, обучением с Tokio, многопоточностью и сериализацией
CNN (Convolutional Neural Network): Это тип нейронной сети, который хорошо подходит для работы с изображениями. Она учится выделять важные признаки (например, края, текстуры) на разных слоях.
Механизмы внимания (Attention Mechanisms): Это способ для нейронной сети сосредоточиться на самых важных частях данных, игнорируя лишнее.
Кастомная функция потерь (Custom Loss): Обычно нейросети учатся, минимизируя ошибку (потери). Стандартные функции потерь не всегда подходят, поэтому иногда пишут свою, под конкретную задачу.
Асинхронное обучение с Tokio: Это способ обучать нейросеть так, чтобы она не простаивала, пока ждёт данных или выполнения других операций. Tokio — библиотека для Rust, которая помогает писать асинхронный код.
Многопоточность (Multithreading): Это когда программа выполняет несколько задач одновременно, используя несколько потоков (нитей) выполнения.
Сериализация: Это процесс преобразования данных (например, модели нейросети) в формат, который можно сохранить на диск или передать по сети, а потом восстановить обратно.
// Cargo.toml (dependencies - assume you add these to your Cargo.toml)
// [dependencies]
// rlua = "0.19"
// tch = "0.16" // For PyTorch bindings in Rust
// rand = "0.8" // For random data generation
// tokio = { version = "1", features = ["full"] } // For async runtime
// serde = { version = "1", features = ["derive"] } // For serialization
// serde_json = "1" // For JSON handling
use rlua::{Lua, Result as LuaResult};
use std::sync::{Arc, Mutex};
use tch::{nn, Device, IndexOp, Kind, Tensor};
use rand::Rng;
use tokio::runtime::Runtime;
use serde::{Deserialize, Serialize};
use std::collections::HashMap;
use std::error::Error;
use std::thread;
use std::time::Duration;
// Define a complex neural network architecture with multiple layers, attention, and custom loss
#[derive(Debug)]
struct ComplexNet {
vs: nn::VarStore,
conv1: nn::Conv2D,
conv2: nn::Conv2D,
attention: nn::MultiheadAttention,
fc1: nn::Linear,
fc2: nn::Linear,
dropout: nn::Dropout,
}
impl ComplexNet {
fn new(device: Device) -> Self {
let vs = nn::VarStore::new(device);
let root = vs.root();
let conv1 = nn::conv2d(&root / "conv1", 3, 32, 3, Default::default());
let conv2 = nn::conv2d(&root / "conv2", 32, 64, 3, Default::default());
let attention = nn::multihead_attention(&root / "attention", 64, 8, 8, Default::default());
let fc1 = nn::linear(&root / "fc1", 64 * 6 * 6, 512, Default::default()); // Assuming input image 32x32
let fc2 = nn::linear(&root / "fc2", 512, 10, Default::default());
let dropout = nn::dropout(0.5);
ComplexNet { vs, conv1, conv2, attention, fc1, fc2, dropout }
}
fn forward(&self, x: &Tensor) -> Tensor {
let mut out = x.apply(&self.conv1).relu().max_pool2d(2, 2);
out = out.apply(&self.conv2).relu().max_pool2d(2, 2);
// Reshape for attention: batch x seq_len x embed_dim (flatten spatial dims to seq)
let shape = out.size();
let batch = shape[0];
let embed_dim = shape[1];
let seq_len = (shape[2] * shape[3]) as i64;
out = out.view([batch, embed_dim, seq_len]).transpose(1, 2); // batch x seq_len x embed_dim
let (attn_out, _) = self.attention.forward(&out, &out, &out, None, None, None, false);
out = attn_out.mean_dim(1, false); // Aggregate over sequence
out = out.apply(&self.fc1).relu();
out = self.dropout.forward_t(&out, true);
out.apply(&self.fc2)
}
// Custom loss with label smoothing and entropy regularization
fn custom_loss(&self, logits: &Tensor, targets: &Tensor, smoothing: f64) -> Tensor {
let log_probs = logits.log_softmax(-1);
let mut one_hot = Tensor::zeros_like(&log_probs);
one_hot.i(..).scatter_(-1, &targets.unsqueeze(-1), 1.0);
one_hot = one_hot * (1.0 - smoothing) + (smoothing / logits.size()[1] as f64);
let ce_loss = (-&one_hot * &log_probs).sum_dim_intlist(-1, false, Kind::Float).mean(Kind::Float);
// Entropy regularization
let entropy = (-&log_probs * &log_probs.exp()).sum_dim_intlist(-1, false, Kind::Float).mean(Kind::Float);
ce_loss - 0.01 * entropy
}
}
// Serializable struct for ML results
#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)]
struct MLResult {
predictions: Vec<Vec<f64>>,
loss: f64,
metrics: HashMap<String, f64>,
}
// Async task for training in background
async fn async_train(net: Arc<Mutex<ComplexNet>>, data: Tensor, targets: Tensor, epochs: usize) -> Result<MLResult, Box<dyn Error>> {
let mut rng = rand::thread_rng();
let opt = nn::Adam::default().build(&net.lock().unwrap().vs, 1e-3)?;
let mut results = MLResult {
predictions: vec![],
loss: 0.0,
metrics: HashMap::new(),
};
for epoch in 0..epochs {
let logits = net.lock().unwrap().forward(&data);
let loss = net.lock().unwrap().custom_loss(&logits, &targets, 0.1);
opt.backward_step(&loss);
// Simulate complex metric calculation
let accuracy = logits.argmax(-1, false).eq_tensor(&targets).to_kind(Kind::Float).mean(Kind::Float).double_value(&[]);
results.metrics.insert(format!("epoch_{}_acc", epoch), accuracy);
results.loss = loss.double_value(&[]);
// Random delay for async simulation
tokio::time::sleep(Duration::from_millis(rng.gen_range(100..500))).await;
}
let final_logits = net.lock().unwrap().forward(&data);
results.predictions = final_logits.softmax(-1, Kind::Float).iter_double().collect::<Vec<f64>>().chunks(10).map(|c| c.to_vec()).collect();
Ok(results)
}
// Lua integration: Expose Rust functions to Lua
fn setup_lua(net: Arc<Mutex<ComplexNet>>) -> LuaResult<()> {
let lua = Lua::new();
// Bind complex Rust closure to Lua
let train_func = lua.create_function(|_, (epochs): (usize,)| {
let rt = Runtime::new().unwrap();
let net_clone = net.clone();
let data = Tensor::randn([32, 3, 32, 32], (Kind::Float, Device::Cpu)); // Fake data
let targets = Tensor::randint(10, [32], (Kind::Int64, Device::Cpu));
let handle = rt.spawn(async move {
async_train(net_clone, data, targets, epochs).await
});
let result = rt.block_on(handle).unwrap()?;
let json = serde_json::to_string(&result)?;
Ok(json)
})?;
lua.globals().set("train_model", train_func)?;
// Multithreaded Lua execution for complexity
let lua_clone = lua.clone();
thread::spawn(move || {
lua_clone.eval::<()>(r#"
local result = train_model(5)
print("Lua received: " .. result)
-- Complex Lua ML script: Implement a simple genetic algorithm for hyperparam tuning
function genetic_algo(pop_size, generations)
local population = {}
for i=1, pop_size do
population[i] = {lr = math.random() * 0.01, epochs = math.random(1, 10)}
end
for gen=1, generations do
-- Evaluate fitness (simulate with train_model)
for _, indiv in ipairs(population) do
indiv.fitness = 1 / (tonumber(train_model(indiv.epochs):match('"loss":(.-),')) or 1)
end
-- Selection, crossover, mutation (complex ops)
table.sort(population, function(a,b) return a.fitness > b.fitness end)
local new_pop = {}
for i=1, pop_size/2 do
local p1, p2 = population[i], population[i+1]
local child = {lr = (p1.lr + p2.lr)/2, epochs = math.floor((p1.epochs + p2.epochs)/2)}
if math.random() < 0.1 then child.lr = child.lr * (1 + math.random(-1,1)*0.05) end
table.insert(new_pop, child)
end
population = new_pop
end
return population[1]
end
local best_params = genetic_algo(20, 5)
print("Best params: lr=" .. best_params.lr .. ", epochs=" .. best_params.epochs)
"#, None).unwrap();
});
// Main thread Lua eval for hybrid execution
lua.eval::<()>(r#"
-- Lua side ML: Implement a basic perceptron for demonstration
function perceptron_train(inputs, targets, lr, epochs)
local weights = {}
for i=1, #inputs[1] do weights[i] = math.random() - 0.5 end
local bias = math.random() - 0.5
for e=1, epochs do
for i=1, #inputs do
local sum = bias
for j=1, #inputs[i] do sum = sum + inputs[i][j] * weights[j] end
local output = sum > 0 and 1 or 0
local error = targets[i] - output
for j=1, #inputs[i] do weights[j] = weights[j] + lr * error * inputs[i][j] end
bias = bias + lr * error
end
end
return weights, bias
end
local inputs = {{0,0}, {0,1}, {1,0}, {1,1}}
local targets = {0, 1, 1, 0} -- XOR gate
local w, b = perceptron_train(inputs, targets, 0.1, 100)
print("Perceptron weights: " .. table.concat(w, ", ") .. ", bias=" .. b)
"#, None)?;
Ok(())
}
fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
tch::maybe_init_cuda();
let device = if tch::Cuda::is_available() { Device::Cuda(0) } else { Device::Cpu };
let net = Arc::new(Mutex::new(ComplexNet::new(device)));
setup_lua(net)?;
// Simulate long-running process
thread::sleep(Duration::from_secs(10));
Ok(())
}