Kādu programmēšanas valodu izmanto mākslīgajam intelektam? Praktiska rokasgrāmata.

Ja kādreiz esat domājuši, kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgajam intelektam , esat īstajā vietā. Cilvēki iztēlojas neona apgaismotas laboratorijas un slepenu matemātiku, taču īstā atbilde ir draudzīgāka, nedaudz nekārtīga un ļoti cilvēciska. Dažādas valodas izceļas dažādos posmos: prototipu veidošanā, apmācībā, optimizācijā, apkalpošanā, pat darbībā pārlūkprogrammā vai tālrunī. Šajā rokasgrāmatā mēs izlaidīsim lieku lietu un kļūsim praktiski, lai jūs varētu izvēlēties valodu steku, nepārdomājot katru sīkumu. Un jā, mēs vairāk nekā vienu reizi pateiksim, kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgajam intelektam, jo ​​tas ir tieši tas jautājums, kas ikvienam ir prātā. Sāksim.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 10 labākie mākslīgā intelekta rīki izstrādātājiem
Palieliniet produktivitāti, kodējiet gudrāk un paātriniet izstrādi ar labākajiem mākslīgā intelekta rīkiem.

🔗 Mākslīgā intelekta programmatūras izstrāde salīdzinājumā ar parasto izstrādi
Izprotiet galvenās atšķirības un uzziniet, kā sākt veidot, izmantojot mākslīgo intelektu.

🔗 Vai programmatūras inženierus aizstās mākslīgais intelekts?
Izpētiet, kā mākslīgais intelekts ietekmē programmatūras inženierijas karjeras nākotni.

"Kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgajam intelektam?"

Īsā atbilde: labākā valoda ir tā, kas ar minimālu drāmu noved no idejas līdz uzticamiem rezultātiem. Garākā atbilde:

• Ekosistēmas dziļums — nobriedušas bibliotēkas, aktīvs kopienas atbalsts, ietvari, kas vienkārši darbojas.

• Izstrādātāja ātrums — kodolīga sintakse, salasāms kods, baterijas iekļautas komplektā.

• Veiktspējas glābšanas lūkas — kad nepieciešams neapstrādāts ātrums, pārejiet uz C++ vai GPU kodoliem, nepārrakstot planētu.

• Sadarbspēja — tīras API, ONNX vai līdzīgi formāti, vienkārši izvietošanas ceļi.

• Mērķa virsma — darbojas serveros, mobilajās ierīcēs, tīmeklī un perifērijā ar minimālām deformācijām.

• Instrumentu realitāte — atkļūdotāji, profilētāji, piezīmju grāmatiņas, pakotņu pārvaldnieki, CI — viss kopā.

Būsim godīgi: tu droši vien jauksiet valodas. Tā ir virtuve, nevis muzejs. 🍳

Ātrais secinājums: jūsu noklusējuma vērtība sākas ar Python 🐍

prototipu, pētniecības, precizēšanas un pat ražošanas procesu izstrādei sāk ar Python Scala vai Java ar Apache Spark [3]. Lai nodrošinātu efektīvus un ātrus mikropakalpojumus, Go vai Rust nodrošina stabilu secinājumu veikšanu ar zemu latentumu. Un jā, jūs varat palaist modeļus pārlūkprogrammā, izmantojot ONNX Runtime Web, kad tas atbilst produkta vajadzībām [2].

Tātad… kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgā intelekta jomā praksē? Draudzīgs Python smadzenēm, C++/CUDA muskuļiem un kaut kas līdzīgs Go vai Rust durvīm, pa kurām lietotāji faktiski iet [1][2][4].

Salīdzināšanas tabula: īss ieskats mākslīgā intelekta valodās 📊

Jā, tabulu atstarpes ir nedaudz dīvainas. Turklāt Python nav brīnumlīdzeklis; tas ir tikai rīks, pēc kura visbiežāk ķersieties klāt [1].

Padziļināta analīze 1: Python pētniecībai, prototipu veidošanai un lielākajai daļai apmācību 🧪

Python superspēja ir ekosistēmas gravitācija. Ar PyTorch jūs iegūstat dinamiskus grafikus, tīru imperatīvo stilu un aktīvu kopienu; pats galvenais, jūs varat nodot modeļus citām izpildlaika vidēm, izmantojot ONNX, kad pienāk laiks to izplatīšanai [1][2]. Svarīgākais: ja ātrumam ir nozīme, Python nav lēni vektorizējams ar NumPy vai jāraksta pielāgotas operācijas, kas iekļaujas C++/CUDA ceļos, ko atklāj jūsu ietvars [4].

Īsa anekdote: datorredzes komanda izveidoja defektu noteikšanas prototipu Python piezīmju grāmatiņās, validēja to ar nedēļas attēliem, eksportēja uz ONNX un pēc tam nodeva Go pakalpojumam, izmantojot paātrinātu izpildlaiku — bez atkārtotas apmācības vai pārrakstīšanas. Pētniecības cilpa saglabājās veiklība; ražošanas process palika garlaicīgs (labākajā nozīmē) [2].

Padziļināta iepazīšanās 2: C++, CUDA un TensorRT ātrai apstrādei 🏎️

Lielu modeļu apmācība notiek GPU paātrinātās stekos, un veiktspējai kritiski svarīgas darbības notiek C++/CUDA valodās. Optimizētas izpildlaika vides (piemēram, TensorRT, ONNX izpildlaiks ar aparatūras izpildes nodrošinātājiem) sniedz lielus ieguvumus, izmantojot apvienotus kodolus, jauktu precizitāti un grafu optimizāciju [2][4]. Sāciet ar profilēšanu; izveidojiet pielāgotus kodolus tikai tur, kur tas patiešām ir sāpīgi.

3. padziļinātā analīze: Rust and Go — uzticami pakalpojumi ar zemu latentumu 🧱

Kad mašīnmācīšanās sastopas ar ražošanas vidi, saruna pāriet no F1 ātruma uz miniveniem, kas nekad neplīst. Rust un Go : spēcīga veiktspēja, paredzami atmiņas profili un vienkārša izvietošana. Praksē daudzas komandas trenējas Python valodā, eksportē uz ONNX un darbojas aiz Rust vai Go API — tīra atbildības nodalīšana, minimāla kognitīvā slodze operācijām [2].

Padziļināta izpēte 4: Scala un Java datu cauruļvadiem un funkciju krātuvēm 🏗️

Mākslīgais intelekts nerodas bez labiem datiem. Liela mēroga ETL, straumēšanai un funkciju inženierijai Scala vai Java ar Apache Spark joprojām ir darba zirgi, apvienojot pakešapstrādi un straumēšanu zem viena jumta un atbalstot vairākas valodas, lai komandas varētu netraucēti sadarboties [3].

Padziļināta analīze 5: TypeScript un mākslīgais intelekts pārlūkprogrammā 🌐

Modeļu palaišana pārlūkprogrammā vairs nav ballīšu triks. ONNX Runtime Web var palaist modeļus klienta pusē, nodrošinot privātu pēc noklusējuma secinājumu izmantošanu mazām demonstrācijām un interaktīviem logrīkiem bez servera izmaksām [2]. Lieliski piemērots ātrai produktu iterācijai vai iegulšanai.

Padziļināta analīze 6: Mobilais mākslīgais intelekts ar Swift, Kotlin un portatīvajiem formātiem 📱

Ierīcē iebūvētais mākslīgais intelekts uzlabo latentumu un privātumu. Bieži izmantotais veids: apmācība Python valodā, eksportēšana uz ONNX, konvertēšana mērķim (piemēram, Core ML vai TFLite) un pievienošana Swift vai Kotlin . Māksla ir modeļa lieluma, precizitātes un akumulatora darbības laika līdzsvarošana; kvantizācija un aparatūras ziņā atbilstošas ​​operācijas palīdz [2][4].

Reālās pasaules steks: kombinē bez kauna 🧩

Tipiska mākslīgā intelekta sistēma varētu izskatīties šādi:

• Modeļu izpēte — Python piezīmju grāmatiņas ar PyTorch.

• Datu cauruļvadi — Spark uz Scala vai PySpark ērtībai, ieplānots ar Airflow.

• Optimizācija — eksportēšana uz ONNX; paātriniet darbību ar TensorRT vai ONNX izpildlaika EP.

• Apkalpošana — Rust vai Go mikropakalpojums ar plānu gRPC/HTTP slāni, automātiski mērogots.

• Klienti — tīmekļa lietotne TypeScript valodā; mobilās lietotnes Swift vai Kotlin valodā.

• Novērojamība — metrika, strukturēti žurnāli, novirzes noteikšana un vairāki informācijas paneļi.

Vai tas viss ir nepieciešams katram projektam? Protams, ka nē. Taču joslu kartēšana palīdz zināt, kurā pagriezienā doties tālāk [2][3][4].

Bieži pieļautas kļūdas, izvēloties mākslīgā intelekta programmēšanas valodu 😬

• Pārāk agra optimizācija — uzrakstiet prototipu, pierādiet tā vērtību un pēc tam dzenieties pakaļ nanosekundēm.

• Aizmirstot izvietošanas mērķi — ja tam jādarbojas pārlūkprogrammā vai ierīcē, rīkjoslu plānojiet jau pirmajā dienā [2].

• Ignorējot datu sakārtošanu — krāšņs modelis uz aizdomīgām iezīmēm ir kā savrupmāja uz smiltīm [3].

• Monolīta domāšana — modelēšanai var paturēt Python un kalpot ar Go vai Rust, izmantojot ONNX.

• Dzenoties pēc jaunuma — jauni ietvari ir forši; uzticamība ir foršāka.

Ātra izvēle pēc scenārija 🧭

• Sākot no nulles — Python ar PyTorch. Pievienot scikit-learn klasiskajai mašīnmācīšanās apguvei.

• Malas vai latentuma ziņā kritisks — Python apmācībai; C++/CUDA plus TensorRT vai ONNX izpildlaiks secinājumiem [2][4].

• Lielo datu funkciju inženierija — Spark ar Scala vai PySpark.

• Tīmeklī pirmās lietotnes vai interaktīvas demonstrācijas — TypeScript ar ONNX Runtime Web [2].

• iOS un Android piegāde — Swift ar Core-ML pārveidotu modeli vai Kotlin ar TFLite/ONNX modeli [2].

• Misijai kritiski svarīgi pakalpojumi — kalpot Rust vai Go vidē; saglabāt modeļa artefaktus pārnēsājamus, izmantojot ONNX [2].

BUJ: tātad… kāda programmēšanas valoda atkal tiek izmantota mākslīgajam intelektam? ❓

• Kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgajam intelektam pētniecībā?
  Python, tad dažreiz JAX vai PyTorch specifiski rīki, ar C++/CUDA zem pārsega ātruma uzlabošanai [1][4].

• Kā ar ražošanu?
  Apmācība Python valodā, eksportēšana ar ONNX, apkalpošana, izmantojot Rust/Go vai C++, kad milisekundes ir svarīgas [2][4].

• Vai JavaScript ir pietiekams mākslīgajam intelektam?
  Demonstrācijām, interaktīviem logrīkiem un zināmai ražošanas secināšanai, izmantojot tīmekļa izpildlaikus, jā; masveida apmācībai īsti ne [2].

• Vai R ir novecojis?
  Nē. Tas ir lieliski piemērots statistikai, atskaišu veidošanai un noteiktām mašīnmācīšanās darbplūsmām.

• Vai Džūlija aizstās Python?
  Varbūt kādreiz, varbūt nē. Ieviešanas līknes prasa laiku; izmantojiet rīku, kas jūs atbloķē jau šodien.

TL;DR🎯

• Sāciet Python , lai nodrošinātu ātrumu un ekosistēmas komfortu.

• Izmantojiet C++/CUDA un optimizētus izpildlaikus, kad nepieciešams paātrinājums.

• Pasniedziet ar Rust vai Go, lai nodrošinātu stabilitāti ar zemu latentumu.

• Uzturiet datu cauruļvadus veselus, izmantojot Scala/Java platformā Spark.

• Neaizmirstiet par pārlūkprogrammas un mobilo ierīču ceļiem, kad tie ir daļa no produkta stāsta.

• Pats galvenais, izvēlieties kombināciju, kas samazina berzi no idejas līdz ietekmei. Tā ir īstā atbilde uz jautājumu, kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgajam intelektam — nevis viena valoda, bet gan īstais mazais orķestris. 🎻

Atsauces

1. Stack Overflow izstrādātāju aptauja 2024. gadā — valodas lietojums un ekosistēmas signāli
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (oficiālā dokumentācija) — starpplatformu secinājumi (mākonis, perifērija, tīmeklis, mobilā versija), ietvara sadarbspēja
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (oficiālā vietne) — daudzvalodu dzinējs datu inženierijai/zinātnei un mašīnmācībai plašā mērogā
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA rīkkopa (oficiālā dokumentācija) — GPU paātrinātas bibliotēkas, kompilatori un rīki C/C++ un dziļās mācīšanās sistēmām
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (oficiālā vietne) — plaši izmantots dziļās mācīšanās ietvars pētniecībai un ražošanai
   https://pytorch.org/

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums