Mnoho organizací chce využít stabilitu, vyspělost a další výhody Javy pro trénování modelů umělé inteligence a strojového učení. Python se stal jazykem volby pro mnoho datových vědců a inženýrů strojového učení. V tomto příspěvku se budeme zabývat Javou pro umělou inteligenci. Pojďme se podívat, proč si Java zaslouží být primární volbou pro trénování modelů umělé inteligence a strojového učení a aplikací založených na LLM v produkčním prostředí.
V probíhající revoluci umělé inteligence (AI), strojového učení (ML) a modelů velkých jazyků programování (LLM) sehrál Python klíčovou roli a stal se standardním jazykem pro mnoho datových vědců a inženýrů ML. S přechodem od experimentů k obchodním implementacím se však organizace chtějí spoléhat na výhody Javy, včetně její stability a vyspělosti. Pojďme se podívat, proč by Java měla být primární volbou pro trénování modelů AI a ML a aplikací založených na LLM v produkčním prostředí.
Vývoj platforem pro velká data a umělou inteligenci
Umělá inteligence je postavena na datech. Na spoustě dat. Mnoho důležitých infrastruktur, které všechna tato data podporují – například Apache Spark, Flink, Kafka a Hadoop – je založeno na virtuálním stroji Java (JVM). Jedním z hlavních důvodů je správa paměti v JVM. Vývoj garbage collectorů učinil z JVM ideální běhové prostředí pro aplikace s velkou pamětí.
Výhody Javy pro vývoj umělé inteligence
Přestože Python nabízí bohatý ekosystém knihoven pro vývoj umělé inteligence, Java má pro vyspělejší systémy umělé inteligence určité zřetelné výhody.
Vyšší výrobní výkon
Kompilátor Just-In-Time (JIT) v JVM zajišťuje, že kód je vždy převeden do nejvhodnějšího nativního kódu pro systém, na kterém běží, na základě toho, jak je kód skutečně používán. To zajišťuje nejlepší výkon na jakékoli platformě, na které je kód spuštěn. V kombinaci s Azul Zing Builds z OpenJDK lze toto dále vylepšit pomocí:
- Sběrač odpadu C4 pro odstranění všech pauz sběru odpadu.
- Kompilátor Falcon pro ještě vylepšený nativní kód.
Podniková integrace
Znovu využijte své stávající investice do systémů a vývojového týmu založených na Javě. Využijte nástroje, které již znáte, k vývoji řešení umělé inteligence, které se bezproblémově integruje do vašich stávajících aplikací a produkčních prostředí. Využijte své DevOps kanály, bezpečnostní a monitorovací nástroje, postupy nasazení atd.
Vyšší kvalita kódu a snadnější údržba
Java má za sebou historii poskytování komplexních a škálovatelných řešení s čitelným a udržovatelným kódem. Statické typování v Javě pomáhá zachycovat chyby v době kompilace, nikoli za běhu. Nové funkce zavedené v posledních letech, jako jsou záznamy a porovnávání vzorů, snižují složitost kódu a zvyšují jeho čitelnost. Díky špičkovým editorům kódu se refaktoring kódu během vývoje neustále se vyvíjející kódové základny stal samozřejmostí.
Pro více informací nás neváhejte kontaktovat.
Zdroj: Azul
