Koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju? Praktični vodič.

Ako ste se ikada pitali koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju , u dobrom ste društvu. Ljudi zamišljaju neonski osvijetljene laboratorije i tajnu matematiku - ali pravi odgovor je prijateljskiji, pomalo neuredan i vrlo ljudski. Različiti jezici sjaje u različitim fazama: izrada prototipa, obuka, optimizacija, posluživanje, čak i pokretanje u pregledniku ili na telefonu. U ovom ćemo vodiču preskočiti suvišne detalje i biti praktični kako biste mogli odabrati stog bez preispitivanja svake sitnice. I da, reći ćemo koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju više puta jer je to točno pitanje koje je svima na umu. Krenimo.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 10 najboljih AI alata za developere
Povećajte produktivnost, kodirajte pametnije i ubrzajte razvoj uz vrhunske AI alate.

🔗 Razvoj AI softvera u odnosu na obični razvoj
Razumjeti ključne razlike i naučiti kako započeti s upotrebom umjetne inteligencije.

🔗 Hoće li softverske inženjere zamijeniti umjetna inteligencija?
Istražite kako umjetna inteligencija utječe na budućnost karijera u softverskom inženjerstvu.

„Koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju?“

Kratak odgovor: najbolji jezik je onaj koji vas vodi od ideje do pouzdanih rezultata uz minimalnu dramu. Dulji odgovor:

• Dubina ekosustava - zrele biblioteke, aktivna podrška zajednice, okviri koji jednostavno rade.

• Brzina programera - koncizna sintaksa, čitljiv kod, baterije uključene.

• Izlazne točke za performanse - kada vam je potrebna sirova brzina, prebacite se na C++ ili GPU kernele bez prepisivanja planeta.

• Interoperabilnost - čisti API-ji, ONNX ili slični formati, jednostavni putevi implementacije.

• Ciljna površina - radi na poslužiteljima, mobilnim uređajima, webu i rubu mreže s minimalnim izobličenjima.

• Stvarnost alata - debuggeri, profileri, bilježnice, upravitelji paketa, CI - cijela parada.

Budimo iskreni: vjerojatno ćete pomiješati jezike. Ovo je kuhinja, a ne muzej. 🍳

Brza presuda: vaša zadana vrijednost počinje s Pythonom 🐍

Većina ljudi počinje s Pythonom za prototipove, istraživanje, fino podešavanje, pa čak i produkcijske procese jer je ekosustav (npr. PyTorch) dubok i dobro održavan - a interoperabilnost putem ONNX-a olakšava prijenos na druge runtime okruženja [1][2]. Za pripremu i orkestraciju podataka velikih razmjera, timovi se često oslanjaju na Scalu ili Javu s Apache Sparkom [3]. Za vitke, brze mikroservise, Go ili Rust pružaju robusno zaključivanje s niskom latencijom. I da, modele možete pokretati u pregledniku pomoću ONNX Runtime Weba kada to odgovara potrebama proizvoda [2].

Dakle… koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju u praksi? Prijateljski sendvič Pythona za mozak, C++/CUDA za snagu i nešto poput Goa ili Rusta za vrata kroz koja korisnici zapravo prolaze [1][2][4].

Tablica usporedbe: jezici za umjetnu inteligenciju na prvi pogled 📊

Da, razmak između tablica je pomalo neobičan, poput života. Također, Python nije čarobni štapić; to je samo alat za kojim ćete najčešće posezati [1].

Dubinski pregled 1: Python za istraživanje, izradu prototipova i većinu obuke 🧪

Pythonova supermoć je gravitacija ekosustava. S PyTorchom dobivate dinamične grafove, čist imperativni stil i aktivnu zajednicu; ključno je da možete predati modele drugim okruženjima za izvršavanje putem ONNX-a kada je vrijeme za isporuku [1][2]. Prednost: kada je brzina važna, Python ne mora biti sporo vektoriziran s NumPy-jem ili pisati prilagođene operacije koje se uklapaju u C++/CUDA putanje koje izlaže vaš framework [4].

Kratka anegdota: tim za računalni vid izradio je prototip za detekciju grešaka u Python bilježnicama, validirao na slikama iz razdoblja od tjedan dana, izvezao u ONNX, a zatim predao Go servisu koristeći ubrzano okruženje za izvođenje - bez ponovnog treniranja ili prepisivanja. Istraživačka petlja ostala je okretna; produkcija je ostala dosadna (na najbolji način) [2].

Duboki pregled 2: C++, CUDA i TensorRT za sirovu brzinu 🏎️

Treniranje velikih modela odvija se na GPU-ubrzanim stogovima, a operacije kritične za performanse rade u C++/CUDA. Optimizirana okruženja za izvršavanje (npr. TensorRT, ONNX Runtime s pružateljima hardverskog izvršavanja) donose velike pobjede putem spojenih kernela, miješane preciznosti i optimizacija grafova [2][4]. Počnite s profiliranjem; integrirajte prilagođene kernele samo tamo gdje je to stvarno najgore.

Detaljan pregled 3: Rust and Go za pouzdane usluge s niskom latencijom 🧱

Kada se strojno učenje susretne s produkcijom, razgovor se prebacuje s brzine F1 na minivane koji se nikad ne kvare. Rust i Go ovdje blistaju: snažne performanse, predvidljivi memorijski profili i jednostavno postavljanje. U praksi, mnogi timovi obučavaju u Pythonu, izvoze u ONNX i služe iza Rust ili Go API-ja koji je čist za podjelu briga, minimalno kognitivno opterećenje za operacije [2].

Dubinski pregled 4: Scala i Java za podatkovne cjevovode i pohrane značajki 🏗️

Umjetna inteligencija se ne događa bez dobrih podataka. Za velike ETL-ove, streaming i inženjering značajki, Scala ili Java s Apache Sparkom ostaju radni konji, objedinjujući batch i streaming pod jednim krovom i podržavajući više jezika kako bi timovi mogli nesmetano surađivati ​​[3].

Detaljan pregled 5: TypeScript i umjetna inteligencija u pregledniku 🌐

Pokretanje modela u pregledniku više nije trik za zabavu. ONNX Runtime Web može izvršavati modele na strani klijenta, omogućujući privatno zaključivanje po zadanim postavkama za male demo verzije i interaktivne widgete bez troškova poslužitelja [2]. Izvrsno za brzu iteraciju proizvoda ili ugradiva iskustva.

Detaljan pregled 6: Mobilna umjetna inteligencija sa Swiftom, Kotlinom i prenosivim formatima 📱

Umjetna inteligencija na uređaju poboljšava latenciju i privatnost. Uobičajeni put: treniranje u Pythonu, izvoz u ONNX, pretvorba za cilj (npr. Core ML ili TFLite) i povezivanje u Swift ili Kotlin . Umjetnost je balansiranje veličine modela, točnosti i trajanja baterije; kvantizacija i hardverski svjesne operacije pomažu [2][4].

Stvarni svijet: kombiniraj bez srama 🧩

Tipičan AI sustav mogao bi izgledati ovako:

• Istraživanje modela - Python bilježnice s PyTorchom.

• Podatkovni kanali - Spark na Scali ili PySparku radi praktičnosti, raspoređeni s Airflowom.

• Optimizacija - Izvoz u ONNX; ubrzanje s TensorRT ili ONNX Runtime EP-ovima.

• Posluživanje - Rust ili Go mikroservis s tankim gRPC/HTTP slojem, automatski skaliran.

• Klijenti - Web aplikacija u TypeScriptu; mobilne aplikacije u Swiftu ili Kotlinu.

• Promatranje - metrike, strukturirani zapisnici, otkrivanje pomaka i niz nadzornih ploča.

Treba li svaki projekt sve to? Naravno da ne. Ali mapiranje traka pomaže vam da znate kojim putem skrenuti [2][3][4].

Uobičajene pogreške pri odabiru programskog jezika za umjetnu inteligenciju 😬

• Previše rana optimizacija - napišite prototip, dokažite vrijednost, a zatim jurite nanosekunde.

• Zaboravljanje cilja implementacije - ako se mora pokrenuti u pregledniku ili na uređaju, isplanirajte alat prvog dana [2].

• Ignoriranje podatkovnog vodovoda - prekrasan model na nedovršenim značajkama je poput vile na pijesku [3].

• Monolitno razmišljanje - možete zadržati Python za modeliranje i posluživati ​​s Goom ili Rustom putem ONNX-a.

• U potrazi za novostima - novi okviri su cool; pouzdanost je cool.

Brzi odabiri po scenariju 🧭

• Počevši od nule - Python s PyTorchom. Dodajte scikit-learn za klasično strojno učenje.

• Rub ili kritično za latenciju - Python za učenje; C++/CUDA plus TensorRT ili ONNX Runtime za zaključivanje [2][4].

• Inženjering značajki velikih podataka - Spark sa Scalom ili PySparkom.

• Aplikacije prvenstveno namijenjene webu ili interaktivne demonstracije - TypeScript s ONNX Runtime Web [2].

• Dostava za iOS i Android - Swift s modelom konvertiranim u Core-ML ili Kotlin s modelom TFLite/ONNX [2].

• Kritične usluge - Poslužuju se u Rustu ili Gou; artefakti modela su prenosivi putem ONNX-a [2].

Često postavljana pitanja: dakle… koji se programski jezik opet koristi za umjetnu inteligenciju? ❓

• Koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju u istraživanju?
  Python, a ponekad i JAX ili PyTorch-specifični alati, s C++/CUDA umetnutim u sustav radi brzine [1][4].

• Što je s produkcijom?
  Treniranje u Pythonu, izvoz s ONNX-om, posluživanje putem Rust/Go ili C++ kada je bitno skraćivanje milisekundi [2][4].

• Je li JavaScript dovoljan za umjetnu inteligenciju?
  Za demonstracije, interaktivne widgete i neke produkcijske inferencije putem web okruženja, da; za masovnu obuku, ne baš [2].

• Je li R zastario?
  Ne. Fantastičan je za statistiku, izvještavanje i određene ML tijekove rada.

• Hoće li Julia zamijeniti Python?
  Možda jednog dana, možda ne. Krivulje usvajanja zahtijevaju vrijeme; upotrijebite alat koji vas deblokira već danas.

TL;DR🎯

• Započnite u Pythonu zbog brzine i udobnosti ekosustava.

• Koristite C++/CUDA i optimizirana vremena izvođenja kada vam je potrebno ubrzanje.

• Za stabilnost s niskom latencijom, poslužite s Rustom ili Goom

• Održavajte podatkovne kanale razumnima pomoću Scale/Jave na Sparku.

• Ne zaboravite na put preglednika i mobilnih uređaja kada su dio priče o proizvodu.

• Iznad svega, odaberite kombinaciju koja smanjuje trenje od ideje do učinka. To je pravi odgovor na pitanje koji se programski jezik koristi za umjetnu inteligenciju - ne jedan jezik, već pravi mali orkestar. 🎻

Reference

1. Anketa za razvojne programere Stack Overflowa 2024. - korištenje jezika i signali ekosustava
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (službena dokumentacija) - međuplatformsko zaključivanje (oblak, rub, web, mobilni uređaji), interoperabilnost okvira
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (službena stranica) - višejezični engine za podatkovno inženjerstvo/znanost i strojno učenje velikih razmjera
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (službena dokumentacija) - GPU-akcelerirane biblioteke, kompajleri i alati za C/C++ i duboko učenje
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (službena stranica) - široko korišten okvir za duboko učenje za istraživanje i proizvodnju
   https://pytorch.org/

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama