AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે?

AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે? એક વ્યવહારુ માર્ગદર્શિકા.

જો તમે ક્યારેય વિચાર્યું હોય કે AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે , તો તમે સારી કંપનીમાં છો. લોકો નિયોન-લાઇટ લેબ્સ અને ગુપ્ત ગણિતની કલ્પના કરે છે - પરંતુ વાસ્તવિક જવાબ વધુ મૈત્રીપૂર્ણ, થોડો અવ્યવસ્થિત અને ખૂબ જ માનવીય છે. વિવિધ ભાષાઓ વિવિધ તબક્કામાં ચમકે છે: પ્રોટોટાઇપિંગ, તાલીમ, ઑપ્ટિમાઇઝેશન, સેવા આપવી, બ્રાઉઝરમાં અથવા તમારા ફોન પર પણ ચલાવવી. આ માર્ગદર્શિકામાં, અમે ફ્લફ છોડી દઈશું અને વ્યવહારુ બનીશું જેથી તમે દરેક નાના નિર્ણય પર ફરીથી વિચાર કર્યા વિના સ્ટેક પસંદ કરી શકો. અને હા, અમે કહીશું કે AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ એક કરતા વધુ વાર થાય છે કારણ કે તે દરેકના મનમાં ચોક્કસ પ્રશ્ન છે. ચાલો આગળ વધીએ.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 વિકાસકર્તાઓ માટે ટોચના 10 AI સાધનો
ટોચના AI ટૂલ્સ વડે ઉત્પાદકતા વધારો, વધુ સ્માર્ટ કોડ બનાવો અને વિકાસને વેગ આપો.

🔗 એઆઈ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ વિરુદ્ધ સામાન્ય વિકાસ
મુખ્ય તફાવતો સમજો અને AI સાથે નિર્માણ કેવી રીતે શરૂ કરવું તે શીખો.

🔗 શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયરોનું સ્થાન AI લેશે?
સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ કારકિર્દીના ભવિષ્ય પર AI કેવી અસર કરે છે તેનું અન્વેષણ કરો.

"AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે?"

ટૂંકો જવાબ: શ્રેષ્ઠ ભાષા એ છે જે તમને ઓછામાં ઓછા નાટક સાથે વિચારથી વિશ્વસનીય પરિણામો સુધી પહોંચાડે છે. લાંબો જવાબ:

  • ઇકોસિસ્ટમની ઊંડાઈ - પરિપક્વ પુસ્તકાલયો, સક્રિય સમુદાય સમર્થન, કામ કરતા માળખા.

  • વિકાસકર્તા ગતિ - સંક્ષિપ્ત વાક્યરચના, વાંચી શકાય તેવો કોડ, બેટરીઓ શામેલ છે.

  • પર્ફોર્મન્સ એસ્કેપ હેચ - જ્યારે તમને રો સ્પીડની જરૂર હોય, ત્યારે ગ્રહને ફરીથી લખ્યા વિના C++ અથવા GPU કર્નલ પર જાઓ.

  • આંતર-કાર્યક્ષમતા - સ્વચ્છ API, ONNX અથવા સમાન ફોર્મેટ, સરળ ડિપ્લોયમેન્ટ પાથ.

  • ટાર્ગેટ સરફેસ - સર્વર, મોબાઇલ, વેબ અને એજ પર ઓછામાં ઓછા વળાંક સાથે ચાલે છે.

  • ટૂલિંગ રિયાલિટી - ડિબગર્સ, પ્રોફાઇલર્સ, નોટબુક્સ, પેકેજ મેનેજર્સ, CI - આખી પરેડ.

ચાલો પ્રમાણિક બનો: તમે કદાચ ભાષાઓનું મિશ્રણ કરશો. આ એક રસોડું છે, સંગ્રહાલય નહીં. 🍳

ઝડપી નિર્ણય: તમારું ડિફોલ્ટ પાયથોન 🐍 થી શરૂ થાય છે

મોટાભાગના લોકો પાયથોનથી કારણ કે ઇકોસિસ્ટમ (દા.ત., PyTorch) ઊંડી અને સારી રીતે જાળવણી પામેલી છે - અને ONNX દ્વારા આંતર-કાર્યક્ષમતા અન્ય રનટાઇમ્સ સાથે હેન્ડ-ઓફને સરળ બનાવે છે [1][2]. મોટા પાયે ડેટા પ્રેપ અને ઓર્કેસ્ટ્રેશન માટે, ટીમો ઘણીવાર સ્કેલા અથવા જાવા . લીન, ઝડપી માઇક્રોસર્વિસિસ માટે, ગો અથવા રસ્ટ મજબૂત, ઓછી-લેટન્સી અનુમાન પહોંચાડે છે. અને હા, જ્યારે તે ઉત્પાદનની જરૂરિયાતને અનુરૂપ હોય ત્યારે તમે ONNX રનટાઇમ વેબનો ઉપયોગ કરીને બ્રાઉઝરમાં મોડેલો ચલાવી શકો છો [2].

તો... વ્યવહારમાં AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે

સરખામણી કોષ્ટક: AI માટે ભાષાઓ એક નજરમાં 📊

ભાષા પ્રેક્ષક કિંમત તે કેમ કામ કરે છે ઇકોસિસ્ટમ નોંધો
પાયથોન સંશોધકો, માહિતી ધરાવતા લોકો મફત વિશાળ પુસ્તકાલયો, ઝડપી પ્રોટોટાઇપિંગ પાયટોર્ચ, સાયકિટ-લર્ન, JAX [1]
સી++ પર્ફોર્મન્સ એન્જિનિયર્સ મફત નિમ્ન-સ્તરનું નિયંત્રણ, ઝડપી અનુમાન ટેન્સરઆરટી, કસ્ટમ ઓપ્સ, ONNX બેકએન્ડ્સ [4]
રસ્ટ સિસ્ટમ ડેવલપર્સ મફત ઓછી ઝડપ ધરાવતી ફૂટગન સાથે મેમરી સલામતી વધતી જતી અનુમાન ક્રેટ્સ
જાઓ પ્લેટફોર્મ ટીમો મફત સરળ સહવર્તી, ઉપયોગમાં લઈ શકાય તેવી સેવાઓ gRPC, નાની છબીઓ, સરળ કામગીરી
સ્કાલા/જાવા ડેટા એન્જિનિયરિંગ મફત બિગ-ડેટા પાઇપલાઇન્સ, સ્પાર્ક MLlib સ્પાર્ક, કાફકા, JVM ટૂલિંગ [3]
ટાઇપસ્ક્રિપ્ટ ફ્રન્ટએન્ડ, ડેમો મફત ONNX રનટાઇમ વેબ દ્વારા બ્રાઉઝરમાં અનુમાન વેબ/વેબજીપીયુ રનટાઇમ [2]
સ્વિફ્ટ iOS એપ્લિકેશનો મફત ઉપકરણ પર મૂળ અનુમાન કોર ML (ONNX/TF માંથી કન્વર્ટ કરો)
કોટલિન/જાવા એન્ડ્રોઇડ એપ્લિકેશન્સ મફત સરળ Android ડિપ્લોયમેન્ટ TFLite/ONNX રનટાઇમ મોબાઇલ
ર આંકડાશાસ્ત્રીઓ મફત આંકડાકીય કાર્યપ્રવાહ, રિપોર્ટિંગ સાફ કરો કેરેટ, વ્યવસ્થિત મોડેલ્સ
જુલિયા સંખ્યાત્મક ગણતરી મફત વાંચી શકાય તેવા વાક્યરચના સાથે ઉચ્ચ પ્રદર્શન ફ્લક્સ.જેએલ, એમએલજે.જેએલ

હા, ટેબલ સ્પેસિંગ થોડું વિચિત્ર જીવન છે. ઉપરાંત, પાયથોન કોઈ સિલ્વર બુલેટ નથી; તે ફક્ત એક સાધન છે જેનો તમે મોટાભાગે ઉપયોગ કરશો [1].

ડીપ ડાઇવ 1: સંશોધન, પ્રોટોટાઇપિંગ અને મોટાભાગની તાલીમ માટે પાયથોન 🧪

પાયથોનનું સુપરપાવર ઇકોસિસ્ટમ ગુરુત્વાકર્ષણ છે. PyTorch સાથે તમને ગતિશીલ ગ્રાફ, સ્વચ્છ આવશ્યક શૈલી અને સક્રિય સમુદાય મળે છે; મહત્વપૂર્ણ રીતે, જ્યારે શિપ કરવાનો સમય હોય ત્યારે તમે ONNX દ્વારા અન્ય રનટાઇમ્સને મોડેલો સોંપી શકો છો [1][2]. કિકર: જ્યારે ગતિ મહત્વપૂર્ણ હોય છે, ત્યારે પાયથોનને NumPy સાથે ધીમી-વેક્ટરાઇઝ થવાની જરૂર નથી, અથવા તમારા ફ્રેમવર્ક [4] દ્વારા ખુલ્લા C++/CUDA પાથમાં આવતા કસ્ટમ ઓપ્સ લખવાની જરૂર નથી.

ટૂંકી વાર્તા: એક કમ્પ્યુટર-વિઝન ટીમે પાયથોન નોટબુક્સમાં ખામી શોધનો પ્રોટોટાઇપ બનાવ્યો, એક અઠવાડિયાની છબીઓ પર માન્ય કરવામાં આવ્યો, ONNX ને નિકાસ કરવામાં આવ્યો, પછી તેને એક્સિલરેટેડ રનટાઇમનો ઉપયોગ કરીને Go સેવાને સોંપવામાં આવ્યો - કોઈ પુનઃપ્રશિક્ષણ અથવા પુનર્લેખન નહીં. સંશોધન લૂપ ચપળ રહ્યો; ઉત્પાદન કંટાળાજનક રહ્યું (શ્રેષ્ઠ રીતે) [2].

ડીપ ડાઇવ 2: રો સ્પીડ માટે C++, CUDA અને TensorRT 🏎️

મોટા મોડેલોને તાલીમ આપવી GPU-એક્સિલરેટેડ સ્ટેક્સ પર થાય છે, અને પ્રદર્શન-ક્રિટિકલ ઓપ્સ C++/CUDA માં લાઇવ થાય છે. ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ રનટાઇમ્સ (દા.ત., હાર્ડવેર એક્ઝેક્યુશન પ્રોવાઇડર્સ સાથે TensorRT, ONNX રનટાઇમ) ફ્યુઝ્ડ કર્નલ્સ, મિશ્ર ચોકસાઇ અને ગ્રાફ ઑપ્ટિમાઇઝેશન [2][4] દ્વારા મોટી જીત આપે છે. પ્રોફાઇલિંગથી શરૂઆત કરો; ફક્ત કસ્ટમ કર્નલ ગૂંથવું જ્યાં તે ખરેખર નુકસાન પહોંચાડે છે.

ડીપ ડાઇવ 3: વિશ્વસનીય, ઓછી-લેટન્સી સેવાઓ માટે રસ્ટ એન્ડ ગો 🧱

જ્યારે ML ઉત્પાદનને મળે છે, ત્યારે વાતચીત F1 ગતિથી મિનિવાન તરફ બદલાય છે જે ક્યારેય તૂટતા નથી. રસ્ટ અને ગો અહીં ચમકે છે: મજબૂત પ્રદર્શન, અનુમાનિત મેમરી પ્રોફાઇલ્સ અને સરળ ડિપ્લોયમેન્ટ. વ્યવહારમાં, ઘણી ટીમો પાયથોનમાં તાલીમ લે છે, ONNX પર નિકાસ કરે છે, અને રસ્ટ અથવા ગો API-ક્લીન સેપરેશન ઓફ કન્સર્ન, ઓપ્સ માટે ન્યૂનતમ જ્ઞાનાત્મક ભાર [2] પાછળ સેવા આપે છે.

ડીપ ડાઇવ 4: ડેટા પાઇપલાઇન્સ અને ફીચર સ્ટોર્સ માટે સ્કાલા અને જાવા 🏗️

સારા ડેટા વિના AI શક્ય નથી. મોટા પાયે ETL, સ્ટ્રીમિંગ અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ માટે, સ્કાલા અથવા જાવા વર્કહોર્સ રહે છે, બેચને એકીકૃત કરે છે અને એક છત નીચે સ્ટ્રીમિંગ કરે છે અને બહુવિધ ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે જેથી ટીમો સરળતાથી સહયોગ કરી શકે [3].

ડીપ ડાઇવ 5: બ્રાઉઝરમાં ટાઇપસ્ક્રિપ્ટ અને એઆઈ 🌐

બ્રાઉઝરમાં મોડેલ્સ ચલાવવું હવે પાર્ટી યુક્તિ નથી. ONNX રનટાઇમ વેબ મોડેલ્સ ક્લાયંટ-સાઇડ એક્ઝિક્યુટ કરી શકે છે, જે સર્વર ખર્ચ વિના નાના ડેમો અને ઇન્ટરેક્ટિવ વિજેટ્સ માટે ખાનગી-બાય-ડિફોલ્ટ અનુમાનને સક્ષમ કરે છે [2]. ઝડપી ઉત્પાદન પુનરાવર્તન અથવા એમ્બેડેબલ અનુભવો માટે ઉત્તમ.

ડીપ ડાઇવ 6: સ્વિફ્ટ, કોટલિન અને પોર્ટેબલ ફોર્મેટ સાથે મોબાઇલ AI 📱

ઓન-ડિવાઇસ AI લેટન્સી અને ગોપનીયતા સુધારે છે. એક સામાન્ય માર્ગ: પાયથોનમાં ટ્રેન, ONNX માં નિકાસ, લક્ષ્ય માટે કન્વર્ટ (દા.ત., કોર ML અથવા TFLite), અને તેને સ્વિફ્ટ અથવા કોટલિનમાં . આ કલા મોડેલ કદ, ચોકસાઈ અને બેટરી જીવનને સંતુલિત કરવાની છે; ક્વોન્ટાઇઝેશન અને હાર્ડવેર-અવેર ઓપ્સ [2][4] માં મદદ કરે છે.

વાસ્તવિક દુનિયાનો સ્ટેક: શરમ વગર મિક્સ એન્ડ મેચ કરો 🧩

એક લાક્ષણિક AI સિસ્ટમ આના જેવી દેખાઈ શકે છે:

  • મોડેલ સંશોધન - પાયથોર્ચ સાથે પાયથોન નોટબુક્સ.

  • ડેટા પાઇપલાઇન્સ - સુવિધા માટે સ્કાલા અથવા પાયસ્પાર્ક પર સ્પાર્ક, એરફ્લો સાથે શેડ્યૂલ કરેલ.

  • ઑપ્ટિમાઇઝેશન - ONNX માં નિકાસ કરો; TensorRT અથવા ONNX રનટાઇમ EPs સાથે એક્સિલરેટ કરો.

  • સર્વિંગ - રસ્ટ ઓર ગો માઇક્રોસર્વિસ પાતળા gRPC/HTTP સ્તર સાથે, ઓટોસ્કેલ કરેલ.

  • ક્લાયન્ટ્સ - ટાઇપસ્ક્રિપ્ટમાં વેબ એપ્લિકેશન; સ્વિફ્ટ અથવા કોટલિનમાં મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ.

  • અવલોકનક્ષમતા - મેટ્રિક્સ, સ્ટ્રક્ચર્ડ લોગ્સ, ડ્રિફ્ટ ડિટેક્શન અને ડેશબોર્ડ્સનો એક ડૅશ.

શું દરેક પ્રોજેક્ટને આ બધું જરૂરી છે? અલબત્ત નહીં. પરંતુ લેન મેપ કરવાથી તમને ખબર પડે છે કે આગળ કયો વળાંક લેવો છે [2][3][4].

AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ કરવો તે પસંદ કરતી વખતે થતી સામાન્ય ભૂલો 😬

  • ખૂબ વહેલું ઓવર-ઓપ્ટિમાઇઝ કરવું - પ્રોટોટાઇપ લખો, મૂલ્ય સાબિત કરો, અને પછી નેનોસેકન્ડનો પીછો કરો.

  • ડિપ્લોયમેન્ટ ટાર્ગેટ ભૂલી જવું - જો તે બ્રાઉઝરમાં અથવા ડિવાઇસ પર ચાલવું જ જોઈએ, તો પહેલા દિવસે ટૂલચેઇનની યોજના બનાવો [2].

  • ડેટા પ્લમ્બિંગને અવગણવું - સ્કેચી સુવિધાઓ પર એક ભવ્ય મોડેલ રેતી પરના હવેલી જેવું છે [3].

  • મોનોલિથ વિચારસરણી - તમે મોડેલિંગ માટે પાયથોન રાખી શકો છો અને ONNX દ્વારા Go અથવા Rust સાથે સેવા આપી શકો છો.

  • નવીનતાનો પીછો કરવો - નવા માળખા સરસ છે; વિશ્વસનીયતા ઠંડી છે.

દૃશ્ય પ્રમાણે ઝડપી પસંદગીઓ 🧭

  • શૂન્યથી શરૂ કરીને - PyTorch સાથે Python. ક્લાસિકલ ML માટે scikit-learn ઉમેરો.

  • એજ અથવા લેટન્સી-ક્રિટિકલ - તાલીમ માટે પાયથોન; અનુમાન માટે C++/CUDA વત્તા TensorRT અથવા ONNX રનટાઇમ [2][4].

  • બિગ-ડેટા ફીચર એન્જિનિયરિંગ - સ્કાલા અથવા પાયસ્પાર્ક સાથે સ્પાર્ક.

  • વેબ-ફર્સ્ટ એપ્લિકેશન્સ અથવા ઇન્ટરેક્ટિવ ડેમો - ONNX રનટાઇમ વેબ સાથે ટાઇપસ્ક્રિપ્ટ [2].

  • iOS અને Android શિપિંગ - કોર-ML-રૂપાંતરિત મોડેલ સાથે સ્વિફ્ટ અથવા TFLite/ONNX મોડેલ સાથે કોટલિન [2].

  • મિશન-ક્રિટીકલ સેવાઓ - રસ્ટ ઓર ગોમાં સેવા આપો; મોડેલ આર્ટિફેક્ટ્સને ONNX [2] દ્વારા પોર્ટેબલ રાખો.

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો: તો... ફરીથી, AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે? ❓

  • સંશોધનમાં
    AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે Python-પછી ક્યારેક JAX અથવા PyTorch-વિશિષ્ટ ટૂલિંગ, ઝડપ માટે C++/CUDA સાથે [1][4].

  • ઉત્પાદન વિશે શું?
    પાયથોનમાં તાલીમ આપો, ONNX સાથે નિકાસ કરો, રસ્ટ/ગો અથવા C++ દ્વારા સેવા આપો જ્યારે મિલિસેકન્ડ શેવિંગ મહત્વપૂર્ણ છે [2][4].

  • શું AI માટે JavaScript પૂરતું છે?
    ડેમો, ઇન્ટરેક્ટિવ વિજેટ્સ અને વેબ રનટાઇમ દ્વારા કેટલાક ઉત્પાદન અનુમાન માટે, હા; મોટા પાયે તાલીમ માટે, ખરેખર નહીં [2].

  • શું R જૂનું થઈ ગયું છે?
    ના. તે આંકડા, રિપોર્ટિંગ અને ચોક્કસ ML વર્કફ્લો માટે ઉત્તમ છે.

  • શું જુલિયા પાયથોનનું સ્થાન લેશે?
    કદાચ કોઈ દિવસ, કદાચ નહીં. દત્તક લેવાના વળાંકમાં સમય લાગે છે; આજે જ તમને અનબ્લોક કરે છે તે સાધનનો ઉપયોગ કરો.

ટીએલ; ડીઆર🎯

  • ઝડપ અને ઇકોસિસ્ટમ આરામ માટે પાયથોનમાં શરૂઆત કરો

  • જ્યારે તમને પ્રવેગકની જરૂર હોય ત્યારે C++/CUDA ઉપયોગ કરો

  • ઓછી લેટન્સી સ્થિરતા માટે રસ્ટ અથવા ગો સાથે પીરસો

  • સ્પાર્ક પર સ્કાલા/જાવા સાથે ડેટા પાઇપલાઇન્સને સ્વસ્થ રાખો

  • જ્યારે બ્રાઉઝર અને મોબાઇલ પાથ પ્રોડક્ટ સ્ટોરીનો ભાગ હોય ત્યારે તેમને ભૂલશો નહીં.

  • સૌથી ઉપર, એવું સંયોજન પસંદ કરો જે વિચારથી અસર સુધી ઘર્ષણ ઘટાડે. AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે - એક પણ ભાષા નહીં, પણ યોગ્ય નાનો ઓર્કેસ્ટ્રા. 🎻

સંદર્ભ

  1. સ્ટેક ઓવરફ્લો ડેવલપર સર્વે 2024 - ભાષાનો ઉપયોગ અને ઇકોસિસ્ટમ સિગ્નલો
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. ONNX રનટાઇમ (સત્તાવાર દસ્તાવેજો) - ક્રોસ-પ્લેટફોર્મ ઇન્ફરન્સ (ક્લાઉડ, એજ, વેબ, મોબાઇલ), ફ્રેમવર્ક ઇન્ટરઓપરેબિલિટી
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. અપાચે સ્પાર્ક (સત્તાવાર સાઇટ) - ડેટા એન્જિનિયરિંગ/વિજ્ઞાન અને એમએલ માટે બહુભાષી એન્જિન
    https://spark.apache.org/

  4. NVIDIA CUDA ટૂલકીટ (સત્તાવાર દસ્તાવેજો) - GPU-એક્સિલરેટેડ લાઇબ્રેરીઓ, કમ્પાઇલર્સ અને C/C++ અને ડીપ લર્નિંગ સ્ટેક્સ માટે ટૂલિંગ
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. પાયટોર્ચ (સત્તાવાર સાઇટ) - સંશોધન અને ઉત્પાદન માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતું ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક
    https://pytorch.org/

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે

બ્લોગ પર પાછા