AI üçün hansı proqramlaşdırma dili istifadə olunur? Praktik Bələdçi.

süni intellekt üçün hansı proqramlaşdırma dilinin istifadə edildiyi ilə maraqlanmısınızsa , siz yaxşı şirkətdəsiniz. İnsanlar neon işıqlı laboratoriyaları və gizli riyaziyyatı təsəvvür edirlər - lakin əsl cavab daha səmimi, bir az dağınıq və çox insandır. Fərqli dillər müxtəlif mərhələlərdə parlayır: prototipləşdirmə, təlim, optimallaşdırma, xidmət, hətta brauzerdə və ya telefonunuzda işləmək. Bu təlimatda biz tükləri atlayacağıq və praktikliyi əldə edəcəyik ki, siz hər bir kiçik qərarı təxmin etmədən bir yığın seçə biləsiniz. süni intellekt üçün hansı proqramlaşdırma dilinin istifadə edildiyini deyəcəyik, çünki bu, hər kəsi düşündürən dəqiq sualdır. Gəlin yuvarlanaq.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Tərtibatçılar üçün ən yaxşı 10 AI aləti
Ən yaxşı AI alətləri ilə məhsuldarlığı artırın, daha ağıllı kodlaşdırın və inkişafı sürətləndirin.

🔗 Adi inkişafa qarşı AI proqram təminatının inkişafı
Əsas fərqləri anlayın və AI ilə qurmağa necə başlayacağınızı öyrənin.

🔗 Proqram mühəndisləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı?
AI-nin proqram mühəndisliyi karyeralarının gələcəyinə necə təsir etdiyini araşdırın.

"AI üçün hansı proqramlaşdırma dili istifadə olunur?"

Qısa cavab: ən yaxşı dil sizi minimal drama ilə ideyadan etibarlı nəticələrə çatdıran dildir. Daha uzun cavab:

• Ekosistemin dərinliyi - yetkin kitabxanalar, aktiv icma dəstəyi, sadəcə işləyən çərçivələr.

• Developer sürəti - qısa sintaksis, oxuna bilən kod, batareyalar daxildir.

• Performans qaçış lyukları - xam sürətə ehtiyacınız olduqda, planeti yenidən yazmadan C++ və ya GPU nüvələrinə keçin.

• Birlikdə işləmə qabiliyyəti - təmiz API, ONNX və ya oxşar formatlar, asan yerləşdirmə yolları.

• Hədəf səthi - minimum əyilmə ilə serverlərdə, mobil, veb və kənarda işləyir.

• Alət reallığı - sazlayıcılar, profillər, noutbuklar, paket menecerləri, CI - bütün parad.

Dürüst olaq: ​​yəqin ki, dilləri qarışdıracaqsınız. Bu, mətbəxdir, muzey deyil. 🍳

Tez qərar: defoltunuz Python 🐍 ilə başlayır

Əksər insanlar Python , çünki ekosistem (məsələn, PyTorch) dərin və yaxşı saxlanılır və ONNX vasitəsilə qarşılıqlı fəaliyyət digər iş vaxtlarına keçidi asanlaşdırır [1][2]. Genişmiqyaslı məlumatların hazırlanması və orkestrasiyası üçün komandalar çox vaxt Apache Spark [3] ilə Scala və ya Java- Arıq, sürətli mikroservislər üçün Go və ya Rust möhkəm, aşağı gecikmə müddəti olan nəticə çıxarır. Bəli, siz ONNX Runtime Web-dən istifadə edərək, məhsulun tələbatına uyğun gələn modelləri brauzerdə işlədə bilərsiniz [2].

Bəs... praktikada AI üçün hansı proqramlaşdırma dili istifadə olunur Beyinlər üçün Python-un dost sendviçi, əzələ üçün C++/CUDA və istifadəçilərin həqiqətən keçdiyi qapı üçün Go və ya Rust kimi bir şey [1][2][4].

Müqayisə Cədvəli: bir baxışda AI üçün dillər 📊

Bəli, masa aralığı bir az qəribə həyatdır. Həmçinin, Python gümüş güllə deyil; bu, sadəcə olaraq ən çox müraciət edəcəyiniz alətdir [1].

Dərin Dalış 1: Tədqiqat, prototipləmə və əksər təlimlər üçün Python 🧪

Python-un super gücü ekosistem cazibəsidir. PyTorch ilə siz dinamik qrafiklər, təmiz imperativ üslub və aktiv icma əldə edirsiniz; ən əsası, göndərmə vaxtı çatdıqda siz modelləri ONNX vasitəsilə digər iş vaxtlarına ötürə bilərsiniz [1][2]. Mühərrik: sürət vacib olduqda, Python NumPy ilə yavaş vektorlaşdırmalı və ya çərçivəniz tərəfindən aşkar edilən C++/CUDA yollarına düşən xüsusi əməliyyatlar yazmalıdır [4].

Sürətli lətifə: kompüter-görmə komandası Python noutbuklarında qüsurların aşkarlanmasının prototipini düzəltdi, bir həftəlik şəkillərlə təsdiqləndi, ONNX-ə ixrac edildi, sonra onu sürətləndirilmiş iş vaxtından istifadə edərək Go xidmətinə təhvil verdi - təkrar təlim və ya yenidən yazma. Tədqiqat dövrü çevik qaldı; istehsal darıxdırıcı qaldı (ən yaxşı şəkildə) [2].

Dərin Dalış 2: xam sürət üçün C++, CUDA və TensorRT 🏎️

Böyük modellərin hazırlanması GPU-sürətləndirilmiş yığınlarda baş verir və performans baxımından kritik əməliyyatlar C++/CUDA-da yaşayır. Optimallaşdırılmış iş vaxtları (məsələn, TensorRT, hardware icra təminatçıları ilə ONNX Runtime) əridilmiş ləpələr, qarışıq dəqiqlik və qrafik optimallaşdırmaları vasitəsilə böyük qələbələr verir [2][4]. Profilləmə ilə başlayın; yalnız həqiqətən ağrıyan yerdə xüsusi ləpələri toxuyun.

Dərin Dalış 3: Etibarlı, az gecikmə müddəti olan xidmətlər üçün Rust və Get 🧱

ML istehsalla qarşılaşdıqda söhbət F1 sürətindən heç vaxt dağılmayan minivenlərə keçir. Rust and Go burada parlayır: güclü performans, proqnozlaşdırıla bilən yaddaş profilləri və sadə yerləşdirmə. Təcrübədə bir çox komanda Python-da məşq edir, ONNX-ə ixrac edir və narahatlıqların Rust və ya Go API-yə əsaslanaraq ayrılması, əməliyyatlar üçün minimal koqnitiv yükün arxasında xidmət edir [2].

Deep Dive 4: Məlumat boru kəmərləri və xüsusiyyət mağazalar üçün Scala və Java 🏗️

Yaxşı məlumat olmadan AI baş vermir. Geniş miqyaslı ETL, axın və xüsusiyyət mühəndisliyi üçün Apache Spark ilə Scala və ya Java

Deep Dive 5: Brauzerdə TypeScript və AI 🌐

Brauzerdə modellər işlətmək artıq partiya hiyləsi deyil. ONNX Runtime Web, server xərcləri olmadan kiçik demolar və interaktiv vidjetlər üçün defolt üzrə özəl nəticə çıxarmağa imkan verən modelləri müştəri tərəfində icra edə bilər [2]. Sürətli məhsul iterasiyası və ya daxil edilə bilən təcrübələr üçün əladır.

Deep Dive 6: Swift, Kotlin və portativ formatlarla mobil süni intellekt 📱

Cihazda süni intellekt gecikmə və məxfiliyi yaxşılaşdırır. Swift və ya Kotlin- də birləşdirin . Sənət model ölçüsünü, dəqiqliyini və batareyanın ömrünü balanslaşdırır; kvantlaşdırma və aparatdan xəbərdar əməliyyatlar kömək edir [2][4].

Real dünya yığını: utanmadan qarışdırın və uyğunlaşdırın 🧩

Tipik bir AI sistemi belə görünə bilər:

• Model tədqiqatı - PyTorch ilə Python noutbukları.

• Məlumat boru kəmərləri - Hava axını ilə planlaşdırılan rahatlıq üçün Scala və ya PySpark-da Spark.

• Optimallaşdırma - ONNX-ə ixrac; TensorRT və ya ONNX Runtime EP-ləri ilə sürətləndirin.

• Xidmət - Avtomatik miqyaslı nazik gRPC/HTTP təbəqəsi olan Rust və ya Go mikroservisi.

• Müştərilər - TypeScript-də veb proqramı; Swift və ya Kotlin-də mobil proqramlar.

• Müşahidə oluna bilənlik - ölçülər, strukturlaşdırılmış qeydlər, sürüşmə aşkarlanması və bir sıra tablolar.

Hər bir layihənin bütün bunlara ehtiyacı varmı? Əlbəttə yox. Lakin xəritələnmiş zolaqlara sahib olmaq sizə növbəti döngəni [2][3][4] bilməyə kömək edir.

Süni intellekt üçün hansı proqramlaşdırma dilinin istifadə olunduğunu seçərkən ümumi səhvlər 😬

• Çox erkən həddindən artıq optimallaşdırma - prototipi yazın, dəyəri sübut edin, sonra nanosaniyələri təqib edin.

• Yerləşdirmə hədəfini unudaraq - əgər o, brauzerdə və ya cihazda işləməlidirsə, alətlər silsiləsini birinci gündə planlaşdırın [2].

• Məlumat santexnikasına məhəl qoymamaq - eskiz xüsusiyyətlərinə malik möhtəşəm model qumdakı malikanəyə bənzəyir [3].

• Monolit düşüncə - Python-u modelləşdirmə üçün saxlaya və ONNX vasitəsilə Go və ya Rust ilə xidmət edə bilərsiniz.

• Yenilik təqibi - yeni çərçivələr əladır; etibarlılıq daha soyuqdur.

Ssenari üzrə sürətli seçimlər 🧭

• Sıfırdan başlayaraq - PyTorch ilə Python. Klassik ML üçün scikit-learn əlavə edin.

• Edge və ya latency-critical - Python məşq etmək üçün; Nəticə üçün C++/CUDA plus TensorRT və ya ONNX Runtime [2][4].

• Böyük məlumat xüsusiyyətləri mühəndisliyi - Scala və ya PySpark ilə Spark.

• Veb-ilk tətbiqlər və ya interaktiv demolar - ONNX Runtime Web ilə TypeScript [2].

• iOS və Android göndərmə - Core-ML-ə çevrilmiş model ilə Swift və ya TFLite/ONNX modeli ilə Kotlin [2].

• Missiya baxımından kritik xidmətlər - Rust və ya Go-da xidmət edin; model artefaktları ONNX [2] vasitəsilə portativ saxlamaq.

Tez-tez verilən suallar: bəs... yenə də AI üçün hansı proqramlaşdırma dili istifadə olunur? ❓

• Tədqiqatda
  AI üçün hansı proqramlaşdırma dili istifadə olunur Python - sonra bəzən JAX və ya PyTorch-a xüsusi alətlər, sürət üçün başlıq altında C++/CUDA ilə [1][4].

• Bəs istehsal?
  Python-da məşq edin, ONNX ilə ixrac edin, millisaniyəlik təraş zamanı Rust/Go və ya C++ vasitəsilə xidmət edin [2][4].

• JavaScript AI üçün kifayətdirmi?
  Demolar, interaktiv vidjetlər və veb işləmə müddətləri vasitəsilə bəzi istehsal nəticələri üçün bəli; kütləvi təlim üçün, əslində [2].

• R köhnəlmişdir?
  Xeyr. Statistikalar, hesabatlar və müəyyən ML iş axınları üçün əladır.

• Julia Python-u əvəz edəcəkmi?
  Bəlkə nə vaxtsa, bəlkə də yox. Övladlığa götürmə əyriləri vaxt aparır; bu gün sizi blokdan çıxaran alətdən istifadə edin.

TL;DR🎯

• Sürət və ekosistem rahatlığı üçün Python -da başlayın

• Sürətləndirməyə ehtiyacınız olduqda C++/CUDA istifadə edin

• Aşağı gecikmə sabitliyi üçün Rust və ya Go ilə xidmət edin

• Scala/Java ilə məlumat kəmərlərini sağlam saxlayın .

• Məhsul hekayəsinin bir hissəsi olduqda brauzer və mobil yolları unutmayın.

• Hər şeydən əvvəl, fikirdən təsirə qədər sürtünməni azaldan kombinasiyanı seçin. süni intellekt üçün hansı proqramlaşdırma dilinin istifadə edildiyinə əsl cavabdır - tək bir dil deyil, düzgün kiçik orkestr. 🎻

İstinadlar

1. Stack Overflow Developer Survey 2024 - dil istifadəsi və ekosistem siqnalları
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (rəsmi sənədlər) - platformalararası nəticə (bulud, kənar, veb, mobil), çərçivə ilə qarşılıqlı əlaqə
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (rəsmi sayt)
   https://spark.apache.org/ miqyasında verilənlər mühəndisliyi/elmi və ML üçün çoxdilli mühərrik

4. NVIDIA CUDA Alətlər dəsti (rəsmi sənədlər) - GPU ilə sürətləndirilmiş kitabxanalar, tərtibçilər və C/C++ və dərin öyrənmə yığınları üçün alətlər
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (rəsmi sayt) - tədqiqat və istehsal üçün geniş istifadə olunan dərin öyrənmə çərçivəsi
   https://pytorch.org/

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda