Anong programming language ang ginagamit para sa AI? Isang Praktikal na Gabay.

Kung naisip mo na kung anong programming language ang ginagamit para sa AI , ikaw ay nasa mabuting kumpanya. Iniisip ng mga tao ang mga neon-lit na lab at lihim na matematika - ngunit ang tunay na sagot ay mas palakaibigan, medyo magulo, at napakatao. Iba't ibang wika ang lumiwanag sa iba't ibang yugto: prototyping, pagsasanay, pag-optimize, paghahatid, kahit na tumatakbo sa isang browser o sa iyong telepono. Sa gabay na ito, laktawan namin ang himulmol at maging praktikal para makapili ka ng stack nang hindi hinuhulaan ang bawat maliliit na desisyon. At oo, sasabihin namin kung anong programming language ang ginagamit para sa AI nang higit sa isang beses dahil iyon ang eksaktong tanong sa isip ng lahat. Gumulong tayo.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:

🔗 Nangungunang 10 AI tool para sa mga developer
Palakasin ang pagiging produktibo, mas matalinong mag-code, at pabilisin ang pag-develop gamit ang mga nangungunang tool sa AI.

🔗 AI software development kumpara sa ordinaryong development
Unawain ang mga pangunahing pagkakaiba at alamin kung paano simulan ang pagbuo gamit ang AI.

🔗 Papalitan ba ng AI ang mga software engineer?
Tuklasin kung paano naaapektuhan ng AI ang hinaharap ng mga karera sa software engineering.

"Anong programming language ang ginagamit para sa AI?"

Maikling sagot: ang pinakamahusay na wika ay ang naghahatid sa iyo mula sa ideya hanggang sa maaasahang mga resulta na may kaunting drama. Mas mahabang sagot:

• Lalim ng ekosistem - mga mature na aklatan, aktibong suporta sa komunidad, mga framework na gumagana lang.

• Bilis ng developer - maigsi na syntax, nababasa na code, kasama ang mga baterya.

• Performance escape hatches - kapag kailangan mo ng hilaw na bilis, bumaba sa C++ o GPU kernels nang hindi muling sinusulat ang planeta.

• Interoperability - malinis na API, ONNX o katulad na mga format, madaling deployment path.

• Target na ibabaw - tumatakbo sa mga server, mobile, web, at gilid na may kaunting mga contortion.

• Tooling reality - mga debugger, profiler, notebook, package manager, CI-the whole parade.

Maging tapat tayo: malamang na maghahalo kayo ng mga wika. Ito ay isang kusina, hindi isang museo. 🍳

Ang mabilis na hatol: ang iyong default ay nagsisimula sa Python 🐍

Karamihan sa mga tao ay nagsisimula sa Python para sa mga prototype, pananaliksik, pag-fine-tuning, at maging sa mga pipeline ng produksyon dahil ang ecosystem (hal., PyTorch) ay malalim at mahusay na pinananatili-at interoperability sa pamamagitan ng ONNX ay ginagawang diretso ang pag-alis sa iba pang mga runtime [1][2]. Para sa malakihang paghahanda at orkestrasyon ng data, ang mga koponan ay madalas na sumandal sa Scala o Java gamit ang Apache Spark [3]. Para sa mga payat, mabilis na microservice, ang Go o Rust ay naghahatid ng matibay, mababang latency na hinuha. At oo, maaari kang magpatakbo ng mga modelo sa browser gamit ang ONNX Runtime Web kapag umaangkop ito sa pangangailangan ng produkto [2].

Kaya... anong programming language ang ginagamit para sa AI sa pagsasanay? Isang friendly na sandwich ng Python para sa mga utak, C++/CUDA para sa brawn, at isang bagay tulad ng Go o Rust para sa pintuan kung saan ang mga user ay aktwal na dumaraan [1][2][4].

Talahanayan ng Paghahambing: mga wika para sa AI sa isang sulyap 📊

Oo, ang table spacing ay medyo quirky-like life. Gayundin, ang Python ay hindi isang pilak na bala; ito lang ang tool na pinakamadalas mong maabot [1].

Deep Dive 1: Python para sa pananaliksik, prototyping, at karamihan sa pagsasanay 🧪

Ang superpower ng Python ay ecosystem gravity. Sa PyTorch makakakuha ka ng mga dynamic na graph, isang malinis na istilong kailangan, at isang aktibong komunidad; mahalaga, maaari mong ibigay ang mga modelo sa iba pang mga runtime sa pamamagitan ng ONNX kapag oras na para ipadala [1][2]. Ang kicker: kapag mahalaga ang bilis, hindi kailangang mag-slow-vectorize ang Python sa NumPy, o magsulat ng mga custom na ops na bumababa sa mga C++/CUDA path na nakalantad ng iyong framework [4].

Mabilis na anekdota: isang computer-vision team ang nag-prototype ng defect detection sa mga notebook ng Python, na-validate sa halaga ng mga larawan sa isang linggo, na-export sa ONNX, pagkatapos ay ibinigay ito sa isang serbisyo ng Go gamit ang isang pinabilis na runtime-walang muling pagsasanay o pagsusulat. Ang pananaliksik loop nanatiling maliksi; nanatiling boring ang produksyon (sa pinakamahusay na paraan) [2].

Deep Dive 2: C++, CUDA, at TensorRT para sa hilaw na bilis 🏎️

Ang pagsasanay sa malalaking modelo ay nangyayari sa mga stack na pinabilis ng GPU, at ang mga kritikal na pagganap na ops ay live sa C++/CUDA. Ang mga na-optimize na runtime (hal., TensorRT, ONNX Runtime na may mga provider ng hardware execution) ay naghahatid ng malalaking panalo sa pamamagitan ng fused kernels, mixed precision, at graph optimizations [2][4]. Magsimula sa pag-profile; niniting lamang ang mga pasadyang kernel kung saan ito tunay na masakit.

Deep Dive 3: Rust and Go para sa maaasahan at mababang latency na mga serbisyo 🧱

Kapag natugunan ng ML ang produksyon, ang pag-uusap ay lumipat mula sa bilis ng F1 patungo sa mga minivan na hindi kailanman nasisira. Ang Rust and Go ay kumikinang dito: malakas na performance, predictable memory profile, at simpleng deployment. Sa pagsasagawa, maraming mga koponan ang nagsasanay sa Python, nag-e-export sa ONNX, at nagsisilbi sa likod ng isang Rust o Go API na malinis na paghihiwalay ng mga alalahanin, minimal na cognitive load para sa mga ops [2].

Deep Dive 4: Scala at Java para sa mga pipeline ng data at mga feature store 🏗️

Ang AI ay hindi nangyayari nang walang magandang data. Para sa malakihang ETL, streaming, at feature engineering, ang Scala o Java na may Apache Spark ay nananatiling mga workhorse, pinag-iisa ang batch at streaming sa ilalim ng isang bubong at sumusuporta sa maraming wika upang maayos na magtulungan ang mga koponan [3].

Deep Dive 5: TypeScript at AI sa browser 🌐

Ang pagpapatakbo ng mga modelo sa browser ay hindi na isang party trick. Ang ONNX Runtime Web ay maaaring magsagawa ng mga modelo sa panig ng kliyente, na nagpapagana ng private-by-default na inference para sa maliliit na demo at interactive na mga widget nang walang gastos sa server [2]. Mahusay para sa mabilis na pag-ulit ng produkto o mga naka-embed na karanasan.

Deep Dive 6: Mobile AI na may Swift, Kotlin, at mga portable na format 📱

Pinapabuti ng on-device AI ang latency at privacy. Isang karaniwang landas: tren sa Python, i-export sa ONNX, i-convert para sa target (hal., Core ML o TFLite), at i-wire ito sa Swift o Kotlin . Ang sining ay binabalanse ang laki ng modelo, katumpakan, at buhay ng baterya; tulong sa quantization at hardware-aware ops [2][4].

Ang real-world stack: mix and match nang walang kahihiyan 🧩

Maaaring ganito ang hitsura ng karaniwang AI system:

• Pananaliksik sa modelo - Mga notebook ng Python na may PyTorch.

• Mga pipeline ng data - Spark on Scala o PySpark para sa kaginhawahan, naka-iskedyul sa Airflow.

• Pag-optimize - I-export sa ONNX; bumilis gamit ang TensorRT o ONNX Runtime EPs.

• Serving - Rust o Go microservice na may manipis na layer ng gRPC/HTTP, naka-autoscale.

• Mga Kliyente - Web app sa TypeScript; mga mobile app sa Swift o Kotlin.

• Pagmamasid - mga sukatan, mga structured na log, drift detection, at isang dash ng mga dashboard.

Kailangan ba ng bawat proyekto ang lahat ng iyon? Syempre hindi. Ngunit ang pagkakaroon ng mga lane na nakamapa ay nakakatulong sa iyong malaman kung aling liko ang susunod [2][3][4].

Mga karaniwang pagkakamali kapag pumipili kung anong programming language ang ginagamit para sa AI 😬

• Masyadong maaga ang pag-optimize - isulat ang prototype, patunayan ang halaga, pagkatapos ay habulin ang mga nanosecond.

• Nakalimutan ang target sa pag-deploy - kung dapat itong tumakbo sa browser o sa device, planuhin ang toolchain sa unang araw [2].

• Hindi pinapansin ang pagtutubero ng data - isang napakarilag na modelo sa mga sketchy na tampok ay parang mansyon sa buhangin [3].

• Monolith thinking - maaari mong panatilihin ang Python para sa pagmomodelo at maglingkod kasama ng Go o Rust sa pamamagitan ng ONNX.

• Hinahabol ang bago - ang mga bagong framework ay cool; mas cool ang pagiging maaasahan.

Mga mabilisang pagpili ayon sa senaryo 🧭

• Simula sa zero - Python na may PyTorch. Magdagdag ng scikit-learn para sa classical na ML.

• Edge o latency-kritikal - Python para sanayin; C++/CUDA plus TensorRT o ONNX Runtime para sa hinuha [2][4].

• Big-data feature engineering - Spark na may Scala o PySpark.

• Web-first apps o interactive na mga demo - TypeScript na may ONNX Runtime Web [2].

• iOS at Android shipping - Swift na may Core-ML-converted na modelo o Kotlin na may TFLite/ONNX na modelo [2].

• Mga serbisyong kritikal sa misyon - Maglingkod sa Rust o Go; panatilihing portable ang mga artifact ng modelo sa pamamagitan ng ONNX [2].

FAQ: kaya... anong programming language ang ginagamit para sa AI, muli? ❓

• Anong programming language ang ginagamit para sa AI sa pananaliksik?
  Python-kung minsan ay JAX o PyTorch-specific na tooling, na may C++/CUDA sa ilalim ng hood para sa bilis [1][4].

• Paano ang tungkol sa produksyon?
  Magsanay sa Python, mag-export gamit ang ONNX, maghatid sa pamamagitan ng Rust/Go o C++ kapag mahalaga ang pag-ahit ng millisecond [2][4].

• Sapat ba ang JavaScript para sa AI?
  Para sa mga demo, interactive na widget, at ilang hinuha sa produksyon sa pamamagitan ng mga web runtime, oo; para sa malawakang pagsasanay, hindi talaga [2].

• Luma na ba si R?
  Hindi. Napakaganda para sa mga istatistika, pag-uulat, at ilang partikular na daloy ng trabaho sa ML.

• Papalitan ba ni Julia si Python?
  Baka balang araw, baka hindi. Ang mga kurba ng pag-ampon ay tumatagal ng oras; gamitin ang tool na nag-a-unblock sa iyo ngayon.

TL;DR🎯

• Magsimula sa Python para sa bilis at kaginhawaan ng ecosystem.

• Gumamit ng C++/CUDA at mga na-optimize na runtime kapag kailangan mo ng acceleration.

• Ihain gamit ang Rust o Go para sa mababang latency na katatagan.

• Panatilihing maayos ang mga pipeline ng data gamit ang Scala/Java sa Spark.

• Huwag kalimutan ang mga path ng browser at mobile kapag bahagi sila ng kwento ng produkto.

• Higit sa lahat, piliin ang kumbinasyong nagpapababa ng alitan mula sa ideya hanggang sa epekto. Iyan ang tunay na sagot sa kung anong programming language ang ginagamit para sa AI -hindi isang solong wika, ngunit ang tamang maliit na orkestra. 🎻

Mga sanggunian

1. Stack Overflow Developer Survey 2024 - paggamit ng wika at mga signal ng ecosystem
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (mga opisyal na doc) - cross-platform inference (cloud, edge, web, mobile), framework interoperability
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (opisyal na site) - multi-language engine para sa data engineering/science at ML sa sukat
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (mga opisyal na doc) - GPU-accelerated na mga library, compiler, at tooling para sa C/C++ at deep learning stack
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (opisyal na site) - malawakang ginagamit na deep learning framework para sa pananaliksik at produksyon
   https://pytorch.org/

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin