Који програмски језик се користи за вештачку интелигенцију? Практични водич.

Ако сте се икада питали који се програмски језик користи за вештачку интелигенцију , у добром сте друштву. Људи замишљају лабораторије осветљене неонским светлима и тајну математику - али прави одговор је пријатељскији, помало неуредан и веома људски. Различити језици блистају у различитим фазама: израда прототипа, обука, оптимизација, сервирање, чак и покретање у прегледачу или на телефону. У овом водичу ћемо прескочити сувишне детаље и бити практични како бисте могли да изаберете стек без преиспитивања сваке ситне одлуке. И да, рећи ћемо који се програмски језик користи за вештачку интелигенцију више пута јер је то управо питање које свима пада на памет. Хајде да почнемо.

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 10 најбољих AI алата за програмере
Повећајте продуктивност, пишите паметније код и убрзајте развој помоћу врхунских алата за вештачку интелигенцију.

🔗 Развој софтвера за вештачку интелигенцију у односу на обичан развој
Разумите кључне разлике и научите како да почнете да градите помоћу вештачке интелигенције.

🔗 Хоће ли софтверске инжењере заменити вештачка интелигенција?
Истражите како вештачка интелигенција утиче на будућност каријера у софтверском инжењерству.

„Који програмски језик се користи за вештачку интелигенцију?“

Кратак одговор: најбољи језик је онај који вас води од идеје до поузданих резултата уз минималну драму. Дужи одговор:

• Дубина екосистема - зреле библиотеке, активна подршка заједнице, оквири који једноставно функционишу.

• Брзина програмера - концизна синтакса, читљив код, батерије укључене.

• Излаз из перформанси - када вам је потребна чиста брзина, пређите на C++ или GPU језгра без преписивања планете.

• Интероперабилност - чисти API-ји, ONNX или слични формати, једноставни путеви имплементације.

• Циљна површина - ради на серверима, мобилним уређајима, вебу и рубу мреже са минималним изобличењима.

• Реалност алата - дебагери, профилери, свеске, менаџери пакета, CI - цела парада.

Будимо искрени: вероватно ћете помешати језике. То је кухиња, а не музеј. 🍳

Брза пресуда: ваш подразумевани код почиње са Пајтоном 🐍

Већина људи почиње са Пајтоном за прототипове, истраживање, фино подешавање, па чак и производне процесе јер је екосистем (нпр. PyTorch) дубок и добро одржаван - а интероперабилност путем ONNX-а олакшава пренос на друге runtime системе [1][2]. За припрему и оркестрацију података великих размера, тимови се често ослањају на Scala или Java са Apache Spark-ом [3]. За витке, брзе микросервисе, Go или Rust пружају робусну инференцију са малом латенцијом. И да, можете покретати моделе у прегледачу користећи ONNX Runtime Web када то одговара потребама производа [2].

Дакле… који се програмски језик користи за вештачку интелигенцију у пракси? Пријатељски сендвич од Пајтона за мозак, C++/CUDA за мишиће и нешто попут Go-а или Rust-а за врата кроз која корисници заправо пролазе [1][2][4].

Табела за поређење: језици за вештачку интелигенцију на први поглед 📊

Да, размак између табела је помало чудан, као и живот. Такође, Пајтон није чаробни штапић; то је само алат који ћете најчешће користити [1].

Дубински увод 1: Пајтон за истраживање, израду прототипова и већину обуке 🧪

Пајтонова супермоћ је гравитација екосистема. Са PyTorch-ом добијате динамичке графиконе, чист императивни стил и активну заједницу; што је кључно, можете предати моделе другим рунтиме-овима путем ONNX-а када је време за слање [1][2]. Предност: када је брзина битна, Пајтон не мора бити споро векторизован помоћу NumPy-а, нити писати прилагођене операције које се убацују у C++/CUDA путање које открива ваш фрејмворк [4].

Кратка анегдота: тим за рачунарски вид је направио прототип детекције дефеката у Пајтон свескама, валидирао га на недељним сликама, извезао у ONNX, а затим га предао Go сервису користећи убрзано време извршавања - без поновног обучавања или преписивања. Истраживачка петља је остала окретна; производња је остала досадна (на најбољи начин) [2].

Дубински увид 2: C++, CUDA и TensorRT за изузетну брзину 🏎️

Обучавање великих модела се одвија на стековима убрзаним помоћу GPU-а, а операције критичне за перформансе се изводе у C++/CUDA. Оптимизована времена извршавања (нпр. TensorRT, ONNX Runtime са хардверским провајдерима извршавања) доносе велике добитке путем спојених језгара, мешовите прецизности и оптимизације графова [2][4]. Почните са профилисањем; интегришите прилагођена језгра само тамо где је то заиста најгоре.

Детаљна анализа 3: Rust and Go за поуздане услуге са ниском латенцијом 🧱

Када се машинско учење сусретне са продукцијом, разговор се помера са брзине Ф1 на минивенове који се никада не кваре. Rust и Go овде блистају: снажне перформансе, предвидљиви профили меморије и једноставно распоређивање. У пракси, многи тимови тренирају у Пајтону, извозе у ONNX и раде иза раздвајања брига чистог за Rust или Go API, минималног когнитивног оптерећења за операције [2].

Детаљан преглед 4: Скала и Јава за пренос података и складишта функција 🏗️

Вештачка интелигенција се не дешава без добрих података. За велике ETL, стримовање и инжењеринг функција, Scala или Java са Apache Spark-ом остају радни коњи, обједињујући пакете и стримовање под једним кровом и подржавајући више језика тако да тимови могу глатко сарађивати [3].

Детаљан преглед 5: TypeScript и вештачка интелигенција у прегледачу 🌐

Покретање модела у прегледачу више није забава. ONNX Runtime Web може да извршава моделе на страни клијента, омогућавајући приватно закључивање по подразумеваним подешавањима за мале демо верзије и интерактивне виџете без трошкова сервера [2]. Одлично за брзу итерацију производа или уграђена искуства.

Дубински увод 6: Мобилна вештачка интелигенција са Swift-ом, Kotlin-ом и преносивим форматима 📱

Вештачка интелигенција на уређају побољшава латенцију и приватност. Уобичајени пут: тренирање у Пајтону, извоз у ONNX, конвертовање за циљ (нпр. Core ML или TFLite) и повезивање у Свифту или Котлину . Уметност је балансирање величине модела, тачности и трајања батерије; квантизација и операције које су свесне хардвера помажу [2][4].

Скуп из стварног света: комбинујте без стида 🧩

Типичан систем вештачке интелигенције може изгледати овако:

• Истраживање модела - Пајтон свеске са PyTorch-ом.

• Цевоводи података - Spark на Scala или PySpark ради лакшег сналажења, заказани помоћу Airflow-а.

• Оптимизација - Извоз у ONNX; убрзање помоћу TensorRT или ONNX Runtime EP-ова.

• Послуживање - Rust или Go микросервис са танким gRPC/HTTP слојем, аутоматски скалиран.

• Клијенти - веб апликација у TypeScript-у; мобилне апликације у Swift-у или Kotlin-у.

• Видљивост - метрике, структурирани логови, детекција померања и мноштво контролних табли.

Да ли је сваком пројекту потребно све то? Наравно да не. Али мапирање трака вам помаже да знате којим скретањем треба да кренете следеће [2][3][4].

Уобичајене грешке при избору програмског језика који се користи за вештачку интелигенцију 😬

• Прерана оптимизација - напишите прототип, докажите вредност, а затим јурите наносекунде.

• Заборављање циља имплементације - ако мора да се покреће у прегледачу или на уређају, планирајте ланац алата првог дана [2].

• Игнорисање водовода података - прелеп модел на сумњивим карактеристикама је као вила на песку [3].

• Монолитно размишљање - можете задржати Пајтон за моделирање и служити са Го или Руст преко ONNX-а.

• Јурење за новинама - нови оквири су кул; поузданост је кул.

Брзи избори по сценарију 🧭

• Почевши од нуле - Пајтон са PyTorch-ом. Додајте scikit-learn за класично машинско учење.

• Крајње стање или критично за латенцију - Пајтон за тренирање; C++/CUDA плус TensorRT или ONNX Runtime за инференцију [2][4].

• Инжењеринг карактеристика великих података - Spark са Scala или PySpark.

• Апликације првенствено оријентисане на веб или интерактивне демонстрације - TypeScript са ONNX Runtime Web [2].

• Достава за iOS и Android - Swift са моделом конвертованим у Core-ML или Kotlin са TFLite/ONNX моделом [2].

• Критичне услуге - Служи у Rust или Go; артефакти модела могу бити преносиви путем ONNX-а [2].

Најчешћа питања: па... који програмски језик се поново користи за вештачку интелигенцију? ❓

• Који програмски језик се користи за вештачку интелигенцију у истраживањима?
  Пајтон, а понекад и ЏЕКС или алати специфични за PyTorch, са C++/CUDA уграђеним у хаубу ради брзине [1][4].

• Шта је са продукцијом?
  Обука у Пајтону, извоз са ONNX-ом, сервирање преко Rust/Go или C++ када је смањење милисекунди важно [2][4].

• Да ли је Јаваскрипт довољан за вештачку интелигенцију?
  За демонстрације, интерактивне виџете и неке производне инференције путем веб рунтајма, да; за масовну обуку, не баш [2].

• Да ли је R застарео?
  Не. Фантастичан је за статистику, извештавање и одређене машинске токове рада.

• Хоће ли Јулија заменити Пајтон?
  Можда једног дана, можда не. Криве усвајања захтевају време; користите алат који вас одблокира већ данас.

TL;DR🎯

• Почните у Пајтону због брзине и удобности екосистема.

• Користите C++/CUDA и оптимизована времена извршавања када вам је потребно убрзање.

• За стабилност са малом латенцијом, користите Rust или Go

• Одржавајте цевоводе података разумним помоћу Scala/Java на Spark-у.

• Не заборавите путање прегледача и мобилних уређаја када су део приче о производу.

• Пре свега, изаберите комбинацију која смањује трење од идеје до резултата. То је прави одговор на питање који се програмски језик користи за вештачку интелигенцију - не један језик, већ прави мали оркестар. 🎻

Референце

1. Анкета за програмере Stack Overflow-а за 2024. годину - употреба језика и сигнали екосистема
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (званична документација) - међуплатформско закључивање (облак, еџ, веб, мобилни), интероперабилност фрејмворка
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (званични сајт) - вишејезични енџин за инжењеринг/науку података и машинско учење великих размера
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (званична документација) - GPU-акцелерисане библиотеке, компајлери и алати за C/C++ и стекове дубоког учења
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (званични сајт) - широко коришћени оквир за дубоко учење за истраживање и производњу
   https://pytorch.org/

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама