Kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui? Praktinis vadovas.

Jei kada nors susimąstėte, kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui (DI) , esate geroje kompanijoje. Žmonės įsivaizduoja neonu apšviestas laboratorijas ir slaptą matematiką, tačiau tikrasis atsakymas yra draugiškesnis, šiek tiek chaotiškas ir labai žmogiškas. Skirtingos kalbos sužiba skirtinguose etapuose: prototipų kūrimas, mokymas, optimizavimas, pateikimas, netgi paleidimas naršyklėje ar telefone. Šiame vadove praleisime nereikalingą informaciją ir pereisime prie praktinių dalykų, kad galėtumėte pasirinkti kalbą, kurios reikia, nespėliodami dėl kiekvieno smulkaus sprendimo. Ir taip, mes ne kartą pasakysime, kokia programavimo kalba naudojama DI, nes tai yra būtent tas klausimas, kuris visiems kyla. Pradėkime.

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 10 geriausių dirbtinio intelekto įrankių kūrėjams
Padidinkite produktyvumą, programuokite sumaniau ir paspartinkite kūrimą naudodami geriausius dirbtinio intelekto įrankius.

🔗 Dirbtinio intelekto programinės įrangos kūrimas, palyginti su įprastu kūrimu
Supraskite pagrindinius skirtumus ir sužinokite, kaip pradėti kurti naudojant dirbtinį intelektą.

🔗 Ar programinės įrangos inžinierius pakeis dirbtinis intelektas?
Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas veikia programinės įrangos inžinierių karjeros ateitį.

„Kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui?“

Trumpas atsakymas: geriausia kalba yra ta, kuri padeda su minimaliomis dramomis pasiekti patikimų rezultatų. Ilgesnis atsakymas:

• Ekosistemos gylis – brandžios bibliotekos, aktyvi bendruomenės parama, sistemos, kurios tiesiog veikia.

• Kūrėjo greitis – glausta sintaksė, įskaitomas kodas, pridėtos baterijos.

• Našumo išlaisvinimo liukai – kai reikia neapdoroto greičio, galite pereiti prie C++ arba GPU branduolių neperrašydami planetos.

• Sąveikumas – švarios API, ONNX ar panašūs formatai, paprasti diegimo keliai.

• Tikslinis paviršius – veikia serveriuose, mobiliuosiuose įrenginiuose, žiniatinklyje ir periferiniuose įrenginiuose su minimaliais iškraipymais.

• Įrankių realybė – derinimo programos, profiliavimo įrankiai, užrašų knygelės, paketų tvarkyklės, CI – visas paradas.

Būkime atviri: tikriausiai maišysite kalbas. Tai virtuvė, o ne muziejus. 🍳

Greitas verdiktas: jūsų numatytoji reikšmė prasideda nuo Python 🐍

Dauguma žmonių prototipų kūrimui, tyrimams, tiksliam derinimui ir net gamybos procesams pradeda nuo „Python“ , nes ekosistema (pvz., „PyTorch“) yra gili ir gerai prižiūrima, o sąveikumas per ONNX palengvina perdavimą kitoms vykdymo aplinkoms [1][2]. Didelio masto duomenų ruošimui ir orkestravimui komandos dažnai naudoja „Scala“ arba „Java“ su „Apache Spark“ [3]. Jei reikia efektyvių, greitų mikropaslaugų, „Go“ arba „Rust“ užtikrina patikimą, mažo delsos laiką. Ir taip, modelius galite paleisti naršyklėje naudodami ONNX Runtime Web, kai tai atitinka produkto poreikius [2].

Taigi… kokia programavimo kalba praktiškai naudojama dirbtiniam intelektui ? Patogus „Python“ – smegenims, C++/CUDA – raumenims ir kažkas panašaus į „Go“ ar „Rust“ – durims, pro kurias vartotojai iš tikrųjų įeina [1][2][4].

Palyginimo lentelė: trumpa dirbtinio intelekto kalbų apžvalga 📊

Taip, lentelių tarpai yra šiek tiek neįprasti, kaip ir gyvenime. Be to, „Python“ nėra stebuklinga priemonė; tai tiesiog įrankis, kurio dažniausiai griebiatės [1].

1 giluminė analizė: Python tyrimams, prototipų kūrimui ir daugumai mokymų 🧪

Python supergalia yra ekosistemos gravitacija. Su PyTorch gausite dinaminius grafikus, švarų imperatyvų stilių ir aktyvią bendruomenę; svarbiausia, kad modelius galite perduoti kitoms vykdymo aplinkoms per ONNX, kai ateis laikas juos išleisti [1][2]. Esmė ta, kad kai greitis svarbus, Python nereikia lėtai vektorizuoti su NumPy arba rašyti pasirinktinių operacijų, kurios patenka į jūsų sistemos atvertus C++/CUDA kelius [4].

Trumpas pasakojimas: kompiuterinės regos komanda sukūrė defektų aptikimo prototipą „Python“ užrašų knygelėse, patvirtino jį su savaitės vaizdų rinkiniu, eksportavo į ONNX, o tada perdavė „Go“ paslaugai, naudodama pagreitintą vykdymo aplinką – be jokių pakartotinių mokymų ar perrašymų. Tyrimo ciklas išliko lankstus; gamyba liko nuobodi (gerąja prasme) [2].

2-as giluminis mokymas: C++, CUDA ir TensorRT neapdorotam greičiui 🏎️

Didelių modelių mokymas vyksta GPU spartinamose stekose, o našumui svarbios operacijos vykdomos C++/CUDA aplinkoje. Optimizuotos vykdymo aplinkos (pvz., „TensorRT“, ONNX vykdymo aplinka su aparatinės įrangos vykdymo teikėjais) duoda didelių laimėjimų dėl sujungtų branduolių, mišraus tikslumo ir grafų optimizavimo [2][4]. Pradėkite nuo profiliavimo; kurkite pasirinktinius branduolius tik ten, kur tai tikrai kenkia.

3-ioji analizė: „Rust and Go“ – patikimos, mažo delsos paslaugos 🧱

Kai mašininis mokymasis susitinka su gamybine aplinka, pokalbis nuo F1 greičio pasislenka į niekada nesugendančius mikroautobusus. „Rust“ ir „Go“ : didelis našumas, nuspėjami atminties profiliai ir paprastas diegimas. Praktiškai daugelis komandų mokosi Python kalba, eksportuoja duomenis į ONNX ir dirba su „Rust“ arba „Go“ API – aiškus rūpesčių atskyrimas, minimali kognityvinė apkrova operacijoms [2].

4-oji giluminė apžvalga: „Scala“ ir „Java“ duomenų srautams ir funkcijų saugykloms 🏗️

Dirbtinis intelektas neįsivaizduojamas be gerų duomenų. Didelio masto ETL, srautiniam apdorojimui ir funkcijų inžinerijai „Scala“ arba „Java“ su „Apache Spark“ išlieka pagrindiniais įrankiais, sujungiančiais paketinį ir srautinį apdorojimą po vienu stogu ir palaikančiais kelias kalbas, kad komandos galėtų sklandžiai bendradarbiauti [3].

5-oji giluminė apžvalga: „TypeScript“ ir dirbtinis intelektas naršyklėje 🌐

Modelių paleidimas naršyklėje nebėra vien vakarėlių triukas. „ONNX Runtime Web“ gali vykdyti modelius kliento pusėje, įgalindama numatytąją privačią išvadą mažoms demonstracinėms versijoms ir interaktyviems valdikliams be serverio išlaidų [2]. Puikiai tinka greitam produktų iteravimui arba įterptoms patirtims.

6-oji giluminė analizė: mobilusis dirbtinis intelektas su „Swift“, „Kotlin“ ir nešiojamaisiais formatais 📱

Įrenginyje integruotas dirbtinis intelektas pagerina delsą ir privatumą. Įprastas būdas: apmokyti naudojant „Python“, eksportuoti į ONNX, konvertuoti į paskirties vietą (pvz., „Core ML“ arba „TFLite“) ir prijungti naudojant „Swift“ arba „Kotlin“ . Svarbiausia yra subalansuoti modelio dydį, tikslumą ir baterijos veikimo laiką; kvantavimas ir aparatinę įrangą suprantančios operacijos padeda [2][4].

Tikrojo pasaulio rinkinys: maišykite ir derinkite be gėdos 🧩

Tipinė dirbtinio intelekto sistema gali atrodyti taip:

• Modelių tyrimas – „Python“ užrašinės su „PyTorch“.

• Duomenų srautai – patogumui „Spark“ platformoje „Scala“ arba „PySpark“, suplanuoti naudojant „Airflow“.

• Optimizavimas – eksportavimas į ONNX; spartinimas naudojant „TensorRT“ arba ONNX vykdymo laiko EP.

• Aptarnavimas – „Rust“ arba „Go“ mikropaslauga su plonu gRPC/HTTP sluoksniu, automatiškai keičiamo dydžio.

• Klientai – žiniatinklio programa „TypeScript“ kalba; mobiliosios programos „Swift“ arba „Kotlin“ kalba.

• Stebimumas – metrika, struktūrizuoti žurnalai, poslinkio aptikimas ir daugybė ataskaitų suvestinių.

Ar kiekvienam projektui viso to reikia? Žinoma, ne. Tačiau turint eismo juostas žemėlapyje, galima žinoti, kurį posūkį pasirinkti toliau [2][3][4].

Dažniausios klaidos renkantis, kokią programavimo kalbą naudoti dirbtiniam intelektui 😬

• Per ankstyvas optimizavimas – parašykite prototipą, įrodykite jo vertę, tada vaikykitės nanosekundžių.

• Pamirškite diegimo tikslą – jei jis turi būti paleistas naršyklėje arba įrenginyje, įrankių grandinę suplanuokite nuo pat pradžių [2].

• Duomenų santechnikos ignoravimas – nuostabus modelis ant eskizinių objektų yra kaip dvaras ant smėlio [3].

• Monolitinis mąstymas – galite pasilikti Python modeliavimui ir aptarnauti su Go arba Rust per ONNX.

• Vaikymasis naujovių – nauji karkasai yra šaunūs; patikimumas yra šaunesnis.

Greiti pasirinkimai pagal scenarijų 🧭

• Pradedant nuo nulio – Python su PyTorch. Pridėkite scikit-learn klasikiniam mašininiam mokymuisi.

• Kritinis aspektas – Python apmokymui; C++/CUDA plius TensorRT arba ONNX vykdymo aplinka išvadoms gauti [2][4].

• Didelių duomenų funkcijų inžinerija – „Spark“ su „Scala“ arba „PySpark“.

• Internetui pritaikytos programėlės arba interaktyvios demonstracijos – „TypeScript“ su ONNX Runtime Web [2].

• „iOS“ ir „Android“ pristatymas – „Swift“ su „Core-ML“ konvertuotu modeliu arba „Kotlin“ su „TFLite/ONNX“ modeliu [2].

• Svarbios paslaugos – aptarnavimas „Rust“ arba „Go“ aplinkoje; modelio artefaktų perkėlimas naudojant ONNX [2].

DUK: taigi… kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui? ❓

• Kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui tyrimuose?
  Python, o kartais ir JAX arba PyTorch specialūs įrankiai, o greičiui pagerinti – C++/CUDA [1][4].

• O kaip dėl gamybinės veiklos?
  Mokymas Python kalba, eksportavimas su ONNX, pateikimas per Rust/Go arba C++, kai svarbu sutrumpinti milisekundes [2][4].

• Ar „JavaScript“ pakanka dirbtiniam intelektui?
  Demonstracinėms versijoms, interaktyviems valdikliams ir tam tikroms produkcijos išvadoms per žiniatinklio vykdymo aplinkas – taip; masiniam mokymui – nelabai [2].

• Ar R pasenęs?
  Ne. Jis puikiai tinka statistikai, ataskaitoms ir tam tikriems mašininio mokymosi darbo eigoms.

• Ar Julija pakeis Python?
  Galbūt kada nors, o gal ir ne. Įdiegimo kreivės užtrunka; naudokite įrankį, kuris jus atrakins jau šiandien.

TL;DR🎯

• Pradėkite Python , kad galėtumėte greitai ir patogiai naudotis ekosistema.

• Kai reikia spartinimo, naudokite C++/CUDA

• Patiekite su „Rust“ arba „Go“ , kad būtų užtikrintas mažas delsos laikas.

• Duomenų srautai turi būti tvarkingi naudojant „Scala“ / „Java“ „Spark“ aplinkoje.

• Nepamirškite naršyklės ir mobiliųjų įrenginių kelių, kai jie yra produkto istorijos dalis.

• Svarbiausia, pasirinkite derinį, kuris sumažina trintį nuo idėjos iki poveikio. Tai yra tikrasis atsakymas į klausimą, kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui – ne viena kalba, o tinkamas mažas orkestras. 🎻

Nuorodos

1. „Stack Overflow“ kūrėjų apklausa 2024 m. – kalbos vartojimas ir ekosistemos signalai
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (oficiali dokumentacija) – kelių platformų išvados (debesų, periferinių, žiniatinklio, mobiliųjų), platformų sąveikumas
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. „Apache Spark“ (oficiali svetainė) – daugiakalbis variklis duomenų inžinerijai / mokslui ir mašininiam mokymuisi dideliu mastu
   https://spark.apache.org/

4. „NVIDIA CUDA Toolkit“ (oficiali dokumentacija) – GPU spartinamos bibliotekos, kompiliatoriai ir įrankiai C/C++ ir gilaus mokymosi sistemoms
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. „PyTorch“ (oficiali svetainė) – plačiai naudojama gilaus mokymosi sistema tyrimams ir gamybai
   https://pytorch.org/

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus