Ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար։ Գործնական ուղեցույց։

Եթե ​​երբևէ մտածել եք, թե որ ծրագրավորման լեզուն է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար , ապա լավ ընկերակից եք։ Մարդիկ պատկերացնում են նեոնային լուսավորությամբ լաբորատորիաներ և գաղտնի մաթեմատիկա, բայց իրական պատասխանն ավելի բարեկամական է, մի փոքր խառնաշփոթ և շատ մարդկային։ Տարբեր լեզուներ փայլում են տարբեր փուլերում՝ նախատիպերի ստեղծում, ուսուցում, օպտիմալացում, սպասարկում, նույնիսկ զննարկչում կամ հեռախոսում աշխատելիս։ Այս ուղեցույցում մենք կխուսափենք ավելորդ բաներից և կանցնենք գործնականին, որպեսզի դուք կարողանաք ընտրել ամեն մի փոքրիկ որոշում առանց երկմտելու։ Եվ այո, մենք ավելի քան մեկ անգամ կասենք, թե որ ծրագրավորման լեզուն է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար, քանի որ հենց դա է բոլորի մտքում ծագող հարցը։ Եկեք սկսենք։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Մշակողների համար արհեստական ​​բանականության լավագույն 10 գործիքները
Բարձրացրեք արտադրողականությունը, ավելի խելացի կոդավորեք և արագացրեք մշակումը՝ օգտագործելով արհեստական ​​բանականության լավագույն գործիքները։

🔗 Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակում ընդդեմ սովորական մշակման
Հասկացեք հիմնական տարբերությունները և սովորեք, թե ինչպես սկսել կառուցել արհեստական ​​բանականությամբ։

🔗 Արդյո՞ք ծրագրային ապահովման ինժեներներին կփոխարինի արհեստական ​​բանականությունը։
Ուսումնասիրեք, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը ազդում ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության կարիերայի ապագայի վրա։

«Ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար»։

Կարճ պատասխան՝ լավագույն լեզուն այն է, որը ձեզ գաղափարից հասցնում է հուսալի արդյունքների՝ նվազագույն դրամատիզմով։ Ավելի երկար պատասխան՝

• Էկոհամակարգի խորություն ՝ հասուն գրադարաններ, համայնքի ակտիվ աջակցություն, պարզապես աշխատող շրջանակներ։

• Մշակողի արագություն ՝ հակիրճ շարահյուսություն, ընթեռնելի կոդ, մարտկոցներ։

• Արդյունավետության փախուստի լյուկեր . երբ ձեզ անհրաժեշտ է իրական արագություն, անցեք C++ կամ GPU միջուկների՝ առանց մոլորակը վերաշարադրելու։

• Փոխգործունակություն - մաքուր API-ներ, ONNX կամ նմանատիպ ձևաչափեր, հեշտ տեղակայման ուղիներ։

• Թիրախային մակերես - աշխատում է սերվերների, բջջային սարքերի, վեբի և Edge-ի վրա՝ նվազագույն աղավաղումներով։

• Իրականության գործիքավորում ՝ դեբագերներ, պրոֆիլերներ, նոթատետրեր, փաթեթների կառավարիչներ, CI՝ ամբողջ շքերթը։

Անկեղծ լինենք. դուք հավանաբար լեզուներ կխառնեք։ Սա խոհանոց է, ոչ թե թանգարան։ 🍳

Կարճ եզրակացություն. ձեր լռելյայն արժեքը սկսվում է Python-ից 🐍

Մարդկանց մեծ մասը սկսում է Python- նախատիպերի, հետազոտությունների, ճշգրտումների և նույնիսկ արտադրական խողովակաշարերի համար, քանի որ էկոհամակարգը (օրինակ՝ PyTorch) խորը և լավ պահպանված է, իսկ ONNX-ի միջոցով փոխգործունակությունը հեշտացնում է տվյալների փոխանցումը այլ գործարկման ժամանակներին [1][2]: Մեծածավալ տվյալների նախապատրաստման և գործիքավորման համար թիմերը հաճախ հենվում են Scala-ի կամ Java-ի ՝ Apache Spark-ի միջոցով [3]: Արագ, ճկուն միկրոսպասարկումների համար Go-ն կամ Rust-ը ապահովում են կայուն, ցածր լատենտությամբ եզրակացություն: Եվ այո, դուք կարող եք մոդելներ գործարկել զննարկիչում՝ օգտագործելով ONNX Runtime Web-ը, երբ դա համապատասխանում է ապրանքի կարիքներին [2]:

Այսպիսով… ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է գործնականում օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար : Python-ի մի փոքր հավաքածու՝ Brains-ի համար, C++/CUDA-ի՝ Brawn-ի համար, և Go կամ Rust-ի նման մի բան՝ այն դռան համար, որտեղով օգտատերերն իրականում անցնում են [1][2][4]:

Համեմատական ​​աղյուսակ. արհեստական ​​բանականության լեզուները՝ համառոտ 📊

Այո, աղյուսակների միջև հեռավորությունը մի փոքր յուրօրինակ է։ Բացի այդ, Python-ը արծաթե փամփուշտ չէ. դա պարզապես այն գործիքն է, որին դուք ամենից հաճախ կդիմեք [1]:

Խորը ուսումնասիրություն 1. Python-ը հետազոտության, նախատիպերի ստեղծման և մեծ մասամբ ուսուցման համար 🧪

Python-ի գերուժը էկոհամակարգի ձգողականությունն է: PyTorch-ի միջոցով դուք ստանում եք դինամիկ գրաֆիկներ, մաքուր հրամայական ոճ և ակտիվ համայնք. ամենակարևորը՝ դուք կարող եք մոդելները փոխանցել այլ գործարկման ժամանակներին ONNX-ի միջոցով, երբ ժամանակը գա գործարկման [1][2]: Կարևորը՝ երբ արագությունը կարևոր է, Python-ը պարտավոր չէ դանդաղ վեկտորիզացնել NumPy-ով կամ գրել հատուկ գործողություններ, որոնք ընկնում են ձեր շրջանակի կողմից բացահայտված C++/CUDA ուղիների վրա [4]:

Կարճ պատմություն. համակարգչային տեսողության թիմը Python նոթբուքերում մշակել է թերությունների հայտնաբերման նախատիպ, ստուգել մեկ շաբաթվա պատկերների վրա, արտահանել ONNX, այնուհետև փոխանցել այն Go ծառայությանը՝ օգտագործելով արագացված աշխատանքային ժամանակ՝ առանց վերավարժանքի կամ վերաշարադրման։ Հետազոտական ​​ցիկլը մնացել է ճկուն, իսկ արտադրությունը մնացել է ձանձրալի (լավագույն իմաստով) [2]:

Խորը ուսումնասիրություն 2. C++, CUDA և TensorRT՝ արագության համար 🏎️

Մեծ մոդելների մարզումը տեղի է ունենում GPU-ի կողմից արագացված stacks-երի վրա, իսկ կատարողականության համար կարևորագույն գործողությունները գործում են C++/CUDA լեզվով: Օպտիմիզացված կատարման ժամանակները (օրինակ՝ TensorRT, ONNX կատարման ժամանակը՝ սարքավորումների կատարման մատակարարներով) մեծ հաղթանակներ են ապահովում միաձուլված միջուկների, խառը ճշգրտության և գրաֆիկների օպտիմալացման միջոցով [2][4]: Սկսեք պրոֆիլավորումից. հատուկ միջուկները միացրեք միայն այնտեղ, որտեղ իսկապես ցավոտ է:

Deep Dive 3: Rust and Go՝ հուսալի, ցածր լատենտությամբ ծառայությունների համար 🧱

Երբ մեքենայական ուսուցմանը հանդիպում է արտադրությունը, խոսակցությունը F1 արագությունից անցնում է երբեք չխափանվող մինիվենների: Rust-ը և Go-ն այստեղ փայլում են՝ ուժեղ կատարողականություն, կանխատեսելի հիշողության պրոֆիլներ և պարզ տեղակայում: Գործնականում շատ թիմեր մարզվում են Python-ով, արտահանում են ONNX և ծառայում են Rust-ի կամ Go-ի API-մաքուր մտահոգությունների բաժանման, գործողությունների համար նվազագույն ճանաչողական բեռի հետևում [2]:

Խորը ուսումնասիրություն 4. Scala և Java տվյալների խողովակաշարերի և գործառույթների պահեստների համար 🏗️

Արհեստական ​​բանականությունը չի կարող գոյություն ունենալ առանց լավ տվյալների: Մեծածավալ ETL-ի, հոսքային հեռարձակման և ֆունկցիոնալ ճարտարագիտության համար Scala-ն կամ Java-ն Apache Spark-ի հետ միասին մնում են աշխատանքային ձիեր, որոնք միավորում են խմբային և հոսքային հեռարձակումը մեկ տանիքի տակ և աջակցում են բազմաթիվ լեզուներ, որպեսզի թիմերը կարողանան սահուն համագործակցել [3]:

Խորը ուսումնասիրություն 5. TypeScript-ը և արհեստական ​​բանականությունը զննարկիչում 🌐

Մոդելները զննարկիչում գործարկելն այլևս կուսակցական հնարք չէ: ONNX Runtime Web-ը կարող է մոդելները գործարկել հաճախորդի կողմից՝ հնարավորություն տալով մասնավոր կերպով եզրակացություն անել փոքր ցուցադրությունների և ինտերակտիվ վիջեթների համար՝ առանց սերվերի ծախսերի [2]: Հիանալի է արտադրանքի արագ իտերացիայի կամ ներդրվող փորձառությունների համար:

Deep Dive 6. Բջջային արհեստական ​​բանականություն Swift, Kotlin և դյուրակիր ձևաչափերով 📱

Սարքի վրա տեղադրված արհեստական ​​բանականությունը բարելավում է լատենտությունը և գաղտնիությունը: Հաճախակի օգտագործվող ուղի՝ Python-ում մարզել, ONNX-ում արտահանել, թիրախի համար փոխակերպել (օրինակ՝ Core ML կամ TFLite) և Swift- կամ Kotlin- : Արվեստը մոդելի չափի, ճշգրտության և մարտկոցի աշխատանքի հավասարակշռությունն է. քվանտացումը և սարքային առումով տեղեկացված գործողությունները օգնում են [2][4]:

Իրական աշխարհի համադրություն. համատեղեք և համադրեք առանց ամաչելու 🧩

Տիպիկ արհեստական ​​բանականության համակարգը կարող է այսպիսի տեսք ունենալ.

• Մոդելային հետազոտություն - Python տետրեր PyTorch-ով։

• Տվյալների խողովակաշարեր - Spark Scala-ի կամ PySpark-ի վրա՝ հարմարության համար, պլանավորված Airflow-ի միջոցով։

• Օպտիմալացում - Արտահանել ONNX; արագացնել TensorRT կամ ONNX Runtime EP-ներով։

• Մատուցում - Rust or Go միկրոսերվիս բարակ gRPC/HTTP շերտով, ավտոմատ մասշտաբավորված։

• Հաճախորդներ - վեբ հավելված TypeScript-ով, բջջային հավելվածներ Swift կամ Kotlin-ով։

• Դիտարկելիություն - չափանիշներ, կառուցվածքային գրանցամատյաններ, շեղումների հայտնաբերում և վահանակների մի փոքր շարք։

Արդյո՞ք յուրաքանչյուր նախագծի համար անհրաժեշտ է այս ամենը։ Իհարկե՝ ոչ։ Բայց քարտեզագրված գոտիները կօգնեն ձեզ իմանալ, թե հաջորդը որ շրջադարձը կատարել [2][3][4]:

Հաճախ հանդիպող սխալներ արհեստական ​​բանականության համար օգտագործվող ծրագրավորման լեզու ընտրելիս 😬

• Չափազանց վաղ չափից շատ օպտիմալացում ՝ գրեք նախատիպը, ապացուցեք արժեքը, ապա հետապնդեք նանովայրկյաններ։

• Տեղակայման նպատակի մոռացում . եթե այն պետք է աշխատի զննարկիչում կամ սարքում, գործիքակազմը պլանավորեք առաջին օրվանից [2]:

• Սանտեխնիկական տվյալների անտեսում . անորոշ առանձնահատկությունների վրա գեղեցիկ մոդելը նման է ավազի վրա կառուցված առանձնատան [3]:

• Մոնոլիտային մտածողություն - դուք կարող եք պահպանել Python-ը մոդելավորման համար և մատուցել Go-ով կամ Rust-ով ONNX-ի միջոցով։

• Նորության հետևից ընկնելը ՝ նոր շրջանակները հետաքրքիր են, հուսալիությունն՝ ավելի հետաքրքիր։

Արագ ընտրություններ ըստ սցենարի 🧭

• Սկսելով զրոյից ՝ Python-ը PyTorch-ով։ Ավելացրեք scikit-learn-ը դասական ML-ի համար։

• Կրիտիկական է եզրի կամ լատենտության համար - Python-ը պետք է մարզվի. C++/CUDA գումարած TensorRT կամ ONNX Runtime՝ եզրակացության համար [2][4]:

• Մեծ տվյալների առանձնահատկությունների ինժեներիա - Spark Scala-ի կամ PySpark-ի միջոցով։

• Վեբ-առաջնային հավելվածներ կամ ինտերակտիվ ցուցադրություններ - TypeScript ONNX Runtime Web-ով [2]:

• iOS և Android համակարգերի համար առաքում ՝ Swift՝ Core-ML-ով փոխակերպված մոդելով կամ Kotlin՝ TFLite/ONNX մոդելով [2]:

• Կարևորագույն ծառայություններ - Ծառայեք Rust or Go ռեժիմով. մոդելային արտեֆակտները պահեք շարժական ONNX-ի միջոցով [2]:

Հաճախակի տրվող հարցեր. ուրեմն… ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար, կրկին։ ❓

• Ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար հետազոտություններում:
  Python, ապա երբեմն JAX կամ PyTorch-ի համար նախատեսված գործիքակազմ, իսկ արագության համար՝ C++/CUDA [1][4]:

• Իսկ արտադրության մասին ի՞նչ կասեք։
  Ուսուցանեք Python-ով, արտահանեք ONNX-ով, մատուցեք Rust/Go-ով կամ C++-ով, երբ միլիվայրկյանների կրճատումը կարևոր է [2][4]:

• Արդյո՞ք JavaScript-ը բավարար է արհեստական ​​բանականության համար:
  Դեմոների, ինտերակտիվ վիջեթների և վեբ կատարողականի միջոցով որոշ արտադրական եզրակացությունների համար՝ այո, իսկ զանգվածային ուսուցման համար՝ ոչ [2]:

• R-ը հնացած է՞:
  Ոչ: Այն հիանալի է վիճակագրության, հաշվետվությունների և որոշակի մեքենայական ուսուցման աշխատանքային հոսքերի համար:

• Արդյո՞ք Ջուլիան կփոխարինի Python-ին։
  Գուցե մի օր, գուցե ոչ։ Ընդունման կորերը ժամանակ են պահանջում. օգտագործեք այն գործիքը, որը կբացահայտի ձեր արգելափակումը այսօր։

TL;DR🎯

• Սկսեք Python- արագության և էկոհամակարգի հարմարավետության համար։

• Օգտագործեք C++/CUDA և օպտիմալացված կատարման ժամանակներ, երբ ձեզ անհրաժեշտ է արագացում։

• Մատուցեք Rust-ի կամ Go-ի ՝ ցածր լատենտության կայունության համար։

• Պահպանեք տվյալների խողովակաշարերի անխափան աշխատանքը Scala/Java-ի Spark-ի վրա։

• Մի մոռացեք բրաուզերի և բջջային սարքերի ուղիների մասին, երբ դրանք ապրանքի պատմության մաս են կազմում։

• Ամենից առաջ ընտրեք այն համադրությունը, որը կնվազեցնի մտքից մինչև ազդեցություն անցնող շփումը։ Սա է իրական պատասխանը այն հարցին, թե ինչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար ՝ ոչ թե մեկ լեզու, այլ ճիշտ փոքրիկ նվագախումբը։ 🎻

Հղումներ

1. Stack Overflow Developer Survey 2024 - լեզվի օգտագործումը և էկոհամակարգի ազդանշանները
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (պաշտոնական փաստաթղթեր) - միջպլատֆորմային եզրակացություն (ամպային, եզրային, վեբ, բջջային), շրջանակի փոխգործունակություն
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (պաշտոնական կայք) - բազմալեզու շարժիչ տվյալների ճարտարագիտության/գիտության և մեքենայական ուսուցման համար՝ մասշտաբային
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (պաշտոնական փաստաթղթեր) - GPU-արագացված գրադարաններ, կոմպիլյատորներ և գործիքակազմ C/C++ և խորը ուսուցման փաթեթների համար
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (պաշտոնական կայք) - լայնորեն օգտագործվող խորը ուսուցման շրջանակ հետազոտությունների և արտադրության համար
   https://pytorch.org/

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին