د مصنوعي ذهانت لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي؟ یوه عملي لارښود.

که تاسو کله هم فکر کړی وي چې د AI لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي ، نو تاسو په ښه ملګرتیا کې یاست. خلک د نیون رڼا لابراتوارونه او پټ ریاضي تصور کوي - مګر اصلي ځواب دوستانه، یو څه ګډوډ، او ډیر انساني دی. مختلفې ژبې په مختلفو مرحلو کې ځلیږي: پروټوټایپ کول، روزنه، اصلاح کول، خدمت کول، حتی په براوزر یا ستاسو په تلیفون کې چلول. پدې لارښود کې، موږ به فلف پریږدو او عملي شو نو تاسو کولی شئ د هرې کوچنۍ پریکړې دوهم اټکل کولو پرته یو سټیک غوره کړئ. او هو، موږ به ووایو چې د AI لپاره کومه پروګرامینګ ژبه له یو ځل څخه ډیر کارول کیږي ځکه چې دا د هرچا په ذهن کې دقیق پوښتنه ده. راځئ چې رول ولوبوو.

هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:

🔗 د پراختیا کونکو لپاره غوره ۱۰ مصنوعي ذهانت وسایل
د غوره مصنوعي ذهانت وسیلو سره تولید زیات کړئ، هوښیار کوډ وکړئ، او پراختیا ګړندۍ کړئ.

🔗 د مصنوعي ذهانت سافټویر پراختیا د عادي پراختیا په وړاندې
په مهمو توپیرونو پوه شئ او زده کړئ چې څنګه د مصنوعي ذهانت سره جوړول پیل کړئ.

🔗 ایا د سافټویر انجنیران به د مصنوعي ذهانت لخوا بدل شي؟
وپلټئ چې مصنوعي ذهانت د سافټویر انجینرۍ کیریر راتلونکي باندې څنګه اغیزه کوي.

"د مصنوعي ذهانت لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي؟"

لنډ ځواب: غوره ژبه هغه ده چې تاسو له مفکورې څخه د باور وړ پایلو ته د لږترلږه ډرامې سره رسوي. اوږد ځواب:

• د ایکوسیستم ژوروالی - پاخه کتابتونونه، د ټولنې فعال ملاتړ، چوکاټونه چې یوازې کار کوي.

• د پراختیا کونکي سرعت - لنډ نحو، د لوستلو وړ کوډ، بیټرۍ پکې شاملې دي.

• د فعالیت فرار هچونه - کله چې تاسو خام سرعت ته اړتیا لرئ، د سیارې بیا لیکلو پرته C++ یا GPU کرنلونو ته لاړ شئ.

• متقابل عمل - پاک APIs، ONNX یا ورته بڼې، د پلي کولو اسانه لارې.

• د هدف سطحه - په سرورونو، موبایل، ویب او څنډې کې د لږترلږه انحرافاتو سره چلیږي.

• د وسایلو حقیقت - ډیبګرونه، پروفایلرونه، نوټ بوکونه، د بسته بندۍ مدیران، CI - ټول پریډ.

راځئ چې صادق واوسو: تاسو به شاید ژبې سره ګډې کړئ. دا پخلنځی دی، نه موزیم. 🍳

لنډه پریکړه: ستاسو ډیفالټ د پایتون سره پیل کیږي 🐍

ډیری خلک د پایتون ځکه چې ایکوسیستم (د مثال په توګه، PyTorch) ژور او ښه ساتل شوی دی - او د ONNX له لارې متقابل عمل د نورو رن ټایمونو سره لاس ورکول اسانه کوي [1][2]. د لوی پیمانه ډیټا چمتو کولو او آرکیسټریشن لپاره، ټیمونه ډیری وختونه د اپاچي سپارک [3] سره سکالا یا جاوا ګو یا رسټ قوي، ټیټ ځنډ انفرنس وړاندې کوي. او هو، تاسو کولی شئ د ONNX رن ټایم ویب په کارولو سره په براوزر کې ماډلونه چل کړئ کله چې دا د محصول اړتیا سره سمون ولري [2].

نو... د مصنوعي ذهانت لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي ؟ د دماغ لپاره د پایتون یو دوستانه سینڈوچ، د براؤن لپاره C++/CUDA، او د دروازې لپاره د Go یا Rust په څیر یو څه چیرې چې کاروونکي په حقیقت کې له هغې څخه تیریږي [1][2][4].

د پرتلنې جدول: د مصنوعي ذهانت لپاره ژبې په یوه نظر 📊

هو، د میزونو ترمنځ واټن یو څه عجیب ژوند دی. همدارنګه، پایتون یو ښکلی ګولۍ نه ده؛ دا یوازې هغه وسیله ده چې تاسو به یې ډیری وختونه ترلاسه کړئ [1].

ژوره غوطه ۱: د څیړنې، پروټوټایپ کولو، او ډیری روزنې لپاره پایتون 🧪

د پایتون زبرځواک د ایکوسیستم جاذبه ده. د PyTorch سره تاسو متحرک ګرافونه، یو پاک لازمي سټایل، او فعاله ټولنه ترلاسه کوئ؛ په مهمه توګه، تاسو کولی شئ ماډلونه د ONNX له لارې نورو رن ټایمونو ته وسپارئ کله چې د لیږلو وخت وي [1][2]. کیکر: کله چې سرعت مهم وي، پایتون اړتیا نلري چې د NumPy سره ورو ویکتوریز شي، یا دودیز عملیات ولیکي چې ستاسو د چوکاټ لخوا افشا شوي C++/CUDA لارو ته ځي [4].

لنډه کیسه: د کمپیوټر لید ټیم په پایتون نوټ بوکونو کې د نیمګړتیاو کشف پروټوټایپ کړ، د یوې اونۍ ارزښت لرونکي عکسونو په اساس تایید شو، ONNX ته صادر شو، بیا یې د ګړندي چلولو وخت په کارولو سره د Go خدمت ته وسپارل - هیڅ بیا روزنه یا بیا لیکل نشته. د څیړنې لوپ چټک پاتې شو؛ تولید ستړی کوونکی پاتې شو (په غوره لاره کې) [2].

ژوره غوطه ۲: د خام سرعت لپاره C++، CUDA، او TensorRT 🏎️

د لویو ماډلونو روزنه د GPU-ګړندي شویو سټیکونو کې ترسره کیږي، او د فعالیت مهم عملیات په C++/CUDA کې ژوند کوي. غوره شوي رن ټایمونه (د مثال په توګه، TensorRT، ONNX رن ټایم د هارډویر اجرا کولو چمتو کونکو سره) د فیوز شوي کرنلونو، مخلوط دقیقیت، او ګراف اصلاح کولو له لارې لویې بریاوې وړاندې کوي [2][4]. د پروفایل کولو سره پیل کړئ؛ یوازې هغه ځای کې دودیز کرنلونه وپيژنئ چیرې چې دا واقعیا درد کوي.

ژوره غوطه ۳: د باور وړ، ټیټ ځنډ خدماتو لپاره زنګ او ګو 🧱

کله چې ML د تولید سره مخ کیږي، خبرې اترې د F1 سرعت څخه مینی وینونو ته بدلیږي چې هیڅکله نه ماتیږي. رسټ او ګو دلته ځلیږي: قوي فعالیت، د وړاندوینې وړ حافظې پروفایلونه، او ساده ځای پرځای کول. په عمل کې، ډیری ټیمونه په پایتون کې روزنه ورکوي، ONNX ته صادروي، او د رسټ یا ګو API تر شا خدمت کوي - د اندیښنو پاک جلا کول، د عملیاتو لپاره لږترلږه ادراکي بار [2].

ژوره غوطه ۴: د معلوماتو پایپ لاینونو او فیچر پلورنځیو لپاره سکالا او جاوا 🏗️

مصنوعي ذهانت د ښه معلوماتو پرته نه رامنځته کېږي. د لوی پیمانه ETL، سټریمینګ، او فیچر انجینرۍ لپاره، سکالا یا جاوا د اپاچي سپارک سره د کار هارسونه پاتې دي، بیچ سره یوځای کوي او د یو چت لاندې سټریمینګ کوي او د څو ژبو ملاتړ کوي ترڅو ټیمونه په اسانۍ سره همکاري وکړي [3].

ژوره غوطه ۵: په براوزر کې ټایپ سکریپټ او مصنوعي ذهانت 🌐

په براوزر کې د ماډلونو چلول نور د ګوند چل نه دی. د ONNX رن ټایم ویب کولی شي د مراجعینو په اړخ کې ماډلونه اجرا کړي، د کوچني ډیمو او متقابل ویجټونو لپاره د سرور لګښتونو پرته د شخصي-بای-ډیفالټ انفرنس فعالوي [2]. د ګړندي محصول تکرار یا د ځای پرځای کولو وړ تجربو لپاره عالي.

ژور غوطه ۶: د سویفټ، کوټلین او پورټ ایبل فارمیټونو سره موبایل مصنوعي ذهانت 📱

په وسیله کې مصنوعي ذهانت ځنډ او محرمیت ښه کوي. یوه عامه لاره: په پایتون کې روزنه، ONNX ته صادرول، د هدف لپاره بدلول (د مثال په توګه، کور ML یا TFLite)، او په سویفټ یا کوټلین . دا هنر د ماډل اندازه، دقت، او د بیټرۍ ژوند متوازن کول دي؛ کوانټائزیشن او هارډویر-پوه عملیات مرسته کوي [2][4].

د حقیقي نړۍ سټک: پرته له شرمه ګډ کړئ او میچ کړئ 🧩

یو عادي مصنوعي ذهانت سیسټم ممکن داسې ښکاري:

• د ماډل څیړنه - د پایتون نوټ بوکونه د PyTorch سره.

• د معلوماتو پایپ لاینونه - د اسانتیا لپاره په سکالا یا پی سپارک کې سپارک، د هوا جریان سره مهالویش شوی.

• اصلاح کول - ONNX ته صادر کړئ؛ د TensorRT یا ONNX رن ټایم EPs سره سرعت ورکړئ.

• خدمت کول - د رسټ یا ګو مایکرو سروس د یو پتلي gRPC/HTTP طبقې سره، په اتومات ډول اندازه شوی.

• مراجعین - په ټایپ سکریپټ کې ویب اپلیکیشن؛ په سویفټ یا کوټلین کې ګرځنده اپلیکیشنونه.

• د مشاهدې وړتیا - میټریکونه، جوړښتي لاګونه، د څرخیدو کشف، او د ډشبورډونو ډش.

ایا هره پروژه دې ټولو ته اړتیا لري؟ البته نه. مګر د لارو نقشه کول تاسو سره مرسته کوي چې پوه شئ چې راتلونکی کوم وار دی [2][3][4].

د مصنوعي ذهانت لپاره د پروګرامینګ ژبې غوره کولو پر مهال عامې غلطۍ 😬

• ډېر ژر ډېر اصلاح کول - پروټوټایپ ولیکئ، ارزښت ثابت کړئ، بیا د نانو ثانیو تعقیب کړئ.

• د ځای پر ځای کولو هدف هېرول - که چیرې دا باید په براوزر یا په وسیله کې چلیږي، نو د وسیلې زنځیر په لومړۍ ورځ پلان کړئ [2].

• د معلوماتو نل لیکې له پامه غورځول - په خاکي ځانګړتیاو کې یو ښکلی ماډل د شګو په سر د یوې ماڼۍ په څیر دی [3].

• د مونولیت فکر کول - تاسو کولی شئ پایتون د ماډلینګ لپاره وساتئ او د ONNX له لارې د Go یا Rust سره خدمت وکړئ.

• د نوښت تعقیب - نوي چوکاټونه ښه دي؛ اعتبار سړه دی.

د سناریو له مخې چټک انتخابونه 🧭

• له صفر څخه پیل کول - پایتون د PyTorch سره. د کلاسیک ML لپاره scikit-learn اضافه کړئ.

• څنډه یا ځنډ مهم - د روزنې لپاره پایتون؛ د استنباط لپاره C++/CUDA جمع TensorRT یا ONNX رنټیم [2][4].

• د لویو معلوماتو فیچر انجینرۍ - د سکالا یا پی سپارک سره سپارک.

• د ویب-لومړی ایپسونه یا متقابل ډیمو - د ONNX رن ټایم ویب سره ټایپ سکریپټ [2].

• د iOS او Android بار وړل - سویفټ د کور-ML بدل شوي ماډل سره یا کوټلین د TFLite/ONNX ماډل سره [2].

• د ماموریت مهم خدمتونه - په زنګ یا ګو کې خدمت وکړئ؛ د ماډل اثار د ONNX له لارې د پورټ ایبل وساتئ [2].

پوښتنې او ځوابونه: نو... بیا هم د مصنوعي ذهانت لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي؟ ❓

• د مصنوعي ذهانت لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي ؟
  پایتون - بیا ځینې وختونه JAX یا PyTorch - ځانګړي وسیلې، د سرعت لپاره د C++/CUDA سره [1][4].

• د تولید په اړه څه؟
  په پایتون کې روزنه، د ONNX سره صادرول، د Rust/Go یا C++ له لارې خدمت کول کله چې د ملی ثانیو شیو کول مهم دي [2][4].

• ایا جاواسکریپټ د مصنوعي ذهانت لپاره کافي دی؟
  د ډیمو، متقابل ویجټونو، او د ویب رن ټایمونو له لارې د ځینې تولیدي استنباط لپاره، هو؛ د لوی روزنې لپاره، په حقیقت کې نه [2].

• آیا R زوړ شوی دی؟
  نه. دا د احصایو، راپور ورکولو، او ځینې ML کاري فلو لپاره خورا ښه دی.

• ایا جولیا به د پایتون ځای ونیسي؟
  شاید یوه ورځ، شاید نه. د منلو منحني وخت نیسي؛ هغه وسیله وکاروئ چې نن ورځ تاسو خلاصوي.

ټي ایل؛ ډاکټر🎯

• د سرعت او ایکوسیستم آرامۍ لپاره پایتون کې پیل وکړئ

• ، C++/CUDA او غوره شوي رن ټایمونه وکاروئ

• د ټیټ ځنډ ثبات لپاره د رسټ یا ګو سره خدمت وکړئ

• په سپارک کې د سکالا/جاوا سره د معلوماتو پایپ لاینونه سالم وساتئ

• کله چې د محصول کیسه برخه وي، د براوزر او موبایل لارې مه هېروئ.

• تر ټولو پورته، هغه ترکیب غوره کړئ چې د مفکورې څخه تر اغیزې پورې رګونه کموي. دا د دې لپاره اصلي ځواب دی چې د AI لپاره د پروګرام کولو ژبه کارول کیږي - نه یوه ژبه، مګر سمه کوچنۍ آرکسټرا. 🎻

ماخذونه

1. د سټیک اوور فلو پراختیا کونکي سروې 2024 - د ژبې کارول او ایکوسیستم سیګنالونه
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. د ONNX چلولو وخت (رسمي اسناد) - د کراس پلیټ فارم استنباط (کلاؤډ، ایج، ویب، موبایل)، د چوکاټ متقابل عمل
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. اپاچي سپارک (رسمي سایټ) - د ډیټا انجینرۍ/ساینس او ​​ایم ایل لپاره څو ژبې انجن په پیمانه
   https://spark.apache.org/

4. د NVIDIA CUDA Toolkit (رسمي اسناد) - د GPU ګړندی کتابتونونه، تالیف کونکي، او د C/C++ او ژورې زده کړې سټیکونو لپاره اوزار کول
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. پایټورچ (رسمي سایټ) - د څیړنې او تولید لپاره په پراخه کچه کارول شوي ژورې زده کړې چوکاټ
   https://pytorch.org/

په رسمي AI اسسټنټ پلورنځي کې وروستي AI ومومئ

زموږ په اړه