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

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

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

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

🔗 Razvoj AI softvera u odnosu na obični razvoj
Razumite ključne razlike i naučite kako započeti gradnju pomoću umjetne inteligencije.

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

"Koji se programski jezik koristi za vještačku inteligenciju?"

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

• Dubina ekosistema - zrele biblioteke, aktivna podrška zajednice, okviri koji jednostavno funkcionišu.

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

• Izlazne tačke za performanse - kada vam je potrebna sirova brzina, pređite na C++ ili GPU kernele bez prepisivanja planete.

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

• Ciljna površina - radi na serverima, mobilnim uređajima, webu i rubnim mrežama s minimalnim izobličenjima.

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

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

Brza presuda: vaš podrazumijevani kod počinje s Pythonom 🐍

Većina ljudi počinje s Pythonom za prototipove, istraživanje, fino podešavanje, pa čak i produkcijske procese jer je ekosistem (npr. PyTorch) dubok i dobro održavan - a interoperabilnost putem ONNX-a olakšava prenošenje 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 brze i elegantne mikroservise, Go ili Rust pružaju robusno zaključivanje s niskom latencijom. I da, modele možete pokretati u pregledniku koristeći ONNX Runtime Web kada to odgovara potrebama proizvoda [2].

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

Tabela za poređenje: jezici za vještačku inteligenciju na prvi pogled 📊

Da, razmak između tabela je pomalo neobičan, kao i život. Takođe, Python nije čarobni štapić; to je samo alat koji ćete najčešće koristiti [1].

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

Python-ova supermoć je gravitacija ekosistema. Sa PyTorch-om dobijate dinamičke grafove, čist imperativni stil i aktivnu zajednicu; ključno je da možete predati modele drugim okruženjima za izvršavanje putem ONNX-a kada je vrijeme za objavljivanje [1][2]. Prednost: kada je brzina bitna, Python ne mora biti sporo vektorizovan sa NumPy-jem, niti pisati prilagođene operacije koje se ubacuju u C++/CUDA putanje koje otkriva vaš framework [4].

Kratka anegdota: tim za kompjuterski vid napravio je prototip za detekciju defekata u Python sveskama, validirao na slikama prikupljenim tokom jedne sedmice, izvezao u ONNX, a zatim predao Go servisu koristeći ubrzano okruženje za izvršavanje - bez ponovnog treniranja ili prepisivanja. Istraživačka petlja je ostala okretna; produkcija je ostala dosadna (na najbolji način) [2].

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

Treniranje velikih modela se odvija na GPU-ubrzanim stekovima, a operacije kritične za performanse se izvršavaju u C++/CUDA. Optimizovana okruženja za izvršavanje (npr. TensorRT, ONNX Runtime sa hardverskim provajderima izvršavanja) donose velike dobitke putem spojenih kernela, mješovite preciznosti i optimizacije grafova [2][4]. Počnite sa profilisanjem; integrišite prilagođene kernele samo tamo gdje zaista boli.

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

Kada se strojno učenje (ML) susreće 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 raspoređivanje. U praksi, mnogi timovi obučavaju u Pythonu, izvoze u ONNX i služe iza Rust ili Go API-ja koji je čist za podjelu briga, uz minimalno kognitivno opterećenje za operacije [2].

Dubinski pregled 4: Scala i Java za podatkovne kanale i skladišta funkcija 🏗️

Vještačka inteligencija se ne može ostvariti bez dobrih podataka. Za ETL, streaming i inženjering značajki velikih razmjera, Scala ili Java s Apache Sparkom ostaju glavni alati za rad, objedinjujući batch i streaming pod jednim krovom i podržavajući više jezika tako da timovi mogu 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, omogućavajući privatno zaključivanje po defaultu za male demonstracije i interaktivne widgete bez troškova servera [2]. Odlično za brzu iteraciju proizvoda ili ugradljiva iskustva.

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

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

Stvarni stek: kombinirajte bez srama 🧩

Tipičan AI sistem može izgledati ovako:

• Istraživanje modela - Python sveske sa PyTorch-om.

• Cjevovodi podataka - Spark na Scali ili PySparku radi praktičnosti, zakazani pomoću Airflow-a.

• Optimizacija - Izvoz u ONNX; ubrzanje pomoću TensorRT ili ONNX Runtime EP-ova.

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

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

• Vidljivost - metrike, strukturirani logovi, detekcija odstupanja i niz kontrolnih ploča.

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

Uobičajene greške pri odabiru programskog jezika koji se koristi za vještačku 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 niz alata prvog dana [2].

• Ignorisanje analize podataka - prekrasan model na sumnjivim karakteristikama je kao vila na pijesku [3].

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

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

Brzi odabiri po scenariju 🧭

• Počevši od nule - Python sa PyTorch-om. Dodajte scikit-learn za klasično strojno učenje.

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

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

• Aplikacije prvenstveno zasnovane na webu ili interaktivne demonstracije - TypeScript sa ONNX Runtime Web [2].

• Isporuka za iOS i Android - Swift sa modelom konvertovanim u Core-ML ili Kotlin sa TFLite/ONNX modelom [2].

• Kritične usluge - Pružaju se u Rust ili Go okruženju; artefakti modela su prenosivi putem ONNX-a [2].

Često postavljana pitanja: dakle... koji se programski jezik koristi za vještačku inteligenciju? ❓

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

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

• Je li JavaScript dovoljan za vještačku 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 tokove rada.

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

TL;DR🎯

• Počnite u Pythonu zbog brzine i udobnosti ekosistema.

• Koristite C++/CUDA i optimizovana okruženja za izvršavanje kada vam je potrebno ubrzanje.

• Za stabilnost s niskom latencijom, koristite Rust ili Go

• Održavajte protok podataka razumnim pomoću Scale/Jave na Spark-u.

• Ne zaboravite putanje pretraživača i mobilnih uređaja kada su dio priče o proizvodu.

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

Reference

1. Anketa za razvojne programere Stack Overflow-a 2024. - upotreba jezika i signali ekosistema
   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 (zvanična stranica) - višejezični engine za inženjerstvo/nauku o podacima 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 korišteni okvir za duboko učenje za istraživanje i proizvodnju
   https://pytorch.org/

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama