AI模型开发

朱兵，华为云中国区金融行业总经理，于“金融强国论坛”上指出，AI开发平台能提供一站式AI开发，实现开箱即用。目前已在金融机构中广泛应用，如智能客服、智能营销等，大幅提高开发效率及营销效果。

在AI开发界，你使用的编程语言很重要。每种语言有其独特的特性。选择合适的语言不是关乎个人偏好的问题，而是影响你如何构建和启动AI系统的关键决定。无论你在AI方面有无经验，选择一种合适的语言来学习至关重要。合适的语言将帮助你创建功能强大的新颖AI系统。 选择一种编程语言对AI开发很重要吗？ 在AI中，你选择的编程语言不仅仅帮助你与计算机交流，它还构成了支持AI复杂结构的基础。 每种编程语言都有独特的特性，这些特性会影响开发AI的难易程度和AI的性能好坏。你选择的语言与AI的框架融合在一起。这种结合使算法得以完善和适应，就像人类智能一样。 Python：AI开发的通用语言 Python是AI开发的首选语言，因为它简单而强大。这使得它对新手和有经验的开发人员都非常适合。许多Python库（如TensorFlow、PyTorch和Keras）也备受关注。这些工具对于创建有效的AI系统至关重要。Python让使用复杂算法变得更容易，为各种AI项目提供了强大的基础。 的确，Python在处理和分析数据方面表现出色，这种任务在AI开发中至关重要。借助Pandas和NumPy等库，你可以访问或使用提供数据分析和可视化设计的强大工具。 Python社区富有活力、支持到位，许多开发人员和专家乐于帮助那些从事AI开发的人。强大的Python社区为AI开发人员提供了知识、支持和灵感。 R：AI开发的统计主力 虽然Python比较受欢迎，但R也是一种强大的AI语言，专注于统计和数据分析。R是统计学家、数据科学家和研究人员的最爱，因为它有精确的统计工具。 R有许多包是专为数据处理、统计和可视化而设计的，这对于致力于数据分析的AI项目非常有用。重要的软件包为你提供了从数据中获得宝贵洞察力的工具，比如用于可视化的ggplot2和用于机器学习的caret。 R支持多种数据格式和数据库，使导入和导出数据变得很容易。这对于使用各种大型数据源的AI项目至关重要。此外，R可以与其他编程语言和工具兼容，因此更实用、更通用。 然而，AI开发人员被R吸引不仅仅是由于它的技术特性。活跃、乐于助人的R社区丰富了其包和库，提供支持和知识。这个社区确保R用户可以访问或享用该领域的最新工具和最佳实践。 Lisp：AI开发领域的先驱 作为最早的编程语言之一，Lisp有着悠久的历史，它与AI的开发密切有关。这种联系来自它支持快速原型创建和符号推理的独特功能。由于其适应性和灵活性，这些特性使Lisp成为解决AI复杂问题的宠儿。 使用Lisp的开发人员可以利用其表达性语法来设计复杂算法。这种效率使其非常适合注重解决问题和符号推理的AI应用。此外，Lisp的宏编程支持你轻松地引入新的语法，倡导一种既富有表现力又简洁的编码风格。 虽然Lisp不像以前那么流行，但它依然很重要，特别是在研究和学术等专业领域。它在管理符号推理任务方面的技能使其继续用于需要这种技能的AI项目。 Julia：高性能AI开发领域的新星 Julia是编程界的新面孔，凭借速度和高性能脱颖而出，这对AI和机器学习至关重要。它是为数值计算设计的，语法简单，但功能强大且不失灵活。 速度是Julia的一个关键特点，对于需要实时处理和分析的AI应用至关重要。它的即时（JIT）编译器可以将高级代码转换成机器代码，从而提高了执行速度。这使得Julia非常适合需要高性能的AI任务。 Julia还拥有丰富的AI和机器学习库和框架。这些工具支持从事各种AI项目的开发人员。此外，Julia可以与Python和C等其他语言兼容，让你可以使用现有的资源和库，从而增强了其在AI开发领域的实用性。 C++：释放AI开发领域的性能 C++以速度和效率见长，这对AI开发至关重要。其低级内存操作允许您调整AI算法和应用程序，以获得最佳性能。 C++支持过程编程和面向对象编程。这种灵活性对于从事复杂AI项目的开发人员非常有用。其面向对象特性有助于创建模块化可重用的代码，这简化了大型AI系统的维护和扩展。 C++有许多面向AI任务的库，包括机器学习、神经网络和语言处理。Shark和mlpack之类的工具很容易将先进的AI算法结合在一起。 虽然学习C++可能比其他语言更具挑战性，但其强大功能和灵活性弥补了这个缺点。这使得C++成为开发注重性能的AI应用的开发人员眼里一种颇有价值的工具。 Scala：可扩展AI开发的集大成者 人们常常称赞Scala结合面向对象编程和函数式编程。这种组合便于编写既强大又简洁的代码，这对于大型AI项目来说再理想不过。Scala的特性有助于创建简短且易于测试的AI算法。其面向对象特性有助于构建组织良好的复杂系统。这就更容易创建可扩展、易于维护和高效的AI应用程序。 Scala还直接支持并发和并行编程。这项功能很适合构建需要处理大量数据和计算，又不影响性能的AI应用程序。另外，由于Scala与Java虚拟机（JVM）兼容，因此它可以与Java交互。这种兼容性使你可以访问或使用Java界的许多库和框架。 应该选择哪种AI编程语言？ 为AI选择一种编程语言至关重要。你的选择会影响使用体验、开发简易程度和项目的成功。 每种语言都有其所长。最适合你的语言取决于你的项目要求、你对该语言的熟悉程度以及所需的性能。首先确定项目的要求，然后考虑你对哪些语言比较熟悉，最后考虑每种语言提供的性能。

这篇文章主要介绍了天宫基于昇腾发布的一站式AI开发平台，降低了AI开发的门槛，使得更多的人能够轻松掌握和应用AI技术。文章指出，尽管AI技术已经得到了广泛的市场教育和了解，但由于其应用的门槛较高，导致其普及率较低，因此，通过提供高效低门槛的一站式AI开发平台，可以更好地推动AI技术的发展和应用。此外，该平台还提供了丰富的功能和服务，包括全面的AI模型开发与应用环境、实时回传和快速迭代的模型、云边端全场景部署、自动化的数据接入和管理等，有效提高了AI的开发效率，降低了AI系统的运维成本。

机器之心报道 编辑：蛋酱、泽南 未来的机器学习开发局面会走向统一吗？ 在去年 10 月的 Google Cloud Next 2022 活动中，OpenXLA 项目正式浮出水面，谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源 AI 框架合作，致力于汇集不同机器学习框架，让机器学习开发人员获得能主动选择框架、硬件的能力。 本周三，谷歌宣布 OpenXLA 项目正式开源。 项目链接：https://github.com/openxla/xla 通过创建与多种不同机器学习框架、硬件平台共同工作的统一机器学习编译器，OpenXLA 可以加速机器学习应用的交付并提供更大的代码可移植性。对于 AI 研究和应用来说，这是一个意义重大的项目，Jeff Dean 也在社交网络上进行了宣传。 如今，机器学习开发和部署受到碎片化的基础设施的影响，这些基础设施可能因框架、硬件和用例而异。这种相互隔绝限制了开发人员的工作速度，并对模型的可移植性、效率和生产化造成了障碍。 3 月 8 日，谷歌等机构通过 OpenXLA 项目（其中包括 XLA、StableHLO 和 IREE 存储库）的开放，朝着消除这些障碍迈出了重要一步。 OpenXLA 是由 AI / 机器学习行业领导者共同开发的开源 ML 编译器生态系统，贡献者包括阿里巴巴、AWS、AMD、苹果、Arm、Cerebras、谷歌、Graphcore、Hugging Face、英特尔、Meta 和英伟达。它使得开发人员能够编译和优化来自所有领先机器学习框架的模型，以便在各种硬件上进行高效训练和服务。使用 OpenXLA 的开发人员可以观察到训练时间、吞吐量、服务延迟以及最终发布和计算成本方面的明显提升。...