एआय साठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते?

एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते? एक व्यावहारिक मार्गदर्शक.

जर तुम्हाला कधी प्रश्न पडला असेल की एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते , तर तुम्ही चांगल्या संगतीत आहात. लोक निऑन-लाइट लॅब आणि गुप्त गणिताची कल्पना करतात - परंतु खरे उत्तर अधिक मैत्रीपूर्ण, थोडे गोंधळलेले आणि खूप मानवी आहे. वेगवेगळ्या भाषा वेगवेगळ्या टप्प्यांवर चमकतात: प्रोटोटाइपिंग, प्रशिक्षण, ऑप्टिमायझेशन, सर्व्हिंग, अगदी ब्राउझरमध्ये किंवा तुमच्या फोनवर चालवणे. या मार्गदर्शकामध्ये, आम्ही फ्लफ वगळू आणि व्यावहारिक बनू जेणेकरून तुम्ही प्रत्येक लहान निर्णयाचा दुसरा अंदाज न लावता स्टॅक निवडू शकाल. आणि हो, आम्ही एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते हे एकापेक्षा जास्त वेळा सांगू कारण प्रत्येकाच्या मनात हाच प्रश्न आहे. चला रोल करूया.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 डेव्हलपर्ससाठी टॉप १० एआय टूल्स
सर्वोत्तम एआय टूल्ससह उत्पादकता वाढवा, अधिक हुशारीने कोड करा आणि विकासाला गती द्या.

🔗 एआय सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट विरुद्ध सामान्य डेव्हलपमेंट
मुख्य फरक समजून घ्या आणि AI वापरून बांधकाम कसे सुरू करायचे ते शिका.

🔗 सॉफ्टवेअर अभियंत्यांची जागा एआय घेईल का?
सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी करिअरच्या भविष्यावर एआयचा कसा परिणाम होतो ते एक्सप्लोर करा.

"एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते?"

लहान उत्तर: सर्वोत्तम भाषा ती आहे जी तुम्हाला कमीत कमी नाट्यमयतेसह कल्पनेपासून विश्वासार्ह निकालांपर्यंत पोहोचवते. लांब उत्तर:

  • परिसंस्थेची खोली - परिपक्व ग्रंथालये, सक्रिय समुदाय समर्थन, कार्य करणारी चौकट.

  • विकसक गती - संक्षिप्त वाक्यरचना, वाचनीय कोड, बॅटरी समाविष्ट.

  • परफॉर्मन्स एस्केप हॅचेस - जेव्हा तुम्हाला रॉ स्पीडची आवश्यकता असेल, तेव्हा ग्रह पुन्हा न लिहिता C++ किंवा GPU कर्नलवर ड्रॉप करा.

  • इंटरऑपरेबिलिटी - स्वच्छ API, ONNX किंवा तत्सम स्वरूप, सोपे तैनाती मार्ग.

  • लक्ष्य पृष्ठभाग - सर्व्हर, मोबाइल, वेब आणि एजवर कमीत कमी विकृतींसह चालते.

  • टूलिंग रिअ‍ॅलिटी - डीबगर, प्रोफाइलर, नोटबुक, पॅकेज मॅनेजर, सीआय - संपूर्ण परेड.

प्रामाणिकपणे सांगायचे तर: तुम्हाला कदाचित भाषा मिसळतील. हे स्वयंपाकघर आहे, संग्रहालय नाही. 🍳

थोडक्यात निर्णय: तुमचा डीफॉल्ट पायथॉनने सुरू होतो 🐍

बहुतेक लोक पायथॉनपासून कारण इकोसिस्टम (उदा., पायटॉर्च) खोल आणि सुव्यवस्थित आहे - आणि ONNX द्वारे इंटरऑपरेबिलिटी इतर रनटाइम्सना हाताळणे सोपे करते [1][2]. मोठ्या प्रमाणात डेटा तयारी आणि ऑर्केस्ट्रेशनसाठी, टीम्स बहुतेकदा स्काला किंवा जावावर . लीन, फास्ट मायक्रोसर्व्हिसेससाठी, गो किंवा रस्ट मजबूत, कमी-लेटन्सी अनुमान देतात. आणि हो, जेव्हा उत्पादनाची गरज असते तेव्हा तुम्ही ONNX रनटाइम वेब वापरून ब्राउझरमध्ये मॉडेल चालवू शकता [2].

तर... प्रत्यक्षात एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते

तुलना सारणी: एआय साठी भाषा एका दृष्टीक्षेपात 📊

भाषा प्रेक्षक किंमत ते का काम करते इकोसिस्टम नोट्स
पायथॉन संशोधक, डेटा प्रेमी मोफत प्रचंड लायब्ररी, जलद प्रोटोटाइपिंग पायटॉर्च, सायकिट-लर्न, जेएक्स [1]
सी++ कामगिरी अभियंते मोफत कमी-स्तरीय नियंत्रण, जलद अनुमान टेन्सरआरटी, कस्टम ऑप्स, ओएनएनएक्स बॅकएंड्स [4]
गंज सिस्टम डेव्हलपर्स मोफत कमी वेगाच्या फूटगनसह स्मृती सुरक्षा वाढत्या अनुमान क्रेट्स
जा प्लॅटफॉर्म टीम्स मोफत सोपी समांतरता, उपयोज्य सेवा gRPC, लहान प्रतिमा, सोपे ऑपरेशन्स
स्काला/जावा डेटा अभियांत्रिकी मोफत बिग-डेटा पाइपलाइन, स्पार्क एमएललिब स्पार्क, काफ्का, जेव्हीएम टूलिंग [3]
टाइपस्क्रिप्ट फ्रंटएंड, डेमो मोफत ONNX रनटाइम वेब द्वारे ब्राउझरमधील अनुमान वेब/वेबजीपीयू रनटाइम [2]
स्विफ्ट iOS अ‍ॅप्स मोफत डिव्हाइसवरील मूळ अनुमान कोर एमएल (ONNX/TF मधून रूपांतरित करा)
कोटलिन/जावा अँड्रॉइड अ‍ॅप्स मोफत गुळगुळीत अँड्रॉइड डिप्लॉयमेंट TFLite/ONNX रनटाइम मोबाईल
आर सांख्यिकीशास्त्रज्ञ मोफत सांख्यिकी कार्यप्रवाह, अहवाल साफ करा कॅरेट, नीटनेटके मॉडेल्स
ज्युलिया संख्यात्मक संगणन मोफत वाचनीय वाक्यरचनासह उच्च कार्यक्षमता फ्लक्स.जेएल, एमएलजे.जेएल

हो, टेबलांमधील अंतर हे थोडे विचित्र जीवन आहे. तसेच, पायथॉन हे काही खास साधन नाही; ते फक्त एक साधन आहे ज्याचा तुम्ही बहुतेकदा वापर कराल [1].

डीप डायव्ह १: संशोधन, प्रोटोटाइपिंग आणि बहुतेक प्रशिक्षणासाठी पायथॉन 🧪

पायथॉनची सुपरपॉवर इकोसिस्टम ग्रॅव्हिटी आहे. पायटॉर्चसह तुम्हाला डायनॅमिक ग्राफ, एक स्वच्छ इम्पेरिटिव्ह स्टाईल आणि एक सक्रिय समुदाय मिळतो; महत्त्वाचे म्हणजे, जेव्हा शिप करण्याची वेळ येते तेव्हा तुम्ही ONNX द्वारे मॉडेल्स इतर रनटाइम्सना देऊ शकता [1][2]. किकर: जेव्हा वेग महत्त्वाचा असतो, तेव्हा पायथॉनला NumPy सह स्लो-व्हेक्टराइज करण्याची किंवा तुमच्या फ्रेमवर्कद्वारे उघड केलेल्या C++/CUDA मार्गांमध्ये ड्रॉप होणारे कस्टम ऑप्स लिहिण्याची आवश्यकता नाही [4].

एक छोटीशी गोष्ट: एका संगणक-दृष्टी पथकाने पायथॉन नोटबुकमध्ये दोष शोधण्याचे प्रोटोटाइप केले, एका आठवड्याच्या प्रतिमांवर पडताळणी केली, ONNX ला निर्यात केली, नंतर ते प्रवेगक रनटाइम वापरून गो सेवेला दिले - पुनर्प्रशिक्षण किंवा पुनर्लेखन नाही. संशोधन चक्र चपळ राहिले; उत्पादन कंटाळवाणे राहिले (सर्वोत्तम मार्गाने) [2].

डीप डायव्ह २: रॉ स्पीडसाठी C++, CUDA आणि TensorRT 🏎️

मोठ्या मॉडेल्सना प्रशिक्षण देणे हे GPU-अ‍ॅक्सिलरेटेड स्टॅकवर होते आणि परफॉर्मन्स-क्रिटिकल ऑप्स C++/CUDA मध्ये लाइव्ह होतात. ऑप्टिमाइझ्ड रनटाइम्स (उदा., हार्डवेअर एक्झिक्युशन प्रोव्हायडर्ससह TensorRT, ONNX रनटाइम) फ्युज्ड कर्नल, मिक्स्ड प्रिसिजन आणि ग्राफ ऑप्टिमायझेशन [2][4] द्वारे मोठे विजय मिळवतात. प्रोफाइलिंगपासून सुरुवात करा; फक्त कस्टम कर्नल विणणे जिथे ते खरोखरच त्रासदायक असते.

डीप डायव्ह ३: विश्वासार्ह, कमी-विलंब सेवांसाठी रस्ट अँड गो 🧱

जेव्हा ML उत्पादनाला भेटतो, तेव्हा संभाषण F1 गतीपासून कधीही बिघडत नसलेल्या मिनीव्हॅनकडे वळते. रस्ट अँड गो येथे चमकते: मजबूत कामगिरी, अंदाजे मेमरी प्रोफाइल आणि साधे तैनाती. प्रत्यक्षात, अनेक संघ पायथॉनमध्ये प्रशिक्षण घेतात, ONNX ला निर्यात करतात आणि रस्ट ऑर गो API-क्लीन सेपरेशन ऑफ कन्सर्न, ऑप्ससाठी किमान संज्ञानात्मक भार [2] मागे सेवा देतात.

डीप डायव्ह ४: डेटा पाइपलाइन आणि फीचर स्टोअर्ससाठी स्काला आणि जावा 🏗️

चांगल्या डेटाशिवाय एआय होत नाही. मोठ्या प्रमाणात ईटीएल, स्ट्रीमिंग आणि फीचर इंजिनिअरिंगसाठी, स्काला किंवा जावा हे वर्कहॉर्स राहतात, बॅचला एकत्रित करतात आणि एकाच छताखाली स्ट्रीमिंग करतात आणि अनेक भाषांना समर्थन देतात जेणेकरून टीम्स सहजतेने सहयोग करू शकतील [3].

डीप डायव्ह ५: ब्राउझरमध्ये टाइपस्क्रिप्ट आणि एआय 🌐

ब्राउझरमध्ये मॉडेल्स चालवणे आता पार्टी ट्रिक राहिलेले नाही. ONNX रनटाइम वेब मॉडेल्स क्लायंट-साइड कार्यान्वित करू शकते, ज्यामुळे सर्व्हर खर्चाशिवाय लहान डेमो आणि इंटरॅक्टिव्ह विजेट्ससाठी खाजगी-बाय-डिफॉल्ट अनुमान सक्षम केले जाऊ शकते [2]. जलद उत्पादन पुनरावृत्ती किंवा एम्बेड करण्यायोग्य अनुभवांसाठी उत्तम.

डीप डायव्ह ६: स्विफ्ट, कोटलिन आणि पोर्टेबल फॉरमॅटसह मोबाइल एआय 📱

ऑन-डिव्हाइस एआय लेटन्सी आणि प्रायव्हसी सुधारते. एक सामान्य मार्ग: पायथॉनमध्ये ट्रेन करणे, ONNX वर एक्सपोर्ट करणे, टार्गेटसाठी कन्व्हर्ट करणे (उदा., Core ML किंवा TFLite), आणि स्विफ्ट किंवा कोटलिनमध्ये . ही कला मॉडेल आकार, अचूकता आणि बॅटरी लाइफ संतुलित करणे आहे; क्वांटायझेशन आणि हार्डवेअर-अवेअर ऑप्स मदत करतात [2][4].

वास्तविक जगाचा स्टॅक: लाज न बाळगता मिक्स अँड मॅच करा 🧩

एक सामान्य एआय सिस्टम अशी दिसू शकते:

  • मॉडेल संशोधन - पायथॉन नोटबुक पायटॉर्चसह.

  • डेटा पाइपलाइन - सोयीसाठी स्काला किंवा पायस्पार्कवर स्पार्क, एअरफ्लोसह शेड्यूल केलेले.

  • ऑप्टिमायझेशन - ONNX वर निर्यात करा; TensorRT किंवा ONNX रनटाइम EP सह गती वाढवा.

  • सर्व्हिंग - रस्ट ऑर गो मायक्रोसर्व्हिस, जीआरपीसी/एचटीटीपी लेयरसह, ऑटोस्केल केलेले.

  • क्लायंट - टाइपस्क्रिप्टमध्ये वेब अॅप; स्विफ्ट किंवा कोटलिनमध्ये मोबाइल अॅप्स.

  • निरीक्षणक्षमता - मेट्रिक्स, संरचित लॉग, ड्रिफ्ट डिटेक्शन आणि डॅशबोर्डचा एक डॅश.

प्रत्येक प्रकल्पाला हे सर्व आवश्यक आहे का? अर्थातच नाही. पण लेन मॅप केल्याने तुम्हाला पुढील वळण कोणते घ्यावे हे कळण्यास मदत होते [2][3][4].

एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरायची हे निवडताना होणाऱ्या सामान्य चुका 😬

  • खूप लवकर अति-ऑप्टिमायझेशन - प्रोटोटाइप लिहा, मूल्य सिद्ध करा, नंतर नॅनोसेकंदांचा पाठलाग करा.

  • डिप्लॉयमेंट टार्गेट विसरणे - जर ते ब्राउझरमध्ये किंवा डिव्हाइसवर चालवायचे असेल तर, पहिल्या दिवशी टूलचेनची योजना करा [2].

  • डेटा प्लंबिंगकडे दुर्लक्ष करणे - रेखाचित्र वैशिष्ट्यांवर एक भव्य मॉडेल वाळूवरील हवेलीसारखे आहे [3].

  • मोनोलिथ विचारसरणी - तुम्ही मॉडेलिंगसाठी पायथॉन ठेवू शकता आणि ONNX द्वारे गो किंवा रस्टसह सेवा देऊ शकता.

  • नवीनतेचा पाठलाग - नवीन चौकटी छान आहेत; विश्वासार्हता थंड आहे.

परिस्थितीनुसार जलद निवडी 🧭

  • शून्यापासून सुरुवात - पायथॉनसह पायथॉन. क्लासिकल एमएलसाठी सायकिट-लर्न जोडा.

  • एज किंवा लेटन्सी-क्रिटिकल - प्रशिक्षित करण्यासाठी पायथॉन; अनुमानासाठी C++/CUDA प्लस टेन्सरआरटी ​​किंवा ONNX रनटाइम [2][4].

  • बिग-डेटा फीचर इंजिनिअरिंग - स्काला किंवा पायस्पार्कसह स्पार्क.

  • वेब-फर्स्ट अॅप्स किंवा इंटरॅक्टिव्ह डेमो - ONNX रनटाइम वेबसह टाइपस्क्रिप्ट [2].

  • iOS आणि Android शिपिंग - Core-ML-रूपांतरित मॉडेलसह स्विफ्ट किंवा TFLite/ONNX मॉडेलसह कोटलिन [2].

  • ध्येय-महत्वाच्या सेवा - रस्ट ऑर गो मध्ये सेवा द्या; मॉडेल आर्टिफॅक्ट्स ONNX [2] द्वारे पोर्टेबल ठेवा.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न: तर... पुन्हा एकदा, एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते? ❓

  • संशोधनात
    एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते पायथॉन-मग कधीकधी JAX किंवा PyTorch-विशिष्ट टूलिंग, गतीसाठी C++/CUDA सह [1][4].

  • उत्पादनाबद्दल काय?
    पायथॉनमध्ये प्रशिक्षण घ्या, ONNX सह निर्यात करा, रस्ट/गो किंवा C++ द्वारे सेवा द्या जेव्हा शेव्हिंग मिलिसेकंद महत्त्वाचे असतात [2][4].

  • एआयसाठी जावास्क्रिप्ट पुरेसे आहे का?
    डेमो, इंटरॅक्टिव्ह विजेट्स आणि वेब रनटाइमद्वारे काही उत्पादन अनुमानांसाठी, हो; मोठ्या प्रमाणात प्रशिक्षणासाठी, खरोखर नाही [2].

  • R जुना झाला आहे का?
    नाही. तो सांख्यिकी, अहवाल आणि काही ML वर्कफ्लोसाठी उत्तम आहे.

  • ज्युलिया पायथॉनची जागा घेईल का?
    कदाचित कधीतरी, कदाचित नाही. दत्तक घेण्याच्या वक्रांना वेळ लागतो; आजच तुम्हाला अनब्लॉक करणारे टूल वापरा.

टीएल; डीआर🎯

  • वेग आणि इकोसिस्टम आरामासाठी पायथॉनमध्ये सुरुवात करा

  • जेव्हा तुम्हाला प्रवेगाची आवश्यकता असेल तेव्हा C++/CUDA वापरा

  • कमी-लेटन्सी स्थिरतेसाठी रस्ट किंवा गो सोबत सर्व्ह करा

  • स्पार्कवरील स्काला/जावा वापरून डेटा पाइपलाइन सुरळीत ठेवा

  • जेव्हा ब्राउझर आणि मोबाईल पाथ उत्पादन कथेचा भाग असतील तेव्हा ते विसरू नका.

  • सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, कल्पनेपासून ते परिणामापर्यंत घर्षण कमी करणारे संयोजन निवडा. एआयसाठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते - एकच भाषा नाही, तर योग्य छोटा ऑर्केस्ट्रा. 🎻

संदर्भ

  1. स्टॅक ओव्हरफ्लो डेव्हलपर सर्वेक्षण २०२४ - भाषेचा वापर आणि इकोसिस्टम सिग्नल
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. ONNX रनटाइम (अधिकृत दस्तऐवज) - क्रॉस-प्लॅटफॉर्म अनुमान (क्लाउड, एज, वेब, मोबाइल), फ्रेमवर्क इंटरऑपरेबिलिटी
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. अपाचे स्पार्क (अधिकृत साइट) - डेटा अभियांत्रिकी/विज्ञान आणि एमएलसाठी बहु-भाषिक इंजिन
    https://spark.apache.org/

  4. NVIDIA CUDA टूलकिट (अधिकृत दस्तऐवज) - C/C++ आणि डीप लर्निंग स्टॅकसाठी GPU-अ‍ॅक्सिलरेटेड लायब्ररी, कंपायलर आणि टूलिंग
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. पायटॉर्च (अधिकृत साइट) - संशोधन आणि उत्पादनासाठी मोठ्या प्रमाणात वापरले जाणारे सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क
    https://pytorch.org/

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत