ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI

ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI? ຄູ່ມືປະຕິບັດ.

ຖ້າທ່ານເຄີຍສົງໄສວ່າ ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI , ທ່ານຢູ່ໃນບໍລິສັດທີ່ດີ. ຜູ້ຄົນຈິນຕະນາການເຖິງຫ້ອງທົດລອງທີ່ມີແສງໄຟນີອອນ ແລະ ຄະນິດສາດລັບ - ແຕ່ຄຳຕອບທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນເປັນມິດກວ່າ, ສັບສົນໜ້ອຍໜຶ່ງ, ແລະ ເປັນມະນຸດຫຼາຍ. ພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນສ່ອງແສງໃນຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ: ການສ້າງຕົ້ນແບບ, ການຝຶກອົບຮົມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ການບໍລິການ, ແມ່ນແຕ່ການເຮັດວຽກໃນໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບ ຫຼື ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ. ໃນຄູ່ມືນີ້, ພວກເຮົາຈະຂ້າມຂັ້ນຕອນງ່າຍໆ ແລະ ປະຕິບັດໄດ້ຈິງ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດເລືອກ stack ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄາດເດົາທຸກໆການຕັດສິນໃຈເລັກໆນ້ອຍໆ. ແລະ ແມ່ນແລ້ວ, ພວກເຮົາຈະເວົ້າວ່າ ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI ຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງຄັ້ງ ເພາະວ່ານັ້ນແມ່ນຄຳຖາມທີ່ແນ່ນອນຢູ່ໃນໃຈຂອງທຸກຄົນ. ໄປກັນເລີຍ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 10 ເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບນັກພັດທະນາ
ເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ລະຫັດສະຫຼາດກວ່າ, ແລະ ເລັ່ງການພັດທະນາດ້ວຍເຄື່ອງມື AI ຊັ້ນນຳ.

🔗 ການພັດທະນາຊອບແວ AI ທຽບກັບການພັດທະນາທຳມະດາ
ເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນ ແລະ ຮຽນຮູ້ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນສ້າງດ້ວຍ AI.

🔗 ວິສະວະກອນຊອບແວຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ?
ສຳຫຼວດວິທີທີ່ AI ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ອະນາຄົດຂອງອາຊີບວິສະວະກຳຊອບແວ.

"ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI?"

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ພາສາທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນພາສາທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ໂດຍມີຄວາມສັບສົນໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ຄຳຕອບທີ່ຍາວກວ່າ:

  • ຄວາມເລິກຂອງລະບົບນິເວດ - ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ມີຄວາມສົມບູນ, ການສະໜັບສະໜູນຈາກຊຸມຊົນຢ່າງຫ້າວຫັນ, ຂອບການເຮັດວຽກທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີ.

  • ຄວາມໄວຂອງນັກພັດທະນາ - ໄວຍາກອນທີ່ກະທັດຮັດ, ລະຫັດທີ່ອ່ານງ່າຍ, ມີແບັດເຕີຣີໃຫ້.

  • ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານປະສິດທິພາບ - ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຄວາມໄວດິບ, ໃຫ້ປ່ຽນໄປໃຊ້ C++ ຫຼື GPU kernels ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນໂລກຄືນໃໝ່.

  • ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ - API ທີ່ສະອາດ, ONNX ຫຼືຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ເສັ້ນທາງການນຳໃຊ້ທີ່ງ່າຍ.

  • ພື້ນຜິວເປົ້າໝາຍ - ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຊີບເວີ, ມືຖື, ເວັບ ແລະ ຂອບໂດຍມີການບິດເບືອນໜ້ອຍທີ່ສຸດ.

  • ຄວາມເປັນຈິງຂອງເຄື່ອງມື - ຕົວດີບັກເກີ, ຕົວສ້າງໂປຣໄຟລ໌, ປື້ມບັນທຶກ, ຜູ້ຈັດການແພັກເກດ, CI - ທັງໝົດ.

ເວົ້າແທ້: ເຈົ້າອາດຈະສັບສົນພາສາກັນ. ມັນເປັນເຮືອນຄົວ, ບໍ່ແມ່ນພິພິທະພັນ. 🍳

ຄຳຕັດສິນສັ້ນໆ: ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຂອງເຈົ້າເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ Python 🐍

ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ Python ສຳລັບຕົ້ນແບບ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການປັບແຕ່ງ, ແລະແມ່ນແຕ່ທໍ່ສົ່ງການຜະລິດ ເພາະວ່າລະບົບນິເວດ (ເຊັ່ນ PyTorch) ມີຄວາມເລິກຊຶ້ງ ແລະ ໄດ້ຮັບການບຳລຸງຮັກສາໄວ້ເປັນຢ່າງດີ - ແລະ ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນຜ່ານ ONNX ເຮັດໃຫ້ການມອບໝາຍໃຫ້ກັບເວລາເຮັດວຽກອື່ນໆງ່າຍດາຍ [1][2]. ສຳລັບການກະກຽມ ແລະ ການຈັດການຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ທີມງານມັກຈະອີງໃສ່ Scala ຫຼື Java ດ້ວຍ Apache Spark [3]. ສຳລັບການບໍລິການໄມໂຄຣເຊີທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ລຽບງ່າຍ, Go ຫຼື Rust ສົ່ງຜົນໃຫ້ການອະນຸມານທີ່ແຂງແຮງ ແລະ ມີຄວາມຊັກຊ້າຕ່ຳ. ແລະ ແມ່ນແລ້ວ, ທ່ານສາມາດແລ່ນຮູບແບບຕ່າງໆໃນໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບໂດຍໃຊ້ ONNX Runtime Web ເມື່ອມັນເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນ [2].

ດັ່ງນັ້ນ... ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI ໃນການປະຕິບັດ? ແຊນວິດທີ່ເປັນມິດຂອງ Python ສຳລັບສະໝອງ, C++/CUDA ສຳລັບກ້າມຊີ້ນ, ແລະບາງສິ່ງບາງຢ່າງເຊັ່ນ Go ຫຼື Rust ສຳລັບປະຕູທີ່ຜູ້ໃຊ້ຍ່າງຜ່ານແທ້ໆ [1][2][4].

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ພາສາຕ່າງໆສຳລັບ AI ໂດຍຫຍໍ້ 📊

ພາສາ ຜູ້ຊົມ ລາຄາ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ ບັນທຶກກ່ຽວກັບລະບົບນິເວດ
ງູເຫຼືອມ ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນ ຟຣີ ຫ້ອງສະໝຸດຂະໜາດໃຫຍ່, ການສ້າງຕົ້ນແບບໄວ PyTorch, scikit-learn, JAX [1]
ພາສາ C++ ວິສະວະກອນປະສິດທິພາບ ຟຣີ ການຄວບຄຸມລະດັບຕໍ່າ, ການອະນຸມານໄວ TensorRT, ການເຮັດວຽກແບບກຳນົດເອງ, ONNX backends [4]
ສະນິມ ນັກພັດທະນາລະບົບ ຟຣີ ຄວາມປອດໄພດ້ານຄວາມຈຳດ້ວຍປືນຍາວທີ່ມີຄວາມໄວໜ້ອຍລົງ ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງກະຕ່າອະນຸມານ
ໄປ ທີມງານແພລດຟອມ ຟຣີ ການບໍລິການພ້ອມໆກັນແບບງ່າຍດາຍ, ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ gRPC, ຮູບພາບຂະໜາດນ້ອຍ, ການເຮັດວຽກງ່າຍໆ
ສະກາລາ/ຈາວາ ວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ ຟຣີ ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, Spark MLlib ເຄື່ອງມື Spark, Kafka, JVM [3]
ຕົວໜັງສືພິມ ໜ້າດ້ານໜ້າ, ການສາທິດ ຟຣີ ການອະນຸມານໃນໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບຜ່ານ ONNX Runtime Web ເວລາແລ່ນຂອງເວັບ/WebGPU [2]
ໄວ ແອັບ iOS ຟຣີ ການອະນຸມານແບບພື້ນເມືອງໃນອຸປະກອນ Core ML (ປ່ຽນຈາກ ONNX/TF)
ຄອດລິນ/ຈາວາ ແອັບ Android ຟຣີ ການນຳໃຊ້ Android ທີ່ລຽບງ່າຍ ໂທລະສັບມືຖື TFLite/ONNX Runtime
ຣ ນັກສະຖິຕິ ຟຣີ ລ້າງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກສະຖິຕິ, ການລາຍງານ ໂຄເຣັດ, ຮູບແບບທີ່ເປັນລະບຽບ
ຈູເລຍ ການຄຳນວນຕົວເລກ ຟຣີ ປະສິດທິພາບສູງດ້ວຍ syntax ທີ່ອ່ານງ່າຍ Flux.jl, MLJ.jl

ແມ່ນແລ້ວ, ໄລຍະຫ່າງຂອງຕາຕະລາງແມ່ນຄ້າຍຄືກັບຊີວິດທີ່ແປກປະຫຼາດໜ້ອຍໜຶ່ງ. ນອກຈາກນັ້ນ, Python ບໍ່ແມ່ນບັນຫາງ່າຍ; ມັນເປັນພຽງເຄື່ອງມືທີ່ເຈົ້າຈະໃຊ້ເລື້ອຍໆ [1].

ເຈາະເລິກ 1: Python ສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ, ການສ້າງຕົ້ນແບບ, ແລະ ການຝຶກອົບຮົມສ່ວນໃຫຍ່ 🧪

ພະລັງພິເສດຂອງ Python ແມ່ນແຮງໂນ້ມຖ່ວງຂອງລະບົບນິເວດ. ດ້ວຍ PyTorch ທ່ານຈະໄດ້ຮັບກຣາຟແບບໄດນາມິກ, ຮູບແບບການກຳນົດທີ່ສະອາດ, ແລະຊຸມຊົນທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ; ສິ່ງສຳຄັນ, ທ່ານສາມາດມອບໝາຍຮູບແບບໃຫ້ກັບເວລາເຮັດວຽກອື່ນໆຜ່ານ ONNX ເມື່ອເຖິງເວລາທີ່ຈະສົ່ງ [1][2]. ຂໍ້ດີ: ເມື່ອຄວາມໄວມີຄວາມສຳຄັນ, Python ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເປັນເວັກເຕີຊ້າໆດ້ວຍ NumPy, ຫຼືຂຽນ ops ທີ່ກຳນົດເອງທີ່ວາງໄວ້ໃນເສັ້ນທາງ C++/CUDA ທີ່ເປີດເຜີຍໂດຍ framework ຂອງເຈົ້າ [4].

ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆສັ້ນໆ: ທີມງານວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໄດ້ສ້າງຕົ້ນແບບການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງໃນປື້ມບັນທຶກ Python, ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໃນຮູບພາບເປັນເວລາໜຶ່ງອາທິດ, ສົ່ງອອກໄປຍັງ ONNX, ຈາກນັ້ນສົ່ງມັນໄປຫາບໍລິການ Go ໂດຍໃຊ້ເວລາແລ່ນທີ່ເລັ່ງລັດ - ບໍ່ມີການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ ຫຼື ການຂຽນຄືນໃໝ່. ວົງວຽນການຄົ້ນຄວ້າຍັງຄົງວ່ອງໄວ; ການຜະລິດຍັງຄົງໜ້າເບື່ອ (ໃນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດ) [2].

Deep Dive 2: C++, CUDA, ແລະ TensorRT ເພື່ອຄວາມໄວດິບ 🏎️

ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່ເກີດຂຶ້ນໃນ stacks ທີ່ເລັ່ງດ້ວຍ GPU, ແລະ ການປະຕິບັດງານທີ່ສຳຄັນຕໍ່ປະສິດທິພາບຈະຢູ່ໃນ C++/CUDA. ເວລາແລ່ນທີ່ດີທີ່ສຸດ (ເຊັ່ນ TensorRT, ONNX Runtime ທີ່ມີຜູ້ໃຫ້ບໍລິການປະຕິບັດຮາດແວ) ສົ່ງຜົນໃຫ້ໄຊຊະນະອັນໃຫຍ່ຫຼວງຜ່ານ kernel ທີ່ລວມເຂົ້າກັນ, ຄວາມແມ່ນຍຳປະສົມ, ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງກຣາຟ [2][4]. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສ້າງໂປຣໄຟລ໌; ຖັກ kernel ທີ່ກຳນົດເອງເທົ່ານັ້ນບ່ອນທີ່ມັນເຈັບປວດແທ້ໆ.

ເຈາະເລິກ 3: Rust and Go ສຳລັບການບໍລິການທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ມີຄວາມໜ່ວງຊ້າຕ່ຳ 🧱

ເມື່ອ ML ພົບກັບການຜະລິດ, ການສົນທະນາຈະປ່ຽນຈາກຄວາມໄວ F1 ໄປສູ່ລົດ minivan ທີ່ບໍ່ເຄີຍລົ້ມເຫຼວ. Rust ແລະ Go ໂດດເດັ່ນຢູ່ທີ່ນີ້: ປະສິດທິພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ໂປຣໄຟລ໌ໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຄາດເດົາໄດ້, ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ງ່າຍດາຍ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ຫຼາຍທີມຝຶກອົບຮົມໃນ Python, ສົ່ງອອກໄປຍັງ ONNX, ແລະ ໃຫ້ບໍລິການຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການແຍກຄວາມກັງວົນທີ່ສະອາດຂອງ Rust ຫຼື Go API, ພາລະການຮັບຮູ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດສຳລັບການປະຕິບັດງານ [2].

ຮຽນຮູ້ການເຈາະເລິກ 4: Scala ແລະ Java ສຳລັບທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ຮ້ານຄ້າຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ 🏗️

AI ຈະບໍ່ເກີດຂຶ້ນໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ດີ. ສຳລັບ ETL, ການຖ່າຍທອດສົດ, ແລະ ວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດຂະໜາດໃຫຍ່, Scala ຫຼື Java ທີ່ມີ Apache Spark ຍັງຄົງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ລວມເອົາການເຮັດວຽກແບບ batch ແລະ ການຖ່າຍທອດສົດພາຍໃຕ້ຫຼັງຄາດຽວ ແລະ ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ ເພື່ອໃຫ້ທີມງານສາມາດຮ່ວມມືກັນໄດ້ຢ່າງສະດວກ [3].

ເຈາະເລິກ 5: TypeScript ແລະ AI ໃນໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບ 🌐

ການແລ່ນໂມເດວໃນບຣາວເຊີບໍ່ແມ່ນເຄັດລັບຂອງງານລ້ຽງອີກຕໍ່ໄປ. ONNX Runtime Web ສາມາດປະຕິບັດໂມເດວໃນຝັ່ງລູກຄ້າ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດອະນຸມານສ່ວນຕົວຕາມຄ່າເລີ່ມຕົ້ນສຳລັບການສາທິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ວິດເຈັດໂຕ້ຕອບໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນເຊີບເວີ [2]. ດີເລີດສຳລັບການຜະລິດຜະລິດຕະພັນຄືນໃໝ່ຢ່າງວ່ອງໄວ ຫຼື ປະສົບການທີ່ສາມາດຝັງໄດ້.

ເຈາະເລິກ 6: AI ມືຖືດ້ວຍ Swift, Kotlin, ແລະຮູບແບບພົກພາ 📱

AI ໃນອຸປະກອນຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມໜ່ວງເວລາ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ເສັ້ນທາງທົ່ວໄປຄື: ຝຶກອົບຮົມໃນ Python, ສົ່ງອອກໄປຍັງ ONNX, ປ່ຽນເປັນເປົ້າໝາຍ (ເຊັ່ນ Core ML ຫຼື TFLite), ແລະ ເຊື່ອມຕໍ່ມັນໃນ Swift ຫຼື Kotlin . ສິລະປະນີ້ແມ່ນການດຸ່ນດ່ຽງຂະໜາດຂອງໂມເດວ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບັດເຕີຣີ; ການເຮັດວຽກທີ່ຮັບຮູ້ປະລິມານ ແລະ ຮາດແວຊ່ວຍໄດ້ [2][4].

ການວາງຊ້ອນກັນໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ: ປະສົມປະສານ ແລະ ຈັບຄູ່ໂດຍບໍ່ມີຄວາມອັບອາຍ 🧩

ລະບົບ AI ທົ່ວໄປອາດຈະມີລັກສະນະແບບນີ້:

  • ການຄົ້ນຄວ້າຮູບແບບ - ປື້ມບັນທຶກ Python ທີ່ມີ PyTorch.

  • ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ - Spark ໃນ Scala ຫຼື PySpark ເພື່ອຄວາມສະດວກສະບາຍ, ກຳນົດເວລາດ້ວຍ Airflow.

  • ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ - ສົ່ງອອກໄປຍັງ ONNX; ເລັ່ງຄວາມໄວດ້ວຍ TensorRT ຫຼື ONNX Runtime EPs.

  • ການຮັບໃຊ້ - ການບໍລິການຈຸນລະພາກ Rust or Go ທີ່ມີຊັ້ນ gRPC/HTTP ບາງໆ, ປັບຂະໜາດອັດຕະໂນມັດ.

  • ລູກຄ້າ - ເວັບແອັບໃນ TypeScript; ແອັບຯມືຖືໃນ Swift ຫຼື Kotlin.

  • ການສັງເກດການ - ຕົວຊີ້ວັດ, ບັນທຶກທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ການກວດຈັບການເຄື່ອນທີ່, ແລະແຜງຄວບຄຸມຈຳນວນໜຶ່ງ.

ທຸກໆໂຄງການຕ້ອງການທັງໝົດນັ້ນບໍ? ແນ່ນອນບໍ່. ແຕ່ການມີແຜນທີ່ເສັ້ນທາງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮູ້ວ່າຈະລ້ຽວໃດຕໍ່ໄປ [2][3][4].

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປເມື່ອເລືອກພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI 😬

  • ການປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດໄວເກີນໄປ - ຂຽນຕົ້ນແບບ, ພິສູດຄ່າ, ຈາກນັ້ນ ໄລ່ຕາມນາໂນວິນາທີ.

  • ລືມເປົ້າໝາຍການນຳໃຊ້ - ຖ້າມັນຕ້ອງເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບ ຫຼື ໃນອຸປະກອນ, ໃຫ້ວາງແຜນລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມືໃນມື້ທຳອິດ [2].

  • ການບໍ່ສົນໃຈຂໍ້ມູນ - ຮູບແບບທີ່ສວຍງາມໃນລັກສະນະທີ່ບໍ່ຊັດເຈນແມ່ນຄືກັບຄະລຶຫາສະຖານຢູ່ເທິງດິນຊາຍ [3].

  • ການຄິດແບບ Monolith - ເຈົ້າສາມາດຮັກສາ Python ໄວ້ສຳລັບການສ້າງແບບຈຳລອງ ແລະ ຮັບໃຊ້ກັບ Go ຫຼື Rust ຜ່ານ ONNX.

  • ໄລ່ຕາມຄວາມແປກໃໝ່ - ກອບການເຮັດວຽກໃໝ່ແມ່ນເຢັນ; ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນເຢັນກວ່າ.

ການເລືອກຢ່າງວ່ອງໄວຕາມສະຖານະການ 🧭

  • ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສູນ - Python ດ້ວຍ PyTorch. ເພີ່ມ scikit-learn ສຳລັບ ML ແບບຄລາສສິກ.

  • Edge ຫຼື latency-critical - Python ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ; C++/CUDA ບວກກັບ TensorRT ຫຼື ONNX Runtime ສຳລັບການອະນຸມານ [2][4].

  • ວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ - Spark ດ້ວຍ Scala ຫຼື PySpark.

  • ແອັບຯທີ່ເນັ້ນໃສ່ເວັບເປັນຫຼັກ ຫຼື ການສາທິດແບບໂຕ້ຕອບ - TypeScript ດ້ວຍ ONNX Runtime Web [2].

  • ການຈັດສົ່ງ iOS ແລະ Android - Swift ດ້ວຍຮູບແບບ Core-ML-converted ຫຼື Kotlin ດ້ວຍຮູບແບບ TFLite/ONNX [2].

  • ການບໍລິການທີ່ສຳຄັນຕໍ່ພາລະກິດ - ໃຫ້ບໍລິການໃນ Rust ຫຼື Go; ຮັກສາສິ່ງປະດິດແບບຈຳລອງໃຫ້ສາມາດພົກພາໄດ້ຜ່ານ ONNX [2].

FAQ: ສະນັ້ນ... ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI?

  • ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI ໃນການຄົ້ນຄວ້າ?
    Python - ບາງຄັ້ງກໍ່ໃຊ້ເຄື່ອງມືສະເພາະ JAX ຫຼື PyTorch, ໂດຍມີ C++/CUDA ຢູ່ໃນຕົວເພື່ອຄວາມໄວ [1][4].

  • ແລ້ວການຜະລິດລ่ะ?
    ຝຶກຝົນພາສາ Python, ສົ່ງອອກດ້ວຍ ONNX, ໃຫ້ບໍລິການຜ່ານ Rust/Go ຫຼື C++ ເມື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສຳຄັນຂອງມິນລິວິນາທີ [2][4].

  • JavaScript ພຽງພໍສຳລັບ AI ບໍ?
    ສຳລັບການສາທິດ, ວິດເຈັດແບບໂຕ້ຕອບ, ແລະ ການອະນຸມານການຜະລິດບາງຢ່າງຜ່ານເວລາເຮັດວຽກຂອງເວັບ, ແມ່ນແລ້ວ; ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມຂະໜາດໃຫຍ່, ບໍ່ແມ່ນແທ້ໆ [2].

  • R ລ້າສະໄໝແລ້ວບໍ?
    ບໍ່. ມັນດີຫຼາຍສຳລັບສະຖິຕິ, ການລາຍງານ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກ ML ບາງຢ່າງ.

  • Julia ຈະມາແທນ Python ບໍ?
    ບາງທີມື້ໜຶ່ງ, ບາງທີອາດບໍ່ແມ່ນ. ເສັ້ນໂຄ້ງການຮັບຮອງເອົາໃຊ້ເວລາ; ໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ປົດບລັອກທ່ານໃນມື້ນີ້.

TL;DR🎯

  • ເລີ່ມຕົ້ນໃນ Python ເພື່ອຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງລະບົບນິເວດ.

  • ໃຊ້ C++/CUDA ແລະ runtimes ທີ່ດີທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານຕ້ອງການການເລັ່ງ.

  • ຮັບປະທານກັບ Rust ຫຼື Go ເພື່ອຄວາມໝັ້ນຄົງໃນການຕອບສະໜອງຕ່ຳ.

  • ຮັກສາທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນໃຫ້ມີຄວາມສະຫຼາດດ້ວຍ Scala/Java ໃນ Spark.

  • ຢ່າລືມເສັ້ນທາງໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບ ແລະ ມືຖືເມື່ອພວກມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງເລື່ອງຜະລິດຕະພັນ.

  • ເໜືອສິ່ງອື່ນໃດ, ໃຫ້ເລືອກການປະສົມປະສານທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຂັດແຍ້ງຈາກແນວຄວາມຄິດໜຶ່ງໄປຫາອີກແນວຄວາມຄິດໜຶ່ງ. ນັ້ນແມ່ນຄຳຕອບທີ່ແທ້ຈິງຂອງ ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI - ບໍ່ແມ່ນພາສາດຽວ, ແຕ່ເປັນວົງດົນຕີນ້ອຍໆທີ່ເໝາະສົມ. 🎻

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. ການສຳຫຼວດນັກພັດທະນາ Stack Overflow ປີ 2024 - ການນຳໃຊ້ພາສາ ແລະ ສັນຍານຂອງລະບົບນິເວດ
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. ONNX Runtime (ເອກະສານທາງການ) - ການອະນຸມານຂ້າມແພລດຟອມ (ຄລາວ, ເອດຈ໌, ເວັບ, ມືຖື), ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນຂອງເຟຣມເວີກ
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. Apache Spark (ເວັບໄຊທ໌ທາງການ) - ເຄື່ອງຈັກຫຼາຍພາສາສຳລັບວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ/ວິທະຍາສາດ ແລະ ML ໃນລະດັບໃຫຍ່
    https://spark.apache.org/

  4. ຊຸດເຄື່ອງມື NVIDIA CUDA (ເອກະສານທາງການ) - ຫ້ອງສະໝຸດ, ຕົວລວບລວມ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ເລັ່ງດ້ວຍ GPU ສຳລັບ C/C++ ແລະ deep learning stacks
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. PyTorch (ເວັບໄຊທ໌ທາງການ) - ຂອບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ການຜະລິດ
    https://pytorch.org/

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ