ਏਆਈ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਗਾਈਡ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ ਕਿ AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ , ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਚੰਗੀ ਸੰਗਤ ਵਿੱਚ ਹੋ। ਲੋਕ ਨਿਓਨ-ਲਾਈਟ ਲੈਬਾਂ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਗਣਿਤ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਪਰ ਅਸਲ ਜਵਾਬ ਦੋਸਤਾਨਾ, ਥੋੜ੍ਹਾ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਚਮਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਸੇਵਾ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਚੱਲਣਾ। ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਫਲੱਫ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇਵਾਂਗੇ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹੋਵਾਂਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਛੋਟੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਦੂਜਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਏ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਟੈਕ ਚੁਣ ਸਕੋ। ਅਤੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਆਓ ਰੋਲ ਕਰੀਏ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 AI ਟੂਲ
ਚੋਟੀ ਦੇ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਓ, ਕੋਡ ਨੂੰ ਹੋਰ ਚੁਸਤ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ।

🔗 ਏਆਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਬਨਾਮ ਆਮ ਵਿਕਾਸ
ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਸਿੱਖੋ ਕਿ AI ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।

🔗 ਕੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਏਆਈ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

"AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?"

ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਭਾਸ਼ਾ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਰਾਮੇ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਲੰਬਾ ਜਵਾਬ:

• ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਡੂੰਘਾਈ - ਪਰਿਪੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ, ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

• ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੀ ਗਤੀ - ਸੰਖੇਪ ਸੰਟੈਕਸ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਕੋਡ, ਬੈਟਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਐਸਕੇਪ ਹੈਚ - ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੱਚੀ ਗਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ C++ ਜਾਂ GPU ਕਰਨਲ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿਓ।

• ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ - ਸਾਫ਼ API, ONNX ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਫਾਰਮੈਟ, ਆਸਾਨ ਤੈਨਾਤੀ ਮਾਰਗ।

• ਟਾਰਗੇਟ ਸਰਫੇਸ - ਸਰਵਰਾਂ, ਮੋਬਾਈਲ, ਵੈੱਬ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੋੜਾਂ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।

• ਟੂਲਿੰਗ ਰਿਐਲਿਟੀ - ਡੀਬੱਗਰ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਰ, ਨੋਟਬੁੱਕ, ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ, ਸੀਆਈ - ਪੂਰੀ ਪਰੇਡ।

ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੋ: ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਓਗੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਸੋਈ ਹੈ, ਅਜਾਇਬ ਘਰ ਨਹੀਂ। 🍳

ਜਲਦੀ ਫੈਸਲਾ: ਤੁਹਾਡਾ ਡਿਫਾਲਟ ਪਾਈਥਨ 🐍 ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਪਾਈਥਨ ਕਿਉਂਕਿ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, PyTorch) ਡੂੰਘਾ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ - ਅਤੇ ONNX ਰਾਹੀਂ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੂਜੇ ਰਨਟਾਈਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕਰਦੀ ਹੈ [1][2]। ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ [3] ਦੇ ਨਾਲ Scala ਜਾਂ Java Go ਜਾਂ Rust ਮਜ਼ਬੂਤ, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਵੈੱਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ [2]।

ਤਾਂ... AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ? ਦਿਮਾਗ ਲਈ Python ਦਾ ਇੱਕ ਦੋਸਤਾਨਾ ਸੈਂਡਵਿਚ, ਬ੍ਰੌਨ ਲਈ C++/CUDA, ਅਤੇ ਉਸ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਲਈ Go ਜਾਂ Rust ਵਰਗਾ ਕੁਝ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ [1][2][4] ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦੇ ਹਨ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 📊

ਹਾਂ, ਟੇਬਲ ਸਪੇਸਿੰਗ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਅਜੀਬ ਜਿਹੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਪਾਈਥਨ ਕੋਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਔਜ਼ਾਰ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਪਹੁੰਚੋਗੇ [1]।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ 1: ਖੋਜ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਾਈਥਨ 🧪

ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਸੁਪਰਪਾਵਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਗ੍ਰੈਵਿਟੀ ਹੈ। ਪਾਈਟੌਰਚ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗ੍ਰਾਫ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ੈਲੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ; ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਦੋਂ ਭੇਜਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ONNX ਰਾਹੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਰਨਟਾਈਮਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਸਕਦੇ ਹੋ [1][2]। ਕਿੱਕਰ: ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ NumPy ਨਾਲ ਹੌਲੀ-ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਓਪਸ ਲਿਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਫਰੇਮਵਰਕ [4] ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ C++/CUDA ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ: ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਵਿਜ਼ਨ ਟੀਮ ਨੇ ਪਾਈਥਨ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਖੋਜ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ, ONNX ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ Go ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਦਿੱਤਾ - ਕੋਈ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਜਾਂ ਰੀਰਾਈਟ ਨਹੀਂ। ਖੋਜ ਲੂਪ ਚੁਸਤ ਰਿਹਾ; ਉਤਪਾਦਨ ਬੋਰਿੰਗ ਰਿਹਾ (ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ) [2]।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ 2: ਕੱਚੀ ਗਤੀ ਲਈ C++, CUDA, ਅਤੇ TensorRT 🏎️

ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ GPU-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਸਟੈਕਾਂ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਓਪਸ C++/CUDA ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਰਨਟਾਈਮ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ TensorRT, ONNX ਰਨਟਾਈਮ) ਫਿਊਜ਼ਡ ਕਰਨਲ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਅਨੁਕੂਲਤਾ [2][4] ਰਾਹੀਂ ਵੱਡੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ਼ ਕਸਟਮ ਕਰਨਲ ਬੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਦੁਖਦਾਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ 3: ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਰਸਟ ਐਂਡ ਗੋ 🧱

ਜਦੋਂ ML ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗੱਲਬਾਤ F1 ਸਪੀਡ ਤੋਂ ਮਿਨੀਵੈਨਾਂ ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਟੁੱਟਦੀਆਂ। ਰਸਟ ਐਂਡ ਗੋ ਇੱਥੇ ਚਮਕਦੇ ਹਨ: ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਤੈਨਾਤੀ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ONNX ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਸਟ ਜਾਂ ਗੋ API-ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੇਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ- ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਫ਼ ਵਿਭਾਜਨ, ਓਪਸ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬੋਧਾਤਮਕ ਲੋਡ [2]।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ 4: ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਸਕੇਲਾ ਅਤੇ ਜਾਵਾ 🏗️

AI ਚੰਗੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ETL, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ, ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਲਈ, Scala ਜਾਂ Java ਵਰਕ ਹਾਰਸ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਬੈਚ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੱਤ ਹੇਠ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਣ [3]।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ 5: ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਏਆਈ 🌐

ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣਾ ਹੁਣ ਕੋਈ ਪਾਰਟੀ ਚਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਵੈੱਬ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ 'ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਰਵਰ ਲਾਗਤਾਂ [2] ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਛੋਟੇ ਡੈਮੋ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜੇਟਸ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ-ਬਾਈ-ਡਿਫਾਲਟ ਇਨਫਰੈਂਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਉਤਪਾਦ ਦੁਹਰਾਓ ਜਾਂ ਏਮਬੈਡੇਬਲ ਅਨੁਭਵਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ 6: ਸਵਿਫਟ, ਕੋਟਲਿਨ, ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੋਬਾਈਲ ਏਆਈ 📱

ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ AI ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਰਗ: ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨ, ONNX ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਟਾਰਗੇਟ ਲਈ ਕਨਵਰਟ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਕੋਰ ML ਜਾਂ TFLite), ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ Swift ਜਾਂ Kotlin । ਇਹ ਕਲਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਬੈਟਰੀ ਲਾਈਫ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ; ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਜਾਗਰੂਕ ਓਪਸ [2][4] ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਸਲ ਦੁਨੀਆਂ ਦਾ ਸਟੈਕ: ਬਿਨਾਂ ਸ਼ਰਮ ਦੇ ਮਿਕਸ ਐਂਡ ਮੈਚ ਕਰੋ 🧩

ਇੱਕ ਆਮ AI ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਮਾਡਲ ਖੋਜ - ਪਾਈਟੋਰਚ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਨੋਟਬੁੱਕ।

• ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ - ਸਹੂਲਤ ਲਈ Scala ਜਾਂ PySpark 'ਤੇ ਸਪਾਰਕ, ​​ਏਅਰਫਲੋ ਨਾਲ ਤਹਿ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

• ਅਨੁਕੂਲਨ - ONNX ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ; TensorRT ਜਾਂ ONNX ਰਨਟਾਈਮ EPs ਨਾਲ ਐਕਸਲਰੇਟ ਕਰੋ।

• ਸਰਵਿੰਗ - ਰਸਟ ਜਾਂ ਗੋ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸ ਇੱਕ ਪਤਲੀ gRPC/HTTP ਪਰਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਟੋਸਕੇਲ ਕੀਤੀ ਗਈ।

• ਕਲਾਇੰਟ - ਟਾਈਪਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ ਐਪ; ਸਵਿਫਟ ਜਾਂ ਕੋਟਲਿਨ ਵਿੱਚ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਸ।

• ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ - ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲੌਗ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੈਸ਼।

ਕੀ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਲੇਨਾਂ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲਾ ਕਿਹੜਾ ਮੋੜ ਲੈਣਾ ਹੈ [2][3][4]।

AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਵੇ ਇਸਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ 😬

• ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ - ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਿਖੋ, ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਨੈਨੋਸਕਿੰਟਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰੋ।

• ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਟਾਰਗੇਟ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ - ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਜਾਂ ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ [2] ਟੂਲਚੇਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।

• ਡੇਟਾ ਪਲੰਬਿੰਗ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨਾ - ਸਕੈਚੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਡਲ ਰੇਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਹਿਲ ਵਾਂਗ ਹੈ [3]।

• ਮੋਨੋਲਿਥ ਸੋਚ - ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ONNX ਰਾਹੀਂ Go ਜਾਂ Rust ਨਾਲ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

• ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ - ਨਵੇਂ ਢਾਂਚੇ ਵਧੀਆ ਹਨ; ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਠੰਡੀ ਹੈ।

ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਤੁਰੰਤ ਚੋਣਾਂ 🧭

• ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ - ਪਾਈਥਨ ਪਾਈਟੋਰਚ ਨਾਲ। ਕਲਾਸੀਕਲ ML ਲਈ scikit-learn ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

• ਐਜ ਜਾਂ ਲੇਟੈਂਸੀ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ - ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਾਈਥਨ; ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ C++/CUDA ਪਲੱਸ TensorRT ਜਾਂ ONNX ਰਨਟਾਈਮ [2][4]।

• ਵੱਡਾ-ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ - ਸਕੇਲਾ ਜਾਂ ਪਾਈਸਪਾਰਕ ਨਾਲ ਸਪਾਰਕ।

• ਵੈੱਬ-ਪਹਿਲੇ ਐਪਸ ਜਾਂ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਮੋ - ONNX ਰਨਟਾਈਮ ਵੈੱਬ [2] ਦੇ ਨਾਲ ਟਾਈਪਸਕ੍ਰਿਪਟ।

• iOS ਅਤੇ Android ਸ਼ਿਪਿੰਗ - ਕੋਰ-ML-ਕਨਵਰਟਡ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ Swift ਜਾਂ TFLite/ONNX ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ Kotlin [2]।

• ਮਿਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੇਵਾਵਾਂ - ਰਸਟ ਜਾਂ ਗੋ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾ ਕਰੋ; ਮਾਡਲ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ONNX [2] ਰਾਹੀਂ ਪੋਰਟੇਬਲ ਰੱਖੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ: ਤਾਂ... AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ? ❓

• AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ?
  Python-ਫਿਰ ਕਈ ਵਾਰ JAX ਜਾਂ PyTorch-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲਿੰਗ, ਗਤੀ ਲਈ C++/CUDA ਦੇ ਨਾਲ [1][4]।

• ਉਤਪਾਦਨ ਬਾਰੇ ਕੀ?
  ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ, ONNX ਨਾਲ ਨਿਰਯਾਤ, Rust/Go ਜਾਂ C++ ਰਾਹੀਂ ਸੇਵਾ ਜਦੋਂ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਸ਼ੇਵ ਕਰਨਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ [2][4]।

• ਕੀ ਜਾਵਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਏਆਈ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ?
  ਡੈਮੋ, ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜੇਟਸ, ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਰਨਟਾਈਮ ਰਾਹੀਂ ਕੁਝ ਉਤਪਾਦਨ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ, ਹਾਂ; ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ [2]।

• ਕੀ R ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ?
  ਨਹੀਂ। ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੁਝ ML ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ।

• ਕੀ ਜੂਲੀਆ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲਵੇਗੀ?
  ਸ਼ਾਇਦ ਕਿਸੇ ਦਿਨ, ਸ਼ਾਇਦ ਨਹੀਂ। ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਵਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ; ਉਸ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਅੱਜ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਨਬਲੌਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਟੀਐਲ; ਡੀਆਰ🎯

• ਗਤੀ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਆਰਾਮ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ

• ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਵੇਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ C++/CUDA ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ

• ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਰਸਟ ਜਾਂ ਗੋ ਨਾਲ ਪਰੋਸੋ

• ਸਪਾਰਕ 'ਤੇ Scala/Java ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੱਖੋ

• ਜਦੋਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਮਾਰਗ ਉਤਪਾਦ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਣ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਭੁੱਲੋ।

• ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਉਹ ਸੁਮੇਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੱਕ ਰਗੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਅਸਲ ਜਵਾਬ ਹੈ ਕਿ AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਸਹੀ ਛੋਟਾ ਆਰਕੈਸਟਰਾ। 🎻

ਹਵਾਲੇ

1. ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਰਵੇਖਣ 2024 - ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਸਿਗਨਲ
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX ਰਨਟਾਈਮ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼) - ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਨੁਮਾਨ (ਕਲਾਊਡ, ਐਜ, ਵੈੱਬ, ਮੋਬਾਈਲ), ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਾਈਟ) - ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ/ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਲਈ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਇੰਜਣ
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼) - C/C++ ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਸਟੈਕਾਂ ਲਈ GPU-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਕੰਪਾਈਲਰ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. ਪਾਈਟੋਰਚ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਾਈਟ) - ਖੋਜ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੂੰਘਾ ਸਿਖਲਾਈ ਢਾਂਚਾ
   https://pytorch.org/

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ