Кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција? Практичен водич.

Ако некогаш сте се запрашале кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција , сте во добро друштво. Луѓето замислуваат лаборатории осветлени со неонски светла и тајна математика - но вистинскиот одговор е попријателски, малку неуреден и многу човечки. Различните јазици блеснуваат во различни фази: прототипирање, обука, оптимизација, сервисирање, дури и извршување во прелистувач или на вашиот телефон. Во ова упатство, ќе го прескокнеме непотребното и ќе станеме практични за да можете да изберете еден куп без да се двоумите за секоја мала одлука. И да, ќе кажеме кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција повеќе од еднаш, бидејќи тоа е точното прашање што сите го мислат. Ајде да започнеме.

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Топ 10 алатки за вештачка интелигенција за програмери
Зголемете ја продуктивноста, кодирајте попаметно и забрзајте го развојот со врвни алатки за вештачка интелигенција.

🔗 Развој на софтвер со вештачка интелигенција наспроти обичен развој
Разберете ги клучните разлики и научете како да започнете да градите со вештачка интелигенција.

🔗 Дали софтверските инженери ќе бидат заменети со вештачка интелигенција?
Истражете како вештачката интелигенција влијае врз иднината на кариерите во софтверското инженерство.

„Кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција?“

Краток одговор: најдобриот јазик е оној што ве води од идеја до сигурни резултати со минимална драма. Подолг одговор:

• Длабочина на екосистемот - зрели библиотеки, активна поддршка од заедницата, рамки кои едноставно функционираат.

• Брзина на развивачот - концизна синтакса, читлив код, вклучени батерии.

• Излезни точки за перформанси - кога ви е потребна сурова брзина, преминете на C++ или GPU јадра без да ја преработите планетата.

• Интероперабилност - чисти API-ја, ONNX или слични формати, лесни патеки за распоредување.

• Целна површина - работи на сервери, мобилни уреди, веб и edge со минимални конторзии.

• Алатки за реалноста - дебагери, профилери, бележници, менаџери на пакети, CI - целата парада.

Да бидеме искрени: веројатно ќе мешате јазици. Ова е кујна, а не музеј. 🍳

Брза пресуда: вашата стандардна вредност започнува со Python 🐍

Повеќето луѓе почнуваат со Python за прототипови, истражување, фино подесување, па дури и производствени цевководи бидејќи екосистемот (на пр., PyTorch) е длабок и добро одржуван - а интероперабилноста преку ONNX го прави предавањето на други извршувања едноставно [1][2]. За подготовка и оркестрација на податоци во голем обем, тимовите често се потпираат на Scala или Java со Apache Spark [3]. За едноставни, брзи микросервиси, Go или Rust испорачуваат цврста инференција со ниска латентност. И да, можете да извршувате модели во прелистувачот користејќи ONNX Runtime Web кога тоа одговара на потребите на производот [2].

Значи… кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција во пракса? Пријателски сендвич од Python за мозокот, C++/CUDA за Brawn и нешто како Go или Rust за влезот низ кој корисниците всушност поминуваат [1][2][4].

Табела за споредба: јазици за вештачка интелигенција на прв поглед 📊

Да, растојанието помеѓу табелите е малку чудно. Исто така, Python не е сребрен куршум; тоа е само алатката по која најчесто ќе посегнете [1].

Длабоко нуркање 1: Пајтон за истражување, прототипирање и поголемиот дел од обуката 🧪

Супермоќта на Python е гравитацијата на екосистемот. Со PyTorch добивате динамични графикони, чист императивен стил и активна заедница; клучно е што можете да ги предадете моделите на други извршувања преку ONNX кога ќе дојде време за испорака [1][2]. Најважно: кога брзината е важна, Python не мора да биде бавно векторски со NumPy или да пишува прилагодени операции што паѓаат на C++/CUDA патеки изложени од вашиот фрејмворк [4].

Кратка анегдота: тим за компјутерска визија направи прототип за откривање на дефекти во Python тетратки, валидиран на слики од една недела, извезен во ONNX, а потоа го предаде на Go услуга користејќи забрзано време на извршување - без преквалификација или препишување. Истражувачката јамка остана агилна; продукцијата остана здодевна (во најдобар можен начин) [2].

Длабоко нуркање 2: C++, CUDA и TensorRT за сурова брзина 🏎️

Тренингот на големи модели се случува на стекови забрзани од графичкиот процесор, а критичните операции за перформанси се во C++/CUDA. Оптимизираните времиња на извршување (на пр., TensorRT, ONNX Runtime со даватели на хардверски извршни услуги) даваат големи победи преку споени јадра, мешана прецизност и оптимизации на графикони [2][4]. Започнете со профилирање; плетете прилагодени јадра само таму каде што навистина боли.

Длабоко нуркање 3: „Рѓосај и оди“ за сигурни услуги со мала латенција 🧱

Кога ML се среќава со продукција, разговорот се префрла од брзината на F1 кон миниванчињата кои никогаш не се расипуваат. Rust and Go блескаат тука: силни перформанси, предвидливи мемориски профили и едноставно распоредување. Во пракса, многу тимови тренираат во Python, експортираат во ONNX и служат зад раздвојување на грижите со чист API од Rust или Go, минимално когнитивно оптоварување за операции [2].

Длабоко нуркање 4: Scala и Java за канали за податоци и складишта на функции 🏗️

Вештачката интелигенција не се случува без добри податоци. За ETL, стриминг и инженерство на функции во голем обем, Scala или Java со Apache Spark остануваат работни коњи, обединувајќи го пакетот и стримингот под еден покрив и поддржувајќи повеќе јазици, така што тимовите можат непречено да соработуваат [3].

Длабоко нурнување 5: TypeScript и вештачка интелигенција во прелистувачот 🌐

Извршувањето модели во прелистувач веќе не е трик за забава. ONNX Runtime Web може да извршува модели од страна на клиентот, овозможувајќи инференција по приватна дифолт за мали демо верзии и интерактивни виџети без трошоци за серверот [2]. Одлично за брза итерација на производот или вградливи искуства.

Deep Dive 6: Мобилна вештачка интелигенција со Swift, Kotlin и преносни формати 📱

Вештачката интелигенција на уредот ја подобрува латенцијата и приватноста. Вообичаена патека: обука во Python, извоз во ONNX, конвертирање за целта (на пр., Core ML или TFLite) и поврзување во Swift или Kotlin . Уметноста е балансирање на големината на моделот, точноста и траењето на батеријата; квантизацијата и операциите свесни за хардверот помагаат [2][4].

Вистинскиот стек: комбинирај и комбинирај без срам 🧩

Типичен систем со вештачка интелигенција би можел да изгледа вака:

• Истражување на модели - тетратки во Python со PyTorch.

• Податочни цевководи - Spark на Scala или PySpark за погодност, закажани со Airflow.

• Оптимизација - Експортирај во ONNX; забрзај со TensorRT или ONNX Runtime EP-а.

• Сервирање - микросервис Rust or Go со тенок gRPC/HTTP слој, автоматски скалиран.

• Клиенти - веб-апликација во TypeScript; мобилни апликации во Swift или Kotlin.

• Набљудливост - метрики, структурирани логови, откривање на отстапувања и неколку контролни табели.

Дали на секој проект му е потребно сето тоа? Секако дека не. Но, мапирањето на лентите ви помага да знаете кое свртување да го направите следно [2][3][4].

Чести грешки при изборот на програмски јазик што се користи за вештачка интелигенција 😬

• Прерано прекумерно оптимизација - напишете го прототипот, докажете ја вредноста, а потоа бркајте наносекунди.

• Заборавање на целта за распоредување - ако мора да се извршува во прелистувач или на уред, испланирајте го синџирот на алатки уште од првиот ден [2].

• Игнорирање на податоците за водовод - прекрасен модел на сомнителни карактеристики е како вила на песок [3].

• Монолитно размислување - можете да го задржите Python за моделирање и да служите со Go или Rust преку ONNX.

• Бркање на новина - новите рамки се кул; сигурноста е покул.

Брзи избори по сценарио 🧭

• Почнувајќи од нула - Пајтон со PyTorch. Додадете scikit-learn за класичен ML.

• Критичен за работ или латенцијата - Python за обука; C++/CUDA плус TensorRT или ONNX Runtime за инференција [2][4].

• Инженерство на функции со големи податоци - Spark со Scala или PySpark.

• Веб-апликации или интерактивни демо-демонстрации - TypeScript со ONNX Runtime Web [2].

• Испорака за iOS и Android - Swift со модел конвертиран во Core-ML или Kotlin со модел TFLite/ONNX [2].

• Критични услуги за мисијата - Служете во Rust или Go; одржувајте ги артефактите на моделот преносливи преку ONNX [2].

Најчесто поставувани прашања: па… кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција, повторно? ❓

• Кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција во истражувањето?
  Python, а потоа понекогаш алатки специфични за JAX или PyTorch, со C++/CUDA за брзина [1][4].

• А што е со продукцијата?
  Обука во Python, извоз со ONNX, сервирање преку Rust/Go или C++ кога е важно времето на бришење милисекунди [2][4].

• Дали JavaScript е доволен за вештачка интелигенција?
  За демо-верзии, интерактивни виџети и некои заклучоци за производство преку веб-вршења, да; за масовна обука, не баш [2].

• Дали R е застарен?
  Не. Тој е фантастичен за статистика, извештаи и одредени работни процеси во ML.

• Дали Јулија ќе го замени Пајтон?
  Можеби некогаш, можеби не. Кривите на усвојување бараат време; користете ја алатката што ве деблокира денес.

TL;DR🎯

• Започнете во Python за брзина и удобност на екосистемот.

• Користете C++/CUDA и оптимизирани времиња на извршување кога ви е потребно забрзување.

• Сервирајте со Rust или Go за стабилност со ниска латенција.

• Одржувајте ги податочните цевководи здрави со Scala/Java на Spark.

• Не ги заборавајте патеките за прелистувачот и мобилните уреди кога тие се дел од приказната за производот.

• Пред сè, изберете ја комбинацијата што го намалува триењето од идеја до влијание. Тоа е вистинскиот одговор на тоа кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција - не еден јазик, туку вистинскиот мал оркестар. 🎻

Референци

1. Анкета за развивачи на Stack Overflow 2024 - употреба на јазици и сигнали на екосистемот
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (официјална документација) - крос-платформска инференција (облак, раб, веб, мобилен), интероперабилност на рамката
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (официјална страница) - повеќејазичен мотор за инженерство на податоци/наука и машинско учење во голем обем
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (официјална документација) - GPU-забрзани библиотеки, компајлери и алатки за C/C++ и длабоко учење
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (официјална страница) - широко користена рамка за длабоко учење за истражување и производство
   https://pytorch.org/

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас