AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుంది? ఒక ప్రాక్టికల్ గైడ్.

AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుందో మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచిస్తే , మీరు మంచి కంపెనీలో ఉన్నారు. ప్రజలు నియాన్-లైట్ ల్యాబ్‌లు మరియు రహస్య గణితాన్ని ఊహించుకుంటారు - కానీ నిజమైన సమాధానం స్నేహపూర్వకంగా, కొంచెం గజిబిజిగా మరియు చాలా మానవీయంగా ఉంటుంది. వివిధ భాషలు వివిధ దశలలో ప్రకాశిస్తాయి: ప్రోటోటైపింగ్, శిక్షణ, ఆప్టిమైజేషన్, సర్వింగ్, బ్రౌజర్‌లో లేదా మీ ఫోన్‌లో కూడా అమలు చేయడం. ఈ గైడ్‌లో, మేము ఫ్లఫ్‌ను దాటవేసి ఆచరణాత్మకంగా ఉంటాము, తద్వారా మీరు ప్రతి చిన్న నిర్ణయాన్ని రెండవసారి ఊహించకుండా స్టాక్‌ను ఎంచుకోవచ్చు. మరియు అవును, AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుందో ఒకటి కంటే ఎక్కువసార్లు చెబుతాము ఎందుకంటే అది అందరి మనస్సులో ఉన్న ఖచ్చితమైన ప్రశ్న. మనం ముందుకు సాగుదాం.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 డెవలపర్‌ల కోసం టాప్ 10 AI సాధనాలు
అగ్రశ్రేణి AI సాధనాలతో ఉత్పాదకతను పెంచండి, కోడ్‌ను తెలివిగా చేయండి మరియు అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయండి.

🔗 AI సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి vs సాధారణ అభివృద్ధి
కీలక తేడాలను అర్థం చేసుకోండి మరియు AIతో ఎలా నిర్మించాలో తెలుసుకోండి.

🔗 సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్ల స్థానంలో AI వస్తుందా?
సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ కెరీర్‌ల భవిష్యత్తును AI ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అన్వేషించండి.

"AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుంది?"

సంక్షిప్త సమాధానం: తక్కువ నాటకీయతతో ఆలోచన నుండి నమ్మకమైన ఫలితాలకు మిమ్మల్ని తీసుకెళ్లే భాష ఉత్తమ భాష. పొడవైన సమాధానం:

• పర్యావరణ వ్యవస్థ లోతు - పరిణతి చెందిన లైబ్రరీలు, క్రియాశీల సమాజ మద్దతు, పనిచేసే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు.

• డెవలపర్ వేగం - సంక్షిప్త సింటాక్స్, చదవగలిగే కోడ్, బ్యాటరీలు ఉన్నాయి.

• పనితీరు తప్పించుకునే అవకాశం - మీకు ముడి వేగం అవసరమైనప్పుడు, గ్రహాన్ని తిరిగి వ్రాయకుండా C++ లేదా GPU కెర్నల్‌లకు వదలండి.

• ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ - క్లీన్ APIలు, ONNX లేదా ఇలాంటి ఫార్మాట్‌లు, సులభమైన విస్తరణ మార్గాలు.

• టార్గెట్ సర్ఫేస్ - సర్వర్లు, మొబైల్, వెబ్ మరియు ఎడ్జ్‌లలో కనీస వక్రీకరణలతో నడుస్తుంది.

• టూలింగ్ రియాలిటీ - డీబగ్గర్లు, ప్రొఫైలర్లు, నోట్‌బుక్‌లు, ప్యాకేజీ మేనేజర్లు, CI - మొత్తం పరేడ్.

నిజం చెప్పాలంటే: మీరు బహుశా భాషలను కలపవచ్చు. ఇది మ్యూజియం కాదు, వంటగది. 🍳

త్వరిత తీర్పు: మీ డిఫాల్ట్ పైథాన్ 🐍 తో ప్రారంభమవుతుంది

పైథాన్‌తో ప్రారంభిస్తారు ఎందుకంటే పర్యావరణ వ్యవస్థ (ఉదా., PyTorch) లోతుగా మరియు బాగా నిర్వహించబడుతుంది - మరియు ONNX ద్వారా ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ ఇతర రన్‌టైమ్‌లకు నేరుగా హ్యాండ్-ఆఫ్ చేస్తుంది [1][2]. పెద్ద-స్థాయి డేటా ప్రిపరేషన్ మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ కోసం, జట్లు తరచుగా Scala లేదా Java . లీన్, వేగవంతమైన మైక్రోసర్వీసెస్ కోసం, Go లేదా Rust దృఢమైన, తక్కువ-జాప్యం అనుమితిని అందిస్తాయి. మరియు అవును, మీరు ఉత్పత్తి అవసరానికి సరిపోయేటప్పుడు ONNX రన్‌టైమ్ వెబ్‌ని ఉపయోగించి బ్రౌజర్‌లో మోడల్‌లను అమలు చేయవచ్చు [2].

కాబట్టి... AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుంది ? మెదడులకు పైథాన్, బ్రాన్ కోసం C++/CUDA, మరియు వినియోగదారులు వాస్తవానికి నడిచే ద్వారం కోసం గో లేదా రస్ట్ వంటి వాటితో కూడిన స్నేహపూర్వక శాండ్‌విచ్ [1][2][4].

పోలిక పట్టిక: AI కోసం భాషలు క్లుప్తంగా 📊

అవును, టేబుల్ స్పేసింగ్ కొంచెం విచిత్రమైన జీవితం లాంటిది. అలాగే, పైథాన్ ఒక అద్భుతమైన సాధనం కాదు; ఇది మీరు తరచుగా ఉపయోగించే సాధనం మాత్రమే [1].

డీప్ డైవ్ 1: పరిశోధన, ప్రోటోటైపింగ్ మరియు చాలా శిక్షణ కోసం పైథాన్ 🧪

పైథాన్ యొక్క సూపర్ పవర్ ఎకోసిస్టమ్ గురుత్వాకర్షణ. పైటోర్చ్ తో మీరు డైనమిక్ గ్రాఫ్‌లు, క్లీన్ ఇంపెరేటివ్ స్టైల్ మరియు యాక్టివ్ కమ్యూనిటీని పొందుతారు; ముఖ్యంగా, మీరు షిప్ చేయడానికి సమయం వచ్చినప్పుడు ONNX ద్వారా ఇతర రన్‌టైమ్‌లకు మోడళ్లను అప్పగించవచ్చు [1][2]. కికర్: వేగం ముఖ్యమైనప్పుడు, పైథాన్ NumPy తో స్లో-వెక్టరైజ్ చేయవలసిన అవసరం లేదు, లేదా మీ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ద్వారా బహిర్గతమయ్యే C++/CUDA మార్గాల్లోకి పడిపోయే కస్టమ్ ఆప్‌లను వ్రాయవలసిన అవసరం లేదు [4].

త్వరిత ఉపాఖ్యానం: పైథాన్ నోట్‌బుక్‌లలో లోప గుర్తింపును ప్రోటోటైప్ చేసిన కంప్యూటర్-విజన్ బృందం, ఒక వారం విలువైన చిత్రాలపై ధృవీకరించబడింది, ONNXకి ఎగుమతి చేయబడింది, ఆపై దానిని వేగవంతమైన రన్‌టైమ్‌ను ఉపయోగించి గో సేవకు అప్పగించింది - తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం లేదా తిరిగి వ్రాయడం లేదు. పరిశోధన లూప్ చురుగ్గా ఉంది; ఉత్పత్తి బోరింగ్‌గా ఉంది (ఉత్తమ మార్గంలో) [2].

డీప్ డైవ్ 2: ముడి వేగం కోసం C++, CUDA, మరియు TensorRT 🏎️

పెద్ద మోడళ్లకు శిక్షణ GPU-యాక్సిలరేటెడ్ స్టాక్‌లపై జరుగుతుంది మరియు పనితీరు-క్లిష్టమైన ఆప్‌లు C++/CUDAలో నివసిస్తాయి. ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన రన్‌టైమ్‌లు (ఉదా., హార్డ్‌వేర్ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రొవైడర్లతో టెన్సార్‌ఆర్‌టి, ONNX రన్‌టైమ్) ఫ్యూజ్డ్ కెర్నల్స్, మిశ్రమ ఖచ్చితత్వం మరియు గ్రాఫ్ ఆప్టిమైజేషన్‌ల ద్వారా పెద్ద విజయాలను అందిస్తాయి [2][4]. ప్రొఫైలింగ్‌తో ప్రారంభించండి; నిజంగా బాధించే చోట మాత్రమే కస్టమ్ కెర్నల్స్‌ను అల్లండి.

డీప్ డైవ్ 3: నమ్మదగిన, తక్కువ జాప్యం ఉన్న సేవల కోసం రస్ట్ అండ్ గో 🧱

ML ఉత్పత్తిని కలిసినప్పుడు, సంభాషణ F1 వేగం నుండి ఎప్పటికీ విచ్ఛిన్నం కాని మినీవాన్‌లకు మారుతుంది. రస్ట్ అండ్ గో ఇక్కడ ప్రకాశిస్తుంది: బలమైన పనితీరు, ఊహించదగిన మెమరీ ప్రొఫైల్‌లు మరియు సరళమైన విస్తరణ. ఆచరణలో, అనేక జట్లు పైథాన్‌లో శిక్షణ పొందుతాయి, ONNXకి ఎగుమతి చేస్తాయి మరియు రస్ట్ లేదా గో API-క్లీన్ సెపరేషన్ ఆఫ్ కన్సర్న్స్, ఆప్‌ల కోసం కనీస కాగ్నిటివ్ లోడ్ వెనుక పనిచేస్తాయి [2].

డీప్ డైవ్ 4: డేటా పైప్‌లైన్‌లు మరియు ఫీచర్ స్టోర్‌ల కోసం స్కాలా మరియు జావా 🏗️

మంచి డేటా లేకుండా AI జరగదు. పెద్ద-స్థాయి ETL, స్ట్రీమింగ్ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ కోసం, Scala లేదా Java వర్క్‌హార్స్‌లుగా మిగిలిపోయాయి, బ్యాచ్ మరియు స్ట్రీమింగ్‌ను ఒకే పైకప్పు క్రింద ఏకం చేస్తాయి మరియు బహుళ భాషలకు మద్దతు ఇస్తాయి, తద్వారా జట్లు సజావుగా సహకరించగలవు [3].

డీప్ డైవ్ 5: బ్రౌజర్‌లో టైప్‌స్క్రిప్ట్ మరియు AI 🌐

బ్రౌజర్‌లో మోడల్స్‌ను అమలు చేయడం ఇకపై పార్టీ ట్రిక్ కాదు. ONNX రన్‌టైమ్ వెబ్ అనేది క్లయింట్-సైడ్ మోడల్స్‌ను అమలు చేయగలదు, సర్వర్ ఖర్చులు లేకుండా చిన్న డెమోలు మరియు ఇంటరాక్టివ్ విడ్జెట్‌ల కోసం ప్రైవేట్-బై-డిఫాల్ట్ అనుమితిని అనుమతిస్తుంది [2]. వేగవంతమైన ఉత్పత్తి పునరావృతం లేదా పొందుపరచదగిన అనుభవాలకు గొప్పది.

డీప్ డైవ్ 6: స్విఫ్ట్, కోట్లిన్ మరియు పోర్టబుల్ ఫార్మాట్‌లతో మొబైల్ AI 📱

ఆన్-డివైస్ AI జాప్యం మరియు గోప్యతను మెరుగుపరుస్తుంది. ఒక సాధారణ మార్గం: పైథాన్‌లో శిక్షణ ఇవ్వడం, ONNXకి ఎగుమతి చేయడం, లక్ష్యం కోసం మార్చడం (ఉదా., కోర్ ML లేదా TFLite), మరియు దానిని స్విఫ్ట్ లేదా కోట్లిన్‌లో . మోడల్ పరిమాణం, ఖచ్చితత్వం మరియు బ్యాటరీ జీవితాన్ని సమతుల్యం చేయడం కళ; పరిమాణీకరణ మరియు హార్డ్‌వేర్-అవేర్ ఆపరేషన్‌లు సహాయపడతాయి [2][4].

వాస్తవ ప్రపంచ స్టాక్: సిగ్గు లేకుండా కలపండి మరియు సరిపోల్చండి 🧩

ఒక సాధారణ AI వ్యవస్థ ఇలా ఉండవచ్చు:

• మోడల్ పరిశోధన - పైటోర్చ్‌తో పైథాన్ నోట్‌బుక్‌లు.

• డేటా పైప్‌లైన్‌లు - సౌలభ్యం కోసం స్కాలా లేదా పైస్పార్క్‌లో స్పార్క్, ఎయిర్‌ఫ్లోతో షెడ్యూల్ చేయబడింది.

• ఆప్టిమైజేషన్ - ONNXకి ఎగుమతి చేయండి; TensorRT లేదా ONNX రన్‌టైమ్ EPలతో వేగవంతం చేయండి.

• సర్వింగ్ - ఆటోస్కేల్ చేయబడిన సన్నని gRPC/HTTP పొరతో రస్ట్ లేదా గో మైక్రోసర్వీస్.

• క్లయింట్లు - టైప్‌స్క్రిప్ట్‌లో వెబ్ యాప్; స్విఫ్ట్ లేదా కోట్లిన్‌లో మొబైల్ యాప్‌లు.

• పరిశీలన - కొలమానాలు, నిర్మాణాత్మక లాగ్‌లు, డ్రిఫ్ట్ గుర్తింపు మరియు డాష్‌బోర్డ్‌ల డాష్.

ప్రతి ప్రాజెక్టుకు ఇవన్నీ అవసరమా? కాదనుకోండి. కానీ లేన్‌లను మ్యాప్ చేయడం వల్ల తదుపరి ఏ మలుపు తీసుకోవాలో మీకు తెలుస్తుంది [2][3][4].

AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాషను ఉపయోగించాలో ఎంచుకునేటప్పుడు సాధారణ తప్పులు 😬

• చాలా త్వరగా ఓవర్-ఆప్టిమైజ్ చేయడం - నమూనాను రాయండి, విలువను నిరూపించండి, ఆపై నానోసెకన్లను వెంబడించండి.

• విస్తరణ లక్ష్యాన్ని మరచిపోవడం - అది బ్రౌజర్‌లో లేదా పరికరంలో అమలు చేయవలసి వస్తే, మొదటి రోజున టూల్‌చెయిన్‌ను ప్లాన్ చేయండి [2].

• డేటా ప్లంబింగ్‌ను విస్మరించడం - అసంపూర్ణ లక్షణాలపై ఒక అందమైన మోడల్ ఇసుక మీద ఒక భవనం లాంటిది [3].

• మోనోలిత్ థింకింగ్ - మీరు మోడలింగ్ కోసం పైథాన్‌ను ఉంచుకోవచ్చు మరియు ONNX ద్వారా గో లేదా రస్ట్‌తో సర్వ్ చేయవచ్చు.

• కొత్తదనాన్ని వెంబడించడం - కొత్త చట్రాలు బాగున్నాయి; విశ్వసనీయత చల్లగా ఉంటుంది.

దృశ్యం ఆధారంగా త్వరిత ఎంపికలు 🧭

• సున్నా నుండి ప్రారంభించి - PyTorch తో పైథాన్. క్లాసికల్ ML కోసం scikit-learn ని జోడించండి.

• ఎడ్జ్ లేదా లేటెన్సీ-క్రిటికల్ - శిక్షణ కోసం పైథాన్; C++/CUDA ప్లస్ టెన్సర్‌ఆర్‌టి లేదా ONNX రన్‌టైమ్ ఫర్ ఇన్ఫరెన్స్ [2][4].

• బిగ్-డేటా ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ - స్కాలా లేదా పైస్పార్క్‌తో స్పార్క్.

• వెబ్-ఫస్ట్ యాప్‌లు లేదా ఇంటరాక్టివ్ డెమోలు - ONNX రన్‌టైమ్ వెబ్‌తో టైప్‌స్క్రిప్ట్ [2].

• iOS మరియు Android షిప్పింగ్ - కోర్-ML-కన్వర్టెడ్ మోడల్‌తో స్విఫ్ట్ లేదా TFLite/ONNX మోడల్‌తో కోట్లిన్ [2].

• మిషన్-క్రిటికల్ సేవలు - రస్ట్ ఆర్ గోలో సేవలు; మోడల్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లను ONNX [2] ద్వారా పోర్టబుల్‌గా ఉంచండి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు: కాబట్టి... AI కోసం మళ్ళీ ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుంది? ❓

• పరిశోధనలో
  AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుంది పైథాన్-తరువాత కొన్నిసార్లు JAX లేదా PyTorch-నిర్దిష్ట సాధనం, వేగం కోసం C++/CUDAతో హుడ్ కింద [1][4].

• ఉత్పత్తి సంగతి ఏమిటి?
  పైథాన్‌లో శిక్షణ పొందండి, ONNXతో ఎగుమతి చేయండి, మిల్లీసెకన్లు షేవింగ్ చేసేటప్పుడు రస్ట్/గో లేదా C++ ద్వారా సేవ చేయండి [2][4].

• AI కి జావాస్క్రిప్ట్ సరిపోతుందా?
  డెమోలు, ఇంటరాక్టివ్ విడ్జెట్‌లు మరియు వెబ్ రన్‌టైమ్‌ల ద్వారా కొన్ని ప్రొడక్షన్ ఇన్ఫరెన్స్‌ల కోసం, అవును; భారీ శిక్షణ కోసం, నిజంగా కాదు [2].

• R పాతబడిందా?
  కాదు. ఇది గణాంకాలు, రిపోర్టింగ్ మరియు కొన్ని ML వర్క్‌ఫ్లోలకు అద్భుతంగా ఉంటుంది.

• జూలియా పైథాన్ స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుందా?
  బహుశా ఏదో ఒక రోజు, కాకపోవచ్చు. దత్తత వక్రతలు సమయం పడుతుంది; ఈరోజే మిమ్మల్ని అన్‌బ్లాక్ చేసే సాధనాన్ని ఉపయోగించండి.

TL;DR🎯

• వేగం మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ సౌకర్యం కోసం పైథాన్‌లో ప్రారంభించండి

• మీకు త్వరణం అవసరమైనప్పుడు C++/CUDA ఉపయోగించండి

• తక్కువ జాప్యం స్థిరత్వం కోసం రస్ట్ లేదా గోతో సర్వ్ చేయండి

• స్కాలా/జావాతో డేటా పైప్‌లైన్‌లను సవ్యంగా ఉంచండి .

• బ్రౌజర్ మరియు మొబైల్ మార్గాలు ఉత్పత్తి కథలో భాగమైనప్పుడు వాటిని మర్చిపోవద్దు.

• అన్నింటికంటే ముఖ్యంగా, ఆలోచన నుండి ప్రభావానికి ఘర్షణను తగ్గించే కలయికను ఎంచుకోండి. AI కోసం ఏ ప్రోగ్రామింగ్ భాష ఉపయోగించబడుతుందో - ఒకే భాష కాదు, సరైన చిన్న ఆర్కెస్ట్రా. 🎻

ప్రస్తావనలు

1. స్టాక్ ఓవర్‌ఫ్లో డెవలపర్ సర్వే 2024 - భాషా వినియోగం మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ సంకేతాలు
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX రన్‌టైమ్ (అధికారిక డాక్స్) - క్రాస్-ప్లాట్‌ఫారమ్ ఇన్ఫెరెన్స్ (క్లౌడ్, ఎడ్జ్, వెబ్, మొబైల్), ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. అపాచీ స్పార్క్ (అధికారిక సైట్) - డేటా ఇంజనీరింగ్/సైన్స్ మరియు ML స్కేల్ కోసం బహుళ భాషా ఇంజిన్
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA టూల్‌కిట్ (అధికారిక డాక్స్) - C/C++ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ స్టాక్‌ల కోసం GPU-యాక్సిలరేటెడ్ లైబ్రరీలు, కంపైలర్లు మరియు టూలింగ్
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. పైటోర్చ్ (అధికారిక సైట్) - పరిశోధన మరియు ఉత్పత్తి కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించే లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్‌వర్క్
   https://pytorch.org/

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి