Pa iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer AI? Canllaw Ymarferol.

Os ydych chi erioed wedi meddwl tybed pa iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer AI , rydych chi mewn cwmni da. Mae pobl yn dychmygu labordai wedi'u goleuo â neon a mathemateg gyfrinachol - ond mae'r ateb go iawn yn fwy cyfeillgar, ychydig yn flêr, ac yn ddynol iawn. Mae gwahanol ieithoedd yn disgleirio mewn gwahanol gamau: prototeipio, hyfforddi, optimeiddio, gweini, hyd yn oed rhedeg mewn porwr neu ar eich ffôn. Yn y canllaw hwn, byddwn yn hepgor y ffwff ac yn mynd yn ymarferol fel y gallwch ddewis pentwr heb ail-ddyfalu pob penderfyniad bach. Ac ie, byddwn yn dweud pa iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer AI fwy nag unwaith oherwydd dyna'r union gwestiwn sydd ar feddwl pawb. Gadewch i ni fynd ati.

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 10 Offeryn AI Gorau ar gyfer Datblygwyr
Hybu cynhyrchiant, codio'n ddoethach, a chyflymu datblygiad gyda'r offer AI gorau.

🔗 Datblygu meddalwedd AI yn erbyn datblygiad cyffredin
Deall y gwahaniaethau allweddol a dysgu sut i ddechrau adeiladu gyda deallusrwydd artiffisial.

🔗 A fydd peirianwyr meddalwedd yn cael eu disodli gan AI?
Archwiliwch sut mae deallusrwydd artiffisial yn effeithio ar ddyfodol gyrfaoedd peirianneg feddalwedd.

“Pa iaith raglennu sy’n cael ei defnyddio ar gyfer deallusrwydd artiffisial?”

Yr ateb byr: yr iaith orau yw'r un sy'n eich tywys o syniad i ganlyniadau dibynadwy gyda'r lleiafswm o ddrama. Yr ateb hirach:

• Dyfnder ecosystem - llyfrgelloedd aeddfed, cefnogaeth gymunedol weithredol, fframweithiau sy'n gweithio'n iawn.

• Cyflymder y datblygwr - cystrawen gryno, cod darllenadwy, batris wedi'u cynnwys.

• Drysau dianc perfformiad - pan fyddwch angen cyflymder crai, ewch i gnewyllyn C++ neu GPU heb ailysgrifennu'r blaned.

• Rhyngweithredadwyedd - APIs glân, ONNX neu fformatau tebyg, llwybrau defnyddio hawdd.

• Arwyneb targed - yn rhedeg ar weinyddion, symudol, gwe, ac ymyl gyda'r ystumio lleiaf posibl.

• Realiti offer - dadfygwyr, proffilwyr, llyfrau nodiadau, rheolwyr pecynnau, CI - y parêd gyfan.

Gadewch i ni fod yn onest: mae'n debyg y byddwch chi'n cymysgu ieithoedd. Cegin ydy o, nid amgueddfa. 🍳

Y dyfarniad cyflym: mae eich rhagosodiad yn dechrau gyda Python 🐍

Mae'r rhan fwyaf o bobl yn dechrau gyda Python ar gyfer prototeipiau, ymchwil, mireinio, a hyd yn oed piblinellau cynhyrchu oherwydd bod yr ecosystem (e.e., PyTorch) yn ddwfn ac wedi'i gynnal a'i gadw'n dda - ac mae rhyngweithredadwyedd trwy ONNX yn gwneud trosglwyddo i amseroedd rhedeg eraill yn syml [1][2]. Ar gyfer paratoi a threfnu data ar raddfa fawr, mae timau'n aml yn pwyso ar Scala neu Java gydag Apache Spark [3]. Ar gyfer microwasanaethau cyflym a main, mae Go neu Rust yn darparu casgliad cadarn, oedi isel. Ac ie, gallwch redeg modelau yn y porwr gan ddefnyddio ONNX Runtime Web pan fydd yn addas i anghenion y cynnyrch [2].

Felly… pa iaith raglennu sy'n cael ei defnyddio ar gyfer deallusrwydd artiffisial yn ymarferol? Brechdan gyfeillgar o Python ar gyfer yr ymennydd, C++/CUDA ar gyfer cryfder, a rhywbeth fel Go neu Rust ar gyfer y drws lle mae defnyddwyr yn cerdded drwyddo mewn gwirionedd [1][2][4].

Tabl Cymharu: ieithoedd ar gyfer AI ar yr olwg gyntaf 📊

Ydy, mae'r bylchau rhwng y tablau braidd yn rhyfedd - fel bywyd. Hefyd, nid yw Python yn ateb hawdd; dyma'r offeryn y byddwch chi'n cyrraedd amdano amlaf [1].

Ymchwil Ddwfn 1: Python ar gyfer ymchwil, creu prototeipiau, a'r rhan fwyaf o hyfforddiant 🧪

Uwchbŵer Python yw disgyrchiant ecosystem. Gyda PyTorch rydych chi'n cael graffiau deinamig, arddull gorchmynnol lân, a chymuned weithredol; yn hollbwysig, gallwch chi drosglwyddo modelau i amseroedd rhedeg eraill trwy ONNX pan ddaw'r amser i'w cludo [1][2]. Y peth pwysicaf: pan fydd cyflymder yn bwysig, nid oes rhaid i Python gael ei fectoreiddio'n araf gyda NumPy, nac ysgrifennu gweithrediadau personol sy'n disgyn i lwybrau C++/CUDA a ddatgelir gan eich fframwaith [4].

Hanesyn byr: teipiodd tîm gweledigaeth gyfrifiadurol brototeip o ganfod diffygion mewn llyfrau nodiadau Python, eu dilysu ar ddelweddau gwerth wythnos, eu hallforio i ONNX, yna eu trosglwyddo i wasanaeth Go gan ddefnyddio amser rhedeg cyflymach - dim ailhyfforddi na hailysgrifennu. Arhosodd y ddolen ymchwil yn hyblyg; arhosodd y cynhyrchiad yn ddiflas (yn y ffordd orau) [2].

Ymchwiliad Dwfn 2: C++, CUDA, a TensorRT am gyflymder crai 🏎️

Mae hyfforddi modelau mawr yn digwydd ar bentyrrau sy'n cael eu cyflymu gan GPU, ac mae gweithrediadau sy'n hanfodol i berfformiad yn byw yn C++/CUDA. Mae amseroedd rhedeg wedi'u optimeiddio (e.e., TensorRT, Amser Rhedeg ONNX gyda darparwyr gweithredu caledwedd) yn darparu enillion mawr trwy gnewyllyn wedi'u hasio, cywirdeb cymysg, ac optimeiddio graffiau [2][4]. Dechreuwch gyda phroffilio; dim ond gwau cnewyllyn personol lle mae'n wirioneddol brifo.

Ymchwiliad Dwfn 3: Rust and Go am wasanaethau dibynadwy, oedi isel 🧱

Pan fydd dysgu ar lefel meistr yn cwrdd â chynhyrchu, mae'r sgwrs yn symud o gyflymder F1 i faniau bach sydd byth yn torri i lawr. Mae Rust a Go yn disgleirio yma: perfformiad cryf, proffiliau cof rhagweladwy, a defnydd syml. Yn ymarferol, mae llawer o dimau'n hyfforddi yn Python, yn allforio i ONNX, ac yn gwasanaethu y tu ôl i wahanu pryderon yn lân o ran API Rust neu Go, llwyth gwybyddol lleiaf posibl ar gyfer gweithrediadau [2].

Ymchwiliad Dwfn 4: Scala a Java ar gyfer piblinellau data a storfeydd nodweddion 🏗️

Nid yw deallusrwydd artiffisial yn digwydd heb ddata da. Ar gyfer ETL ar raddfa fawr, ffrydio, a pheirianneg nodweddion, Scala neu Java gydag Apache Spark yn parhau i fod yn geffylau gwaith, gan uno swp a ffrydio o dan un to a chefnogi sawl iaith fel y gall timau gydweithio'n esmwyth [3].

Ymchwiliad Dwfn 5: TypeScript a Deallusrwydd Artiffisial yn y porwr 🌐

Nid tric parti yw rhedeg modelau yn y porwr mwyach. Gall ONNX Runtime Web weithredu modelau ar ochr y cleient, gan alluogi casgliad preifat-yn-ddiofyn ar gyfer demos bach a widgets rhyngweithiol heb gostau gweinydd [2]. Gwych ar gyfer iteriad cynnyrch cyflym neu brofiadau mewnosodadwy.

Ymchwiliad Dwfn 6: Deallusrwydd Artiffisial Symudol gyda Swift, Kotlin, a fformatau cludadwy 📱

Mae deallusrwydd artiffisial ar y ddyfais yn gwella hwyrni a phreifatrwydd. Llwybr cyffredin: hyfforddi yn Python, allforio i ONNX, trosi ar gyfer y targed (e.e., Core ML neu TFLite), a'i gysylltu yn Swift neu Kotlin . Y grefft yw cydbwyso maint model, cywirdeb, a bywyd batri; mae meintioli a gweithrediadau sy'n ymwybodol o galedwedd yn helpu [2][4].

Y pentwr byd go iawn: cymysgu a chyfateb heb gywilydd 🧩

Gallai system AI nodweddiadol edrych fel hyn:

• Ymchwil modelu - llyfrau nodiadau Python gyda PyTorch.

• Piblinellau data - Spark ar Scala neu PySpark er hwylustod, wedi'u hamserlennu gydag Airflow.

• Optimeiddio - Allforio i ONNX; cyflymu gydag EPs Rhedegamser TensorRT neu ONNX.

• Gweini - microwasanaeth Rust or Go gyda haen denau gRPC/HTTP, wedi'i awto-raddfa.

• Cleientiaid - Ap gwe yn TypeScript; apiau symudol yn Swift neu Kotlin.

• Arsylwadwyedd - metrigau, logiau strwythuredig, canfod drifft, a mymryn o ddangosfyrddau.

Oes angen hynny i gyd ar bob prosiect? Wrth gwrs ddim. Ond mae cael lonydd wedi'u mapio yn eich helpu i wybod pa dro i'w gymryd nesaf [2][3][4].

Camgymeriadau cyffredin wrth ddewis pa iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer AI 😬

• Gor-optimeiddio'n rhy gynnar - ysgrifennwch y prototeip, profwch y gwerth, yna mynd ar ôl nanoeiliadau.

• Anghofio'r targed defnyddio - os oes rhaid iddo redeg mewn porwr neu ar ddyfais, cynlluniwch y gadwyn offer ar y diwrnod cyntaf [2].

• Gan anwybyddu plymio data - mae model hyfryd ar nodweddion bras fel plasty ar dywod [3].

• Meddwl monolithig - gallwch gadw Python ar gyfer modelu a gwasanaethu gyda Go neu Rust trwy ONNX.

• Mynd ar drywydd newydd-deb - mae fframweithiau newydd yn cŵl; mae dibynadwyedd yn oerach.

Dewisiadau cyflym yn ôl senario 🧭

• Dechrau o sero - Python gyda PyTorch. Ychwanegu scikit-learn ar gyfer ML clasurol.

• Ymyl neu latency-gritigol - Python i hyfforddi; C++/CUDA ynghyd â TensorRT neu ONNX Runtime ar gyfer casgliad [2][4].

• Peirianneg nodweddion data mawr - Spark gyda Scala neu PySpark.

• Apiau gwe-gyntaf neu demos rhyngweithiol - TypeScript gydag ONNX Runtime Web [2].

• Dosbarthu iOS ac Android - Swift gyda model wedi'i drawsnewid i Core-ML neu Kotlin gyda model TFLite/ONNX [2].

• Gwasanaethau hollbwysig i'r genhadaeth - Gwasanaethu yn Rust neu Go; cadwch arteffactau model yn gludadwy trwy ONNX [2].

Cwestiynau Cyffredin: felly… pa iaith raglennu sy'n cael ei defnyddio ar gyfer AI, eto? ❓

• Pa iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer deallusrwydd artiffisial mewn ymchwil?
  Python - ac yna weithiau offer penodol i JAX neu PyTorch, gyda C++/CUDA o dan y cwfl ar gyfer cyflymder [1][4].

• Beth am gynhyrchu?
  Hyfforddi mewn Python, allforio gydag ONNX, gwasanaethu trwy Rust/Go neu C++ wrth leihau'r milieiliadau [2][4].

• A yw JavaScript yn ddigon ar gyfer AI?
  Ar gyfer demos, widgets rhyngweithiol, a rhywfaint o gasgliad cynhyrchu trwy amseroedd rhedeg gwe, ydy; ar gyfer hyfforddiant enfawr, nid mewn gwirionedd [2].

• Ydy R wedi dyddio?
  Na. Mae'n wych ar gyfer ystadegau, adrodd, a rhai llifau gwaith ML.

• A fydd Julia yn disodli Python?
  Efallai ryw ddydd, efallai ddim. Mae cromliniau mabwysiadu yn cymryd amser; defnyddiwch yr offeryn sy'n eich datgloi heddiw.

TL;DR🎯

• Dechreuwch yn Python am gyflymder a chysur ecosystem.

• Defnyddiwch C++/CUDA ac amseroedd rhedeg wedi'u optimeiddio pan fydd angen cyflymiad arnoch.

• Gweinwch gyda Rust neu Go am sefydlogrwydd hwyrni isel.

• Cadwch biblinellau data yn synhwyrol gyda Scala/Java ar Spark.

• Peidiwch ag anghofio llwybrau'r porwr a'r dyfeisiau symudol pan maen nhw'n rhan o stori'r cynnyrch.

• Yn anad dim, dewiswch y cyfuniad sy'n lleihau'r ffrithiant o'r syniad i'r effaith. Dyna'r ateb go iawn i ba iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer AI - nid un iaith, ond y gerddorfa fach gywir. 🎻

Cyfeiriadau

1. Arolwg Datblygwyr Stack Overflow 2024 - defnydd iaith a signalau ecosystem
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. Amser Rhedeg ONNX (dogfennau swyddogol) - casgliad traws-lwyfan (cwmwl, ymyl, gwe, symudol), rhyngweithrediad fframwaith
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (gwefan swyddogol) - peiriant aml-iaith ar gyfer peirianneg/gwyddoniaeth data ac ML ar raddfa
   https://spark.apache.org/

4. Pecyn Cymorth NVIDIA CUDA (dogfennau swyddogol) - llyfrgelloedd, crynhowyr ac offer wedi'u cyflymu gan GPU ar gyfer C/C++ a phentyrrau dysgu dwfn
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (gwefan swyddogol) - fframwaith dysgu dwfn a ddefnyddir yn helaeth ar gyfer ymchwil a chynhyrchu
   https://pytorch.org/

Dewch o hyd i'r AI Diweddaraf yn y Siop Swyddogol ar gyfer Cynorthwywyr AI

Amdanom Ni