AI-д ямар програмчлалын хэл ашигладаг вэ? Практик гарын авлага.

хиймэл оюун ухаанд ямар програмчлалын хэл ашигладаг талаар бодож байсан бол та сайн компанид байна гэсэн үг. Хүмүүс неон гэрэлтдэг лаборатори, нууц математикийн талаар төсөөлдөг - гэхдээ жинхэнэ хариулт нь илүү найрсаг, бага зэрэг замбараагүй, маш хүнлэг юм. Өөр өөр хэлүүд янз бүрийн үе шатанд гэрэлтдэг: загварчлал, сургалт, оновчлол, үйлчилгээ, тэр ч байтугай хөтөч эсвэл утсан дээрээ ажиллах. Энэхүү гарын авлагад бид хөвсгөр алгасаж, практикийг олж авах болно, ингэснээр та жижиг шийдвэр бүрийг эргэлзэлгүйгээр стек сонгох боломжтой болно. хиймэл оюун ухаанд ямар програмчлалын хэлийг ашигладаг талаар хэлэх болно , учир нь энэ бол хүн бүрийн толгойд байдаг асуулт юм. өнхрүүлье.

Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 Хөгжүүлэгчдэд зориулсан хиймэл оюун ухааны шилдэг 10 хэрэгсэл
Шилдэг хиймэл оюун ухааны хэрэгслээр бүтээмжийг нэмэгдүүлж, илүү ухаалаг кодлож, хөгжлийг хурдасгана уу.

🔗 AI програм хангамжийн хөгжүүлэлт нь энгийн хөгжүүлэлттэй харьцуулахад
Гол ялгааг ойлгож, хиймэл оюун ухаантай хэрхэн бүтээж эхлэх талаар суралц.

🔗 Програм хангамжийн инженерүүд хиймэл оюун ухаанаар солигдох уу?
AI нь програм хангамжийн инженерийн карьерын ирээдүйд хэрхэн нөлөөлж байгааг судлаарай.

"AI-д ямар програмчлалын хэл ашигладаг вэ?"

Богино хариулт: хамгийн сайн хэл бол хамгийн бага жүжиглэлттэйгээр санаанаас найдвартай үр дүнд хүргэх хэл юм. Илүү урт хариулт:

• Экосистемийн гүн - төлөвшсөн номын сангууд, олон нийтийн идэвхтэй дэмжлэг, зүгээр л ажилладаг хүрээ.

• Хөгжүүлэгчийн хурд - товч синтакс, унших боломжтой код, батерей багтсан.

• Performance escape hatches - танд түүхий хурд хэрэгтэй үед гаригийг дахин бичихгүйгээр C++ эсвэл GPU цөм рүү шилжүүлээрэй.

• Харилцан ажиллах чадвар - цэвэр API, ONNX эсвэл үүнтэй төстэй формат, хялбар байршуулах зам.

• Зорилтот гадаргуу - сервер, гар утас, вэб, ирмэг дээр хамгийн бага нугаралттай ажилладаг.

• Хэрэгслийн бодит байдал - дибаг хийгчид, профайл боловсруулагч, дэвтэр, багц менежер, CI-бүхэл бүтэн парад.

Шударгаар хэлье: та хэл холих байх. Энэ бол музей биш гал тогооны өрөө. 🍳

Шуурхай дүгнэлт: таны анхдагч нь Python 🐍-ээс эхэлдэг

Экосистем (жишээ нь, PyTorch) нь гүн гүнзгий, сайн арчилгаа сайтай, ONNX-ээр дамжуулан харилцан ажиллах чадвар нь бусад ажлын цагийг хялбаршуулдаг [1][2] учраас ихэнх хүмүүс туршилтын Том хэмжээний өгөгдөл бэлтгэх, зохион байгуулахын тулд багууд ихэвчлэн Apache Spark [3] бүхий Scala эсвэл Java Нарийхан, хурдан микро үйлчилгээний хувьд Go эсвэл Rust нь бат бөх, хоцрогдол багатай дүгнэлт гаргадаг. Тийм ээ, та ONNX Runtime Web ашиглан бүтээгдэхүүний хэрэгцээнд нийцсэн загваруудыг хөтөч дээр ажиллуулж болно [2].

Тэгэхээр ... практикт хиймэл оюун ухаанд ямар програмчлалын хэлийг ашигладаг вэ Тархинд зориулсан Python, эр зоригт зориулсан C++/CUDA, мөн хэрэглэгчид үнэхээр нэвтэрдэг хаалганы хувьд Go эсвэл Rust гэх мэт зүйлс [1][2][4].

Харьцуулах хүснэгт: AI-д зориулсан хэлүүдийг нэг дороос 📊

Тийм ээ, ширээний хоорондох зай нь жаахан хачирхалтай амьдрал юм. Мөн Python бол мөнгөн сум биш; Энэ бол таны хамгийн их ханддаг хэрэгсэл юм [1].

Гүн шумбах 1: Судалгаа, загвар гаргах, ихэнх сургалтад зориулагдсан Python 🧪

Питоны супер хүч бол экосистемийн таталцал юм. PyTorch-ийн тусламжтайгаар та динамик график, цэвэр императив хэв маяг, идэвхтэй нийгэмлэгийг авах болно; Хамгийн гол нь та [1][2] тээвэрлэх цаг болоход загваруудаа ONNX-ээр дамжуулан бусад ажлын цагуудад шилжүүлж болно. Анхаарах зүйл: Хурд чухал үед Python нь NumPy-ээр удаан векторчлох, эсвэл таны хүрээний [4]-д илэрсэн C++/CUDA зам руу унадаг захиалгат үйлдлүүд бичих шаардлагагүй.

Шуурхай анекдот: Компьютерийн харааны баг Python дэвтэрт согог илрүүлэх прототип хийж, долоо хоногийн зураг дээр баталгаажуулж, ONNX руу экспортлоод Go үйлчилгээнд түргэвчилсэн ажиллах хугацаа ашиглан шилжүүлсэн - давтан сургах, дахин бичих шаардлагагүй. Судалгааны гогцоо хурдан хэвээр байв; үйлдвэрлэл уйтгартай хэвээр байсан (хамгийн сайн аргаар) [2].

Гүн шумбах 2: C++, CUDA болон түүхий хурдны хувьд TensorRT 🏎️

Том загваруудыг сургах нь GPU хурдасгасан стекүүд дээр явагддаг бөгөөд гүйцэтгэлийн чухал үйлдлүүд нь C++/CUDA хэл дээр ажилладаг. Оновчтой ажиллах хугацаа (жишээ нь, TensorRT, техник хангамжийн гүйцэтгэлийн үйлчилгээ үзүүлэгчтэй ONNX Runtime) нь хайлсан цөм, холимог нарийвчлал, график оновчлолоор дамжуулан том ялалтуудыг өгдөг [2][4]. Профайл үүсгэхээс эхлэх; үнэхээр өвддөг газар л захиалгат цөм сүлж.

Гүн шумбах 3: Rust and Go-г ашиглан найдвартай, хоцрогдол багатай үйлчилгээг аваарай 🧱

ML үйлдвэрлэлтэй уулзах үед яриа F1 хурдаас хэзээ ч эвдэрдэггүй микроавтобус руу шилждэг. Rust and Go энд гялалзаж байна: хүчирхэг гүйцэтгэл, урьдчилан таамаглах боломжтой санах ойн профайл, энгийн байршуулалт. Практикт олон багууд Python-д бэлтгэл хийж, ONNX-д экспортолж, Rust or Go API-ийн ар талд үйлчилдэг бөгөөд үйл ажиллагааны хувьд танин мэдэхүйн хамгийн бага ачаалал [2].

Гүн шумбах 4: Өгөгдлийн дамжуулах хоолой болон онцлог дэлгүүрүүдэд зориулсан Scala болон Java 🏗️

Сайн өгөгдөлгүйгээр хиймэл оюун ухаан бүтдэггүй. Томоохон хэмжээний ETL, стриминг, функцын инженерчлэлийн хувьд Scala эсвэл Java нь нэг дээвэр дор багц болон урсгалыг нэгтгэж, олон хэлийг дэмждэг тул багууд саадгүй хамтран ажиллах боломжтой [3].

Гүн шумбах 5: Хөтөч дээрх TypeScript болон AI 🌐

Хөтөч дээр загвар ажиллуулах нь үдэшлэг хийх арга биш болсон. ONNX Runtime Web нь үйлчлүүлэгч талдаа загваруудыг ажиллуулж, серверийн зардалгүйгээр жижиг демо болон интерактив виджетүүдэд хувийн өгөгдмөлөөр дүгнэлт гаргах боломжтой [2]. Бүтээгдэхүүнийг хурдан давтах эсвэл суулгаж болохуйц туршлагыг ашиглахад тохиромжтой.

Гүн шумбах 6: Swift, Kotlin болон зөөврийн форматтай гар утасны хиймэл оюун ухаан 📱

Төхөөрөмж дээрх хиймэл оюун ухаан нь хоцролт, нууцлалыг сайжруулдаг. Swift эсвэл Kotlin дээр холбох . Энэ урлаг нь загварын хэмжээ, нарийвчлал, батерейны ашиглалтын хугацааг тэнцвэржүүлдэг; тоон тооцоолол болон техник хангамжийг мэддэг үйлдлүүд тусалдаг [2][4].

Бодит ертөнцийн стек: ичгүүргүйгээр хольж, тааруул 🧩

Ердийн AI систем дараах байдалтай байж болно.

• Загвар судалгаа - PyTorch-тэй Python дэвтэр.

• Өгөгдлийн дамжуулах хоолой - Airflow-тай хуваарийн дагуу тав тухтай байлгах үүднээс Spark on Scala эсвэл PySpark.

• Оновчлол - ONNX руу экспортлох; TensorRT эсвэл ONNX Runtime EP-ээр хурдасгах.

• Үйлчлэх - Автомат масштабтай, нимгэн gRPC/HTTP давхаргатай Rust эсвэл Go микро үйлчилгээ.

• Үйлчлүүлэгчид - TypeScript дээрх вэб програм; Swift эсвэл Kotlin дахь гар утасны програмууд.

• Ажиглах боломжтой - хэмжигдэхүүн, бүтэцлэгдсэн бүртгэлүүд, шилжилт хөдөлгөөний илрүүлэлт, хяналтын самбарын зураас.

Төсөл болгонд энэ бүхэн хэрэгтэй юу? Мэдээж үгүй. Гэхдээ эгнээний зураглалтай байх нь дараагийн ээлжинд [2][3][4] явахаа мэдэхэд тусална.

AI-д ямар програмчлалын хэл ашиглахыг сонгохдоо гаргадаг нийтлэг алдаанууд 😬

• Хэт эрт хэт оновчтой болгох - загвараа бичиж, үнэ цэнийг нотолж, дараа нь наносекунд хөөцөлдө.

• Байршуулах зорилтыг мартаж - хэрэв энэ нь хөтөч дээр эсвэл төхөөрөмж дээр ажиллах шаардлагатай бол эхний өдөр багажийн хэлхээг төлөвлөх [2].

• Өгөгдлийн сантехникийг үл тоомсорлох - бүдүүлэг шинж чанарууд дээр гоёмсог загвар нь элсэн дээрх харштай адил юм [3].

• Монолит сэтгэлгээ - та Python-г загварчлахад зориулж үлдээж, ONNX-ээр дамжуулан Go эсвэл Rust-ээр үйлчлэх боломжтой.

• Шинэлэг зүйл хөөцөлдөх - шинэ хүрээ нь гайхалтай; найдвартай байдал илүү хүйтэн байна.

Хувилбараар хурдан сонголт 🧭

• Тэгээс эхлэн - PyTorch-тэй Python. Сонгодог ML-д зориулсан scikit-learn нэмнэ үү.

• Ирмэг эсвэл хоцролт чухал - Python сургах; C++/CUDA дээр нэмэх нь TensorRT эсвэл ONNX Runtime нь дүгнэлт хийх боломжтой [2][4].

• Том өгөгдлийн инженерчлэл - Scala эсвэл PySpark бүхий оч.

• Web-анхны програмууд эсвэл интерактив үзүүлбэрүүд - ONNX Runtime Web-тэй TypeScript [2].

• iOS болон Android тээвэрлэлт - Core-ML хөрвүүлсэн загвартай Swift эсвэл TFLite/ONNX загвартай Kotlin [2].

• Номлолын чухал үйлчилгээ - Rust or Go-д үйлчлэх; загварын олдворуудыг ONNX [2]-ээр зөөврийн байдлаар хадгалах.

Түгээмэл асуулт: Тэгэхээр... AI-д дахин ямар програмчлалын хэлийг ашигладаг вэ? ❓

• Судалгаанд
  хиймэл оюун ухаанд ямар програмчлалын хэлийг ашигладаг вэ Python-дараа нь заримдаа JAX эсвэл PyTorch-д зориулагдсан багаж хэрэгсэл, C++/CUDA-г ашиглан хурдны [1][4].

• Үйлдвэрлэлийн талаар юу хэлэх вэ?
  Python хэлээр сургах, ONNX-ээр экспортлох, Rust/Go эсвэл C++-ээр дамжуулан сахлаа хусахдаа миллисекундээр үйлчлэх [2][4].

• AI-д JavaScript хангалттай юу?
  Демо, интерактив виджетүүд болон вэб ажиллах хугацаанд дамжуулан зарим үйлдвэрлэлийн дүгнэлт гаргахын тулд тийм ээ; их хэмжээний сургалтанд зориулагдсан, үнэндээ биш [2].

• R хуучирсан уу?
  Үгүй. Энэ нь статистик мэдээлэл, тайлагнал болон зарим нэг ML ажлын урсгалын хувьд гайхалтай юм.

• Жулиа Python-ийг солих уу?
  Хэзээ нэгэн цагт, магадгүй үгүй. Үрчлэлтийн муруй нь цаг хугацаа шаарддаг; Өнөөдөр таныг блокоос гаргах хэрэгслийг ашиглана уу.

TL;DR🎯

• Python хэлээр эхлүүлээрэй .

• Хурдасгах шаардлагатай үед C++/CUDA ашигла

• Хоцролт багатай тогтвортой байхын тулд Rust эсвэл Go-г ашиглан үйлчил

• Scala/Java-г ашиглан өгөгдлийн дамжуулах шугамыг эрүүл байлгаарай .

• Бүтээгдэхүүний түүхийн нэг хэсэг болох үед хөтөч болон гар утасны замуудыг бүү мартаарай.

• Хамгийн гол нь санаанаас нөлөөлөл хүртэлх үрэлтийг бууруулдаг хослолыг сонго. хиймэл оюун ухаанд ямар програмчлалын хэлийг ашигладаг вэ гэсэн жинхэнэ хариулт юм - нэг хэл биш, харин зөв бяцхан найрал хөгжим. 🎻

Лавлагаа

1. Stack Overflow Developer Survey 2024 - хэлний хэрэглээ болон экосистемийн дохио
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (албан ёсны баримт бичиг) - хөндлөн платформ дүгнэлт (үүл, зах, вэб, гар утас), хүрээний харилцан үйлчлэл
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (албан ёсны сайт)
   https://spark.apache.org/ масштабтай мэдээллийн инженерчлэл/шинжлэх ухаан, ML-д зориулсан олон хэлтэй хөдөлгүүр.

4. NVIDIA CUDA Toolkit (албан ёсны баримт бичиг) - C/C++ болон гүнзгий суралцах стекүүдэд зориулсан GPU хурдасгасан сангууд, хөрвүүлэгч, хэрэгслүүд
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (албан ёсны сайт) - судалгаа, үйлдвэрлэлд өргөн хэрэглэгддэг гүнзгий сургалтын тогтолцоо
   https://pytorch.org/

Албан ёсны AI Assistant дэлгүүрээс хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааныг олоорой

Бидний тухай