Cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale? Një udhëzues praktik.

Nëse ndonjëherë keni menduar se cila gjuhë programimi përdoret për IA-në , jeni në shoqëri të mirë. Njerëzit imagjinojnë laboratorë të ndriçuar me neon dhe matematikë sekrete - por përgjigjja e vërtetë është më miqësore, paksa e çrregullt dhe shumë njerëzore. Gjuhë të ndryshme shkëlqejnë në faza të ndryshme: prototipim, trajnim, optimizim, shërbim, madje edhe ekzekutim në një shfletues ose në telefonin tuaj. Në këtë udhëzues, do të anashkalojmë gjërat e tepërta dhe do të bëhemi praktikë në mënyrë që të mund të zgjidhni një pirg pa u vënë në dyshim për çdo vendim të vogël. Dhe po, do të themi se cila gjuhë programimi përdoret për IA- në më shumë se një herë, sepse kjo është pyetja e saktë që i shqetëson të gjithë. Le të fillojmë.

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 10 mjetet më të mira të inteligjencës artificiale për zhvilluesit
Rritni produktivitetin, kodoni më me zgjuarsi dhe përshpejtoni zhvillimin me mjetet më të mira të IA-së.

🔗 Zhvillimi i softuerëve të inteligjencës artificiale kundrejt zhvillimit të zakonshëm
Kuptoni ndryshimet kryesore dhe mësoni se si të filloni ndërtimin me IA.

🔗 A do të zëvendësohen inxhinierët e softuerëve nga inteligjenca artificiale?
Eksploroni se si ndikon IA në të ardhmen e karrierave në inxhinierinë e softuerëve.

"Çfarë gjuhe programimi përdoret për inteligjencën artificiale?"

Përgjigje e shkurtër: gjuha më e mirë është ajo që të çon nga ideja në rezultate të besueshme me sa më pak dramë. Përgjigje më e gjatë:

• Thellësia e ekosistemit - biblioteka të zhvilluara, mbështetje aktive e komunitetit, korniza që funksionojnë thjesht.

• Shpejtësia e zhvilluesit - sintaksë koncize, kod i lexueshëm, bateri të përfshira.

• Çelësa shpëtimi të performancës - kur ju nevojitet shpejtësi e papërpunuar, kaloni në bërthama C++ ose GPU pa e rishkruar planetin.

• Ndërveprimi - API të pastra, ONNX ose formate të ngjashme, shtigje të lehta vendosjeje.

• Sipërfaqja e synuar - funksionon në servera, celular, ueb dhe skaj me ndryshime minimale.

• Duke përdorur realitetin - debuggers, profilers, notebooks, managers paketash, CI - e gjithë parada.

Le të jemi të sinqertë: ndoshta do të përzieni gjuhë. Është një kuzhinë, jo një muze. 🍳

Verdikti i shpejtë: parazgjedhja juaj fillon me Python 🐍

Shumica e njerëzve fillojnë me Python për prototipa, kërkime, rregullime të hollësishme dhe madje edhe për tubacione prodhimi sepse ekosistemi (p.sh., PyTorch) është i thellë dhe i mirëmbajtur - dhe ndërveprimi nëpërmjet ONNX e bën transmetimin në kohë të tjera ekzekutimi të thjeshtë [1][2]. Për përgatitjen dhe orkestrimin e të dhënave në shkallë të gjerë, ekipet shpesh mbështeten në Scala ose Java me Apache Spark [3]. Për mikroshërbime të shpejta dhe të thjeshta, Go ose Rust ofrojnë konkluzione të forta dhe me vonesë të ulët. Dhe po, ju mund të ekzekutoni modele në shfletues duke përdorur ONNX Runtime Web kur i përshtatet nevojave të produktit [2].

Pra… cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale në praktikë? Një sanduiç miqësor me Python për brains, C++/CUDA për brawn dhe diçka si Go ose Rust për derën ku përdoruesit kalojnë në të vërtetë [1][2][4].

Tabela Krahasuese: gjuhët për IA-në me një shikim 📊

Po, hapësira midis tabelave është paksa e çuditshme. Gjithashtu, Python nuk është një zgjidhje e lehtë; është thjesht mjeti që do ta përdorni më shpesh [1].

Zhytje e Thellë 1: Python për kërkim, prototipizim dhe shumicën e trajnimeve 🧪

Superfuqia e Python është graviteti i ekosistemit. Me PyTorch ju merrni grafikë dinamikë, një stil të pastër imperativ dhe një komunitet aktiv; më e rëndësishmja, ju mund t'i kaloni modelet në kohë të tjera ekzekutimi përmes ONNX kur të vijë koha për t'u nisur [1][2]. Gjëja kryesore: kur shpejtësia ka rëndësi, Python nuk ka nevojë të vektorizohet ngadalë me NumPy, ose të shkruajë operacione të personalizuara që bien në shtigje C++/CUDA të ekspozuara nga framework-u juaj [4].

Një anekdotë e shkurtër: një ekip vizioni kompjuterik krijoi një prototip zbulimi të defekteve në fletore Python, i validoi në imazhe të një jave, i eksportoi në ONNX dhe më pas ia dorëzoi ato një shërbimi Go duke përdorur një kohëzgjatje të përshpejtuar - pa rikualifikim ose rishkrime. Cikli i kërkimit mbeti i shkathët; prodhimi mbeti i mërzitshëm (në kuptimin më të mirë) [2].

Zhytje e thellë 2: C++, CUDA dhe TensorRT për shpejtësi të papërpunuar 🏎️

Trajnimi i modeleve të mëdha ndodh në pirgje të përshpejtuara nga GPU, dhe operacionet kritike për performancën funksionojnë në C++/CUDA. Kohëzgjatjet e optimizuara (p.sh., TensorRT, ONNX Runtime me ofrues të ekzekutimit të harduerit) ofrojnë fitore të mëdha nëpërmjet bërthamave të bashkuara, precizionit të përzier dhe optimizimeve të grafikëve [2][4]. Filloni me profilizimin; thurni bërthama të personalizuara vetëm aty ku dhemb vërtet.

Zhytje e thellë 3: Rust and Go për shërbime të besueshme dhe me vonesë të ulët 🧱

Kur ML takon prodhimin, biseda kalon nga shpejtësia e F1 në minivanë që nuk prishen kurrë. Rust dhe Go shkëlqejnë këtu: performancë e fortë, profile të parashikueshme të memories dhe vendosje e thjeshtë. Në praktikë, shumë ekipe stërviten në Python, eksportojnë në ONNX dhe shërbejnë pas një ndarjeje të shqetësimeve të pastra nga API-të e Rust ose Go, ngarkesë minimale njohëse për operacionet [2].

Zhytje e thellë 4: Scala dhe Java për kanalet e të dhënave dhe dyqanet e veçorive 🏗️

IA nuk ekziston pa të dhëna të mira. Për ETL në shkallë të gjerë, transmetim dhe inxhinieri të veçorive, Scala ose Java me Apache Spark mbeten pikat kryesore, duke unifikuar batch dhe streaming nën një çati dhe duke mbështetur gjuhë të shumta në mënyrë që ekipet të mund të bashkëpunojnë pa probleme [3].

Zhytje e Thellë 5: TypeScript dhe IA në shfletues 🌐

Ekzekutimi i modeleve në shfletues nuk është më një truk për t’u përdorur nga një grup. ONNX Runtime Web mund të ekzekutojë modele nga ana e klientit, duke mundësuar inferencë private-sipas parazgjedhjes për demo të vogla dhe widget-e interaktive pa kosto serveri [2]. I shkëlqyer për përsëritje të shpejtë të produktit ose përvoja të integruara.

Deep Dive 6: AI mobile me Swift, Kotlin dhe formate portative 📱

IA në pajisje përmirëson vonesën dhe privatësinë. Një rrugë e zakonshme: stërvitja në Python, eksportimi në ONNX, konvertimi për objektivin (p.sh., Core ML ose TFLite) dhe lidhja e tij në Swift ose Kotlin . Zgjidhja është balancimi i madhësisë së modelit, saktësisë dhe jetëgjatësisë së baterisë; kuantizimi dhe operacionet e ndërgjegjshme për harduerin ndihmojnë [2][4].

Grumbulli i botës reale: kombino dhe kombino pa turp 🧩

Një sistem tipik i inteligjencës artificiale mund të duket kështu:

• Hulumtim modelesh - Fletore Python me PyTorch.

• Kanalet e të dhënave - Spark në Scala ose PySpark për lehtësi, të planifikuara me Airflow.

• Optimizimi - Eksporto në ONNX; përshpejto me TensorRT ose ONNX Runtime EP.

• Shërbim - Mikroshërbim Rust or Go me një shtresë të hollë gRPC/HTTP, i shkallëzuar automatikisht.

• Klientët - Aplikacion web në TypeScript; aplikacione celularë në Swift ose Kotlin.

• Vëzhgueshmëria - metrika, regjistra të strukturuar, zbulim i devijimeve dhe një numër i madh panelesh.

A i duhen të gjitha këto çdo projekt? Sigurisht që jo. Por të kesh korsi të hartuara të ndihmon të dish se cilën kthesë duhet të marrësh më pas [2][3][4].

Gabime të zakonshme kur zgjidhni se cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale 😬

• Optimizimi i tepërt shumë herët - shkruaj prototipin, vërteto vlerën dhe pastaj ndiq nanosekondat.

• Harrimi i objektivit të vendosjes - nëse duhet të ekzekutohet në shfletues ose në pajisje, planifikoni zinxhirin e mjeteve që në ditën e parë [2].

• Injorimi i të dhënave të hidraulikës - një model i mrekullueshëm mbi karakteristika të dyshimta është si një rezidencë mbi rërë [3].

• Të menduarit monolitik - mund ta mbash Python për modelim dhe ta shërbesh me Go ose Rust nëpërmjet ONNX.

• Në ndjekje të risisë - kornizat e reja janë të mira; besueshmëria është më e mirë.

Zgjedhje të shpejta sipas skenarit 🧭

• Duke filluar nga zero - Python me PyTorch. Shtohet scikit-learn për ML klasike.

• Kritik për skajin ose vonesën - Python për t'u trajnuar; C++/CUDA plus TensorRT ose ONNX Runtime për inferencë [2][4].

• Inxhinieri e veçorive të të dhënave të mëdha - Spark me Scala ose PySpark.

• Aplikacione të bazuara në internet ose demo interaktive - TypeScript me ONNX Runtime Web [2].

• Transporti për iOS dhe Android - Swift me një model të konvertuar në Core-ML ose Kotlin me një model TFLite/ONNX [2].

• Shërbime kritike për misionin - Shërbeni në Rust ose Go; mbajini artefaktet e modelit të lëvizshme nëpërmjet ONNX [2].

Pyetje të shpeshta: pra… cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale, përsëri? ❓

• Cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale në kërkim?
  Python - pastaj ndonjëherë mjete specifike për JAX ose PyTorch, me C++/CUDA nën kapuç për shpejtësi [1][4].

• Po në lidhje me prodhimin?
  Trajnim në Python, eksportim me ONNX, shërbim nëpërmjet Rust/Go ose C++ kur shkurtimi i milisekondave ka rëndësi [2][4].

• A mjafton JavaScript për IA-në?
  ​​Për demo, widget-e interaktive dhe disa përfundime prodhimi nëpërmjet kohëzgjatjeve të ekzekutimit në internet, po; për trajnim masiv, jo tamam [2].

• A është R i vjetëruar?
  Jo. Është fantastik për statistikat, raportimin dhe disa rrjedha pune të caktuara të ML.

• A do ta zëvendësojë Julia Python?
  Ndoshta një ditë, ndoshta jo. Kurbat e adaptimit kërkojnë kohë; përdorni mjetin që ju zhbllokon sot.

TL; DR🎯

• Filloni në Python për shpejtësi dhe rehati në ekosistemin.

• Përdorni C++/CUDA dhe kohë ekzekutimi të optimizuara kur keni nevojë për përshpejtim.

• Shërbejeni me Rust ose Go për stabilitet me vonesë të ulët.

• Mbani kanalet e të dhënave në gjendje të mirë me Scala/Java në Spark.

• Mos harroni shtigjet e shfletuesit dhe celularit kur ato janë pjesë e historisë së produktit.

• Mbi të gjitha, zgjidhni kombinimin që ul fërkimet nga ideja në ndikim. Kjo është përgjigjja e vërtetë për atë se cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale - jo një gjuhë e vetme, por orkestra e vogël e duhur. 🎻

Referencat

1. Anketa e Zhvilluesve të Stack Overflow 2024 - përdorimi i gjuhës dhe sinjalet e ekosistemit
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (dokumentet zyrtare) - përfundim ndërplatformor (cloud, edge, web, mobile), ndërveprimi i framework-ut
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (faqja zyrtare) - motor shumëgjuhësh për inxhinieri/shkencë të të dhënave dhe ML në shkallë të gjerë
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (dokumentet zyrtare) - Biblioteka, kompilues dhe mjete të përshpejtuara nga GPU për C/C++ dhe grupe të të mësuarit të thellë
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (faqja zyrtare) - një kornizë e përdorur gjerësisht për mësim të thellë për kërkim dhe prodhim
   https://pytorch.org/

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh