Quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA? Una guia pràctica.

Si alguna vegada us heu preguntat quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA , esteu en bona companyia. La gent s'imagina laboratoris il·luminats amb neó i matemàtiques secretes, però la resposta real és més amigable, una mica complicada i molt humana. Els diferents llenguatges brillen en diferents etapes: prototipatge, entrenament, optimització, servei, fins i tot execució en un navegador o al telèfon. En aquesta guia, evitarem els detalls superficials i serem pràctics perquè pugueu triar una pila sense haver de qüestionar cada petita decisió. I sí, direm quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA més d'una vegada perquè aquesta és la pregunta exacta que tothom té al cap. Anem-hi.

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Les 10 millors eines d'IA per a desenvolupadors
Augmenta la productivitat, programa de manera més intel·ligent i accelera el desenvolupament amb les millors eines d'IA.

🔗 Desenvolupament de programari d'IA vs. desenvolupament ordinari
Entén les diferències clau i aprèn a començar a construir amb IA.

🔗 La IA substituirà els enginyers de programari?
Explora com la IA afecta el futur de les carreres d'enginyeria de programari.

"Quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA?"

Resposta curta: el millor llenguatge és el que et porta de la idea a resultats fiables amb un drama mínim. Resposta més llarga:

• Profunditat de l'ecosistema : biblioteques madures, suport comunitari actiu, marcs de treball que simplement funcionen.

• Velocitat de desenvolupador : sintaxi concisa, codi llegible, piles incloses.

• Escapades de rendiment : quan necessiteu velocitat bruta, passeu a nuclis C++ o GPU sense reescriure el planeta.

• Interoperabilitat : API netes, ONNX o formats similars, rutes de desplegament fàcils.

• Superfície de destinació : s'executa en servidors, dispositius mòbils, web i edge amb contorsions mínimes.

• La realitat de les eines : depuradors, perfiladors, quaderns, gestors de paquets, CI... tota la desfilada.

Siguem sincers: probablement barrejareu idiomes. És una cuina, no un museu. 🍳

El veredicte ràpid: el valor per defecte comença amb Python 🐍

La majoria de la gent comença amb Python per a prototips, recerca, ajustaments i fins i tot pipelines de producció perquè l'ecosistema (per exemple, PyTorch) és profund i ben mantingut, i la interoperabilitat a través d'ONNX facilita el traspàs a altres entorns d'execució [1][2]. Per a la preparació i l'orquestració de dades a gran escala, els equips sovint es recolzen en Scala o Java amb Apache Spark [3]. Per a microserveis ràpids i lleugers, Go o Rust ofereixen una inferència robusta i de baixa latència. I sí, podeu executar models al navegador mitjançant ONNX Runtime Web quan s'adapti a les necessitats del producte [2].

Aleshores... quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA a la pràctica? Un entrepà amigable de Python per al cervell, C++/CUDA per a la força muscular i alguna cosa com Go o Rust per a la porta per on els usuaris realment entren [1][2][4].

Taula comparativa: idiomes per a la IA d'un cop d'ull 📊

Sí, l'espaiat entre taules és una mica peculiar, com la vida. A més, Python no és una solució milagrosa; és simplement l'eina que utilitzaràs més sovint [1].

Immersió profunda 1: Python per a recerca, prototipatge i la majoria de la formació 🧪

El superpoder de Python és la gravetat de l'ecosistema. Amb PyTorch obtens gràfics dinàmics, un estil imperatiu net i una comunitat activa; crucialment, pots transferir models a altres entorns d'execució a través d'ONNX quan sigui el moment de publicar-los [1][2]. La clau: quan la velocitat importa, Python no ha de ser vectoritzat lentament amb NumPy, ni escriure operacions personalitzades que cauen en camins C++/CUDA exposats pel teu framework [4].

Anècdota ràpida: un equip de visió per computador va prototipar la detecció de defectes en quaderns Python, els va validar amb imatges d'una setmana, els va exportar a ONNX i després els va lliurar a un servei Go mitjançant un temps d'execució accelerat, sense reentrenament ni reescriptures. El bucle de recerca es va mantenir àgil; la producció es va mantenir avorrida (en el millor dels sentits) [2].

Immersió profunda 2: C++, CUDA i TensorRT per a velocitat pura 🏎️

L'entrenament de models grans es produeix en piles accelerades per GPU, i les operacions crítiques per al rendiment es troben en C++/CUDA. Els temps d'execució optimitzats (per exemple, TensorRT, ONNX Runtime amb proveïdors d'execució de maquinari) ofereixen grans victòries a través de nuclis fusionats, precisió mixta i optimitzacions de gràfics [2][4]. Comenceu amb la creació de perfils; només creeu nuclis personalitzats on realment faci mal.

Immersió profunda 3: Rust and Go per a serveis fiables i de baixa latència 🧱

Quan l'aprenentatge automàtic (ML) es troba amb la producció, la conversa canvia de la velocitat de F1 a les minivans que mai no s'espatllen. Rust i Go brillen aquí: un rendiment sòlid, perfils de memòria predictibles i una implementació senzilla. A la pràctica, molts equips entrenen en Python, exporten a ONNX i serveixen darrere d'una API Rust o Go: una separació neta de les preocupacions i una càrrega cognitiva mínima per a les operacions [2].

Immersió profunda 4: Scala i Java per a pipelines de dades i magatzems de característiques 🏗️

La IA no existeix sense bones dades. Per a ETL a gran escala, streaming i enginyeria de funcions, Scala o Java amb Apache Spark continuen sent eines fonamentals, unificant el processament per lots i el streaming sota un mateix sostre i admetent diversos idiomes perquè els equips puguin col·laborar sense problemes [3].

Immersió profunda 5: TypeScript i IA al navegador 🌐

Executar models al navegador ja no és un truc de festa. ONNX Runtime Web pot executar models al costat del client, permetent la inferència privada per defecte per a petites demostracions i widgets interactius sense costos de servidor [2]. Ideal per a la iteració ràpida del producte o experiències incrustables.

Immersió profunda 6: IA mòbil amb Swift, Kotlin i formats portables 📱

La IA al dispositiu millora la latència i la privadesa. Un camí comú: entrenar en Python, exportar a ONNX, convertir per a l'objectiu (per exemple, Core ML o TFLite) i connectar-ho a Swift o Kotlin . L'art és equilibrar la mida del model, la precisió i la durada de la bateria; la quantificació i les operacions compatibles amb el maquinari ajuden [2][4].

La pila del món real: barreja i combina sense vergonya 🧩

Un sistema d'IA típic podria tenir aquest aspecte:

• Recerca de models : quaderns de Python amb PyTorch.

• Canalitzacions de dades : Spark a Scala o PySpark per a més comoditat, programades amb Airflow.

• Optimització : exporta a ONNX; accelera amb TensorRT o EPs d'execució d'ONNX.

• Publicació : microservei Rust or Go amb una capa fina de gRPC/HTTP, escalat automàticament.

• Clients : aplicació web en TypeScript; aplicacions mòbils en Swift o Kotlin.

• Observabilitat : mètriques, registres estructurats, detecció de deriva i alguns quadres de comandament.

Tot projecte necessita tot això? Per descomptat que no. Però tenir els carrils mapejats t'ajuda a saber quin gir has de prendre a continuació [2][3][4].

Errors comuns a l'hora de triar quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA 😬

• Sobreoptimitzar massa aviat : escriure el prototip, demostrar el valor i després perseguir nanosegons.

• Oblidant l'objectiu de desplegament : si s'ha d'executar al navegador o al dispositiu, planifiqueu la cadena d'eines el primer dia [2].

• Ignorant la fontaneria de dades : una model magnífica amb trets incomplets és com una mansió a la sorra [3].

• Pensament monolític : podeu mantenir Python per a la modelització i servir amb Go o Rust a través d'ONNX.

• Perseguint la novetat : els nous marcs de treball són genials; la fiabilitat és genial.

Seleccions ràpides per escenari 🧭

• Començant des de zero - Python amb PyTorch. Afegeix scikit-learn per a l'aprenentatge automàtic clàssic.

• Crític per a la latència o per a la vora : Python per entrenar; C++/CUDA més TensorRT o ONNX Runtime per a la inferència [2][4].

• Enginyeria de característiques de big data : Spark amb Scala o PySpark.

• Aplicacions web-first o demostracions interactives : TypeScript amb ONNX Runtime Web [2].

• Enviament per a iOS i Android : Swift amb un model convertit a Core-ML o Kotlin amb un model TFLite/ONNX [2].

• Serveis crítics : serveix a Rust o Go; mantén els artefactes del model portàtils mitjançant ONNX [2].

Preguntes freqüents: doncs... quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA, de nou? ❓

• Quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA en la recerca?
  Python, i de vegades JAX o eines específiques de PyTorch, amb C++/CUDA sota el capó per a la velocitat [1][4].

• I què passa amb la producció?
  Entrenar en Python, exportar amb ONNX, servir via Rust/Go o C++ quan retallar mil·lisegons és important [2][4].

• És suficient JavaScript per a la IA?
  Per a demostracions, widgets interactius i alguna inferència de producció a través de temps d'execució web, sí; per a entrenament massiu, no realment [2].

• Està R obsolet?
  No. És fantàstic per a estadístiques, informes i certs fluxos de treball d'aprenentatge automàtic.

• Substituirà la Júlia Python?
  Potser algun dia, potser no. Les corbes d'adopció requereixen temps; fes servir l'eina que et desbloqueja avui mateix.

TL;DR 🎯

• Comença amb Python per obtenir velocitat i comoditat de l'ecosistema.

• Utilitzeu C++/CUDA i entorns d'execució optimitzats quan necessiteu acceleració.

• Serviu amb Rust o Go per a una estabilitat de baixa latència.

• Mantingueu les pipelines de dades sanes amb Scala/Java a Spark.

• No us oblideu de les rutes del navegador i del mòbil quan formen part de la història del producte.

• Sobretot, tria la combinació que redueixi la fricció entre la idea i l'impacte. Aquesta és la veritable resposta a quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA : no un sol llenguatge, sinó la petita orquestra adequada. 🎻

Referències

1. Enquesta per a desenvolupadors de Stack Overflow 2024 : ús del llenguatge i senyals de l'ecosistema
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (documentació oficial) : inferència multiplataforma (núvol, edge, web, mòbil), interoperabilitat del marc de treball
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (lloc web oficial) : motor multilingüe per a enginyeria/ciència de dades i aprenentatge automàtic a escala
   https://spark.apache.org/

4. Kit d'eines NVIDIA CUDA (documentació oficial) : biblioteques, compiladors i eines accelerades per GPU per a C/C++ i piles d'aprenentatge profund
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (lloc web oficial) : un marc de treball d'aprenentatge profund àmpliament utilitzat per a la recerca i la producció
   https://pytorch.org/

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres