Aprendizaje profundo en Rust desde cero: así funciona

Acabo de publicar RustyASG en crates.io, un framework de deep learning que construí desde cero en Rust. El objetivo del proyecto ha sido explorar una arquitectura basada en grafos, alejándome del modelo de ejecución ansiosa habitual en frameworks como PyTorch.

Este artículo es un desglose técnico de su arquitectura, el diseño central y el bug más crítico que tuve que corregir para que todo funcionara con precisión.

La idea central define y luego ejecuta. RustyASG no calcula operaciones de inmediato; cada operación construye un nodo en un Abstract Semantic Graph ASG. Este grafo es un plano completo de la computación antes de ejecutar ningún número.

Una vez definido el grafo, se puede analizar para inferir formas de tensores y detectar incompatibilidades, diferenciar para generar automáticamente un grafo que compute gradientes de cualquier nodo y ejecutar sobre un backend optimizado, ya sea CPU o GPU. Este enfoque ofrece control global y posibilita optimizaciones como fusión de kernels y planificación estática de memoria.

Visión de arquitectura. Los componentes están estrictamente separados. El módulo tensor es un manejador simbólico ligero de un nodo en el grafo y todas sus operaciones modifican el grafo. El módulo asg contiene las estructuras que describen el cómputo sin ejecutarlo. El motor autograd aplica diferenciación automática en modo inverso, transformando el grafo del forward en otro que calcula gradientes. El runtime define el rasgo Backend y sus implementaciones para CPU mediante ndarray y GPU mediante wgpu.

Primeros pasos con un bloque Transformer. Incluí un ejemplo con un bucle de entrenamiento completo. Para probarlo, clona el repositorio con git clone https://github.com/Xzdes/RustyAsg y entra en la carpeta RustyAsg. Ejecuta cargo run --example transformer_demo --release. Por defecto se usa GPU; si prefieres CPU, cambia el flag use_gpu a false en examples/transformer_demo.rs. El resultado muestra la pérdida descendiendo época a época, validando toda la pila desde la construcción del grafo hasta el backpropagation en GPU.

Ejemplo de salida de entrenamiento. Inicio de entrenamiento, época 1 con pérdida aproximada 3.08, época 2 cerca de 2.84 y hacia la época 15 rondando 0.98, con un tiempo total alrededor de 1.3 segundos en la máquina de pruebas. Los valores pueden variar según hardware y configuración.

El bug más difícil. El framework parecía estable hasta que implementé un verificador de gradientes. Las pruebas comparaban gradientes analíticos del motor autograd frente a estimaciones numéricas. Un test clave que emulaba una operación de normalización de capa fallaba sistemáticamente con un error cercano al 60 por ciento. La causa raíz fue un fallo sutil en la lógica de backpropagation de la división cuando intervenía broadcasting. Al dividir un vector como 10 20 entre un escalar 2, el resultado es 5 10. En backpropagation, el gradiente del escalar 2 recibe contribuciones de ambos elementos de la salida; por tanto, los gradientes entrantes deben sumarse para producir el gradiente correcto del escalar original. Mi implementación ya contemplaba esta acumulación para suma y resta, pero la omití en división. La corrección consistió en detectar el caso de broadcasting del divisor y sumar los gradientes a la forma original antes de acumular. Esta pieza faltante arregló el test estilo LayerNorm y validó el motor autograd completo.

Próximos pasos. La base ya es estable. El roadmap inmediato incluye implementar gradientes de multiplicación de matrices y softmax, añadir optimizadores como AdamW, crear un asignador de buffers reciclable en wgpu para mejorar rendimiento y soportar serialización de modelos para guardar y cargar pesos entrenados. Las contribuciones son bienvenidas en GitHub y en los issues del proyecto.

Enlaces del proyecto. Repositorio en GitHub y paquete en crates.io.

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