AI के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?

AI के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है? एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।

अगर आपने कभी सोचा है कि AI के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का इस्तेमाल किया जाता है , तो आप अच्छी स्थिति में हैं। लोग नियॉन लाइट वाली प्रयोगशालाओं और गुप्त गणित की कल्पना करते हैं - लेकिन असली जवाब ज़्यादा सहज, थोड़ा अव्यवस्थित और बेहद मानवीय है। अलग-अलग भाषाएँ अलग-अलग चरणों में चमकती हैं: प्रोटोटाइपिंग, प्रशिक्षण, अनुकूलन, सेवा, यहाँ तक कि ब्राउज़र या आपके फ़ोन पर चलना भी। इस गाइड में, हम बेकार की बातों को छोड़कर व्यावहारिक तरीके से आगे बढ़ेंगे ताकि आप हर छोटे से छोटे फैसले पर दोबारा विचार किए बिना एक स्टैक चुन सकें। और हाँ, हम एक से ज़्यादा बार बताएँगे कि AI के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का इस्तेमाल किया जाता है क्योंकि यही सवाल हर किसी के मन में है। चलिए शुरू करते हैं।

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 डेवलपर्स के लिए शीर्ष 10 AI उपकरण
शीर्ष AI उपकरणों के साथ उत्पादकता बढ़ाएँ, बेहतर कोड लिखें और विकास में तेजी लाएँ।

🔗 एआई सॉफ्टवेयर विकास बनाम साधारण विकास
प्रमुख अंतरों को समझें और जानें कि AI के साथ निर्माण कैसे शुरू करें।

🔗 क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का स्थान एआई ले लेगा?
जानें कि AI सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग करियर के भविष्य को कैसे प्रभावित करता है।

“एआई के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?”

संक्षिप्त उत्तर: सबसे अच्छी भाषा वह है जो आपको न्यूनतम नाटकीयता के साथ एक विचार से दूसरे विश्वसनीय परिणाम तक पहुँचाए। विस्तृत उत्तर:

  • पारिस्थितिकी तंत्र की गहराई - परिपक्व पुस्तकालय, सक्रिय सामुदायिक समर्थन, फ्रेमवर्क जो बस काम करते हैं।

  • डेवलपर गति - संक्षिप्त वाक्यविन्यास, पठनीय कोड, बैटरी शामिल।

  • प्रदर्शन से बचने के तरीके - जब आपको कच्ची गति की आवश्यकता हो, तो ग्रह को फिर से लिखे बिना C++ या GPU कर्नेल पर जाएं।

  • अंतर-संचालनीयता - स्वच्छ API, ONNX या समान प्रारूप, आसान परिनियोजन पथ।

  • लक्ष्य सतह - न्यूनतम विकृतियों के साथ सर्वर, मोबाइल, वेब और एज पर चलता है।

  • टूलिंग वास्तविकता - डिबगर, प्रोफाइलर, नोटबुक, पैकेज मैनेजर, सीआई - संपूर्ण परेड।

सच कहूँ तो: आप शायद भाषाएँ बदल देंगे। यह एक रसोई है, कोई संग्रहालय नहीं। 🍳

त्वरित निर्णय: आपका डिफ़ॉल्ट पायथन से शुरू होता है 🐍

ज़्यादातर लोग प्रोटोटाइप, शोध, फ़ाइन-ट्यूनिंग और यहाँ तक कि प्रोडक्शन पाइपलाइन के लिए पायथन स्काला या जावा का [3]। लीन, तेज़ माइक्रोसर्विसेज़ के लिए, Go या Rust मज़बूत, कम-विलंबता वाले इंफ़रेंस प्रदान करते हैं। और हाँ, आप उत्पाद की ज़रूरत के हिसाब से ONNX रनटाइम वेब का इस्तेमाल करके ब्राउज़र में मॉडल चला सकते हैं [2]।

तो... AI के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा इस्तेमाल की जाती है ? दिमाग के लिए पायथन, ताकत के लिए C++/CUDA, और उस दरवाज़े के लिए Go या Rust जैसा कुछ जहाँ से उपयोगकर्ता वास्तव में गुज़रते हैं [1][2][4]।

तुलना तालिका: AI के लिए भाषाएँ एक नज़र में 📊

भाषा श्रोता कीमत यह कैसे काम करता है पारिस्थितिकी तंत्र नोट्स
पायथन शोधकर्ताओं, डेटा लोगों मुक्त विशाल पुस्तकालय, तेज़ प्रोटोटाइपिंग PyTorch, scikit-learn, JAX [1]
सी++ प्रदर्शन इंजीनियर मुक्त निम्न-स्तरीय नियंत्रण, तेज़ अनुमान TensorRT, कस्टम ऑप्स, ONNX बैकएंड [4]
जंग सिस्टम डेवलपर्स मुक्त गति-कम फ़ुटगन के साथ स्मृति सुरक्षा बढ़ते अनुमान क्रेट
जाना प्लेटफ़ॉर्म टीमें मुक्त सरल समवर्ती, परिनियोजन योग्य सेवाएँ gRPC, छोटी छवियां, आसान संचालन
स्काला/जावा डेटा इंजीनियरिंग मुक्त बिग-डेटा पाइपलाइन, स्पार्क MLlib स्पार्क, काफ़्का, जेवीएम टूलिंग [3]
टाइपप्रति फ्रंटएंड, डेमो मुक्त ONNX रनटाइम वेब के माध्यम से इन-ब्राउज़र अनुमान वेब/WebGPU रनटाइम [2]
तीव्र iOS ऐप्स मुक्त मूल ऑन-डिवाइस अनुमान कोर एमएल (ONNX/TF से परिवर्तित)
कोटलिन/जावा एंड्रॉइड ऐप्स मुक्त सुचारू Android परिनियोजन TFLite/ONNX रनटाइम मोबाइल
आर सांख्यिकीविदों मुक्त स्पष्ट आँकड़े वर्कफ़्लो, रिपोर्टिंग कैरेट, टाइडीमॉडल्स
जूलिया संख्यात्मक कंप्यूटिंग मुक्त पठनीय वाक्यविन्यास के साथ उच्च प्रदर्शन फ्लक्स.जेएल, एमएलजे.जेएल

हाँ, टेबल स्पेसिंग थोड़ी अजीब है - बिल्कुल असली जैसी। और हाँ, पायथन कोई रामबाण उपाय नहीं है; यह बस एक ऐसा टूल है जिसका इस्तेमाल आप अक्सर करते हैं [1]।

गहन विश्लेषण 1: अनुसंधान, प्रोटोटाइपिंग और अधिकांश प्रशिक्षण के लिए पायथन 🧪

पायथन की महाशक्ति पारिस्थितिकी तंत्र का गुरुत्वाकर्षण है। PyTorch के साथ आपको गतिशील ग्राफ़, एक साफ़-सुथरी अनिवार्य शैली और एक सक्रिय समुदाय मिलता है; सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि जब मॉडल को शिप करने का समय आता है, तो आप ONNX के माध्यम से उन्हें अन्य रनटाइम्स को सौंप सकते हैं [1][2]। मुख्य बात: जब गति मायने रखती है, तो पायथन को NumPy के साथ स्लो-वेक्टराइज़ करने या आपके फ्रेमवर्क द्वारा उजागर किए गए C++/CUDA पथों में ड्रॉप-इन करने वाले कस्टम ऑप्स लिखने की ज़रूरत नहीं है [4]।

एक छोटा सा किस्सा: एक कंप्यूटर-विज़न टीम ने पायथन नोटबुक में दोष पहचान का प्रोटोटाइप तैयार किया, एक हफ़्ते की छवियों पर उसका सत्यापन किया, उसे ONNX में निर्यात किया, और फिर बिना किसी पुनर्प्रशिक्षण या पुनर्लेखन के त्वरित रनटाइम का उपयोग करके उसे एक गो सेवा को सौंप दिया। शोध चक्र चुस्त-दुरुस्त रहा; उत्पादन उबाऊ बना रहा (सबसे अच्छे तरीके से) [2]।

डीप डाइव 2: C++, CUDA, और TensorRT से तेज़ गति प्राप्त करें 🏎️

बड़े मॉडलों का प्रशिक्षण GPU-त्वरित स्टैक पर होता है, और प्रदर्शन-महत्वपूर्ण संचालन C++/CUDA में मौजूद होते हैं। अनुकूलित रनटाइम (जैसे, TensorRT, हार्डवेयर निष्पादन प्रदाताओं के साथ ONNX रनटाइम) फ़्यूज़्ड कर्नेल, मिश्रित परिशुद्धता और ग्राफ़ अनुकूलन [2][4] के माध्यम से बड़ी सफलताएँ प्रदान करते हैं। प्रोफ़ाइलिंग से शुरुआत करें; कस्टम कर्नेल को केवल वहीं बुनें जहाँ यह वास्तव में नुकसानदेह हो।

डीप डाइव 3: भरोसेमंद, कम विलंबता वाली सेवाओं के लिए रस्ट एंड गो 🧱

जब मशीन लर्निंग और उत्पादन का मेल होता है, तो बातचीत F1 गति से हटकर कभी न टूटने वाले मिनीवैन की ओर मुड़ जाती है। रस्ट और गो की खूबियाँ हैं: मज़बूत प्रदर्शन, पूर्वानुमानित मेमोरी प्रोफ़ाइल और सरल परिनियोजन। व्यवहार में, कई टीमें पायथन में प्रशिक्षण लेती हैं, ONNX में निर्यात करती हैं, और रस्ट या गो एपीआई-क्लीन सेपरेशन ऑफ़ कंसर्न, और संचालन के लिए न्यूनतम संज्ञानात्मक भार के साथ काम करती हैं [2]।

गहन विश्लेषण 4: डेटा पाइपलाइन और फ़ीचर स्टोर के लिए स्काला और जावा 🏗️

अच्छे डेटा के बिना एआई संभव नहीं है। बड़े पैमाने पर ईटीएल, स्ट्रीमिंग और फ़ीचर इंजीनियरिंग के लिए, स्काला या जावा सबसे कारगर विकल्प बने हुए हैं, जो बैच और स्ट्रीमिंग को एक ही छत के नीचे एकीकृत करते हैं और कई भाषाओं का समर्थन करते हैं ताकि टीमें सुचारू रूप से सहयोग कर सकें [3]।

डीप डाइव 5: ब्राउज़र में टाइपस्क्रिप्ट और AI 🌐

ब्राउज़र में मॉडल चलाना अब कोई आसान काम नहीं रह गया है। ONNX रनटाइम वेब क्लाइंट-साइड मॉडल निष्पादित कर सकता है, जिससे छोटे डेमो और इंटरैक्टिव विजेट्स के लिए बिना सर्वर लागत के प्राइवेट-बाय-डिफ़ॉल्ट इन्फ़रेंस की सुविधा मिलती है [2]। तेज़ उत्पाद पुनरावृत्ति या एम्बेड करने योग्य अनुभवों के लिए बेहतरीन।

डीप डाइव 6: स्विफ्ट, कोटलिन और पोर्टेबल फॉर्मेट के साथ मोबाइल AI 📱

ऑन-डिवाइस AI विलंबता और गोपनीयता में सुधार करता है। एक सामान्य तरीका: पायथन में प्रशिक्षण, ONNX में निर्यात, लक्ष्य (जैसे, कोर एमएल या टीएफलाइट) के लिए रूपांतरण, और इसे स्विफ्ट या कोटलिन । कला मॉडल के आकार, सटीकता और बैटरी जीवन को संतुलित करने में है; क्वांटिज़ेशन और हार्डवेयर-जागरूक ऑप्स मदद करते हैं [2][4]।

वास्तविक दुनिया का स्टैक: बिना शर्म के मिश्रण और मिलान करें 🧩

एक सामान्य AI प्रणाली इस प्रकार दिख सकती है:

  • मॉडल अनुसंधान - PyTorch के साथ पायथन नोटबुक।

  • डेटा पाइपलाइन - सुविधा के लिए स्काला या पायस्पार्क पर स्पार्क, एयरफ्लो के साथ शेड्यूल किया गया।

  • अनुकूलन - ONNX पर निर्यात करें; TensorRT या ONNX रनटाइम EPs के साथ गति प्रदान करें।

  • सेवा - पतली gRPC/HTTP परत के साथ रस्ट या गो माइक्रोसर्विस, ऑटोस्केल्ड।

  • क्लाइंट - टाइपस्क्रिप्ट में वेब ऐप; स्विफ्ट या कोटलिन में मोबाइल ऐप।

  • अवलोकनीयता - मेट्रिक्स, संरचित लॉग, बहाव का पता लगाना, और डैशबोर्ड का एक डैश।

क्या हर प्रोजेक्ट में इन सबकी ज़रूरत होती है? बिल्कुल नहीं। लेकिन लेन मैप होने से आपको यह जानने में मदद मिलती है कि अगला मोड़ कौन सा लेना है [2][3][4]।

AI के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाए, यह चुनते समय होने वाली सामान्य गलतियाँ

  • बहुत जल्दी अति-अनुकूलन करना - प्रोटोटाइप लिखें, मूल्य सिद्ध करें, फिर नैनोसेकंड का पीछा करें।

  • परिनियोजन लक्ष्य को भूल जाना - यदि इसे ब्राउज़र या डिवाइस पर चलाना है, तो पहले दिन टूलचेन की योजना बनाएं [2]।

  • डेटा प्लंबिंग को अनदेखा करना - स्केची सुविधाओं पर एक भव्य मॉडल रेत पर एक हवेली की तरह है [3]।

  • मोनोलिथ सोच - आप मॉडलिंग के लिए पायथन रख सकते हैं और ONNX के माध्यम से गो या रस्ट के साथ काम कर सकते हैं।

  • नवीनता की खोज - नए ढांचे अच्छे हैं; विश्वसनीयता और भी अच्छी है।

परिदृश्य के अनुसार त्वरित चयन 🧭

  • शून्य से शुरुआत - PyTorch के साथ Python. क्लासिकल ML के लिए scikit-learn जोड़ें.

  • एज या विलंबता-महत्वपूर्ण - प्रशिक्षण के लिए पायथन; अनुमान के लिए C++/CUDA प्लस TensorRT या ONNX रनटाइम [2][4].

  • बिग-डेटा फीचर इंजीनियरिंग - स्काला या पायस्पार्क के साथ स्पार्क।

  • वेब-प्रथम ऐप्स या इंटरैक्टिव डेमो - ONNX रनटाइम वेब के साथ टाइपस्क्रिप्ट [2].

  • iOS और Android शिपिंग - कोर-एमएल-परिवर्तित मॉडल के साथ स्विफ्ट या TFLite/ONNX मॉडल के साथ कोटलिन [2].

  • मिशन-क्रिटिकल सेवाएँ - रस्ट या गो में सेवा करें; ONNX [2] के माध्यम से मॉडल कलाकृतियों को पोर्टेबल रखें।

FAQ: तो... AI के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है? ❓

  • एआई के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है ?
    पायथन - फिर कभी-कभी JAX या PyTorch-विशिष्ट टूलिंग, गति के लिए C++/CUDA के साथ [1][4]।

  • उत्पादन के बारे में क्या?
    पायथन में प्रशिक्षण, ONNX के साथ निर्यात, रस्ट/गो या C++ के माध्यम से सेवा, जब मिलीसेकंड कम करना मायने रखता है [2][4]।

  • क्या AI के लिए जावास्क्रिप्ट पर्याप्त है?
    डेमो, इंटरैक्टिव विजेट और वेब रनटाइम के ज़रिए कुछ प्रोडक्शन इंफ़रेंस के लिए, हाँ; बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए, वास्तव में नहीं [2]।

  • क्या R पुराना हो गया है?
    नहीं। यह सांख्यिकी, रिपोर्टिंग और कुछ ML वर्कफ़्लो के लिए बहुत बढ़िया है।

  • क्या जूलिया पाइथन की जगह लेगी?
    शायद किसी दिन, शायद नहीं। अपनाने में समय लगता है; उस टूल का इस्तेमाल करें जो आपको आज ही अनब्लॉक कर दे।

संक्षेप में🎯

  • गति और पारिस्थितिकी तंत्र की सुविधा के लिए पायथन से शुरुआत करें

  • C++/CUDA और अनुकूलित रनटाइम का उपयोग करें

  • कम विलंबता स्थिरता के लिए रस्ट या गो के साथ परोसें

  • स्पार्क पर स्काला/जावा के साथ डेटा पाइपलाइनों को व्यवस्थित रखें

  • जब ब्राउज़र और मोबाइल पथ उत्पाद कहानी का हिस्सा हों तो उन्हें न भूलें।

  • सबसे बढ़कर, ऐसा संयोजन चुनें जो विचार और प्रभाव के बीच के घर्षण को कम करे। यही इस बात का असली जवाब है कि AI के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा का इस्तेमाल किया जाए - कोई एक भाषा नहीं, बल्कि एक छोटा सा ऑर्केस्ट्रा। 🎻

संदर्भ

  1. स्टैक ओवरफ़्लो डेवलपर सर्वेक्षण 2024 - भाषा उपयोग और पारिस्थितिकी तंत्र संकेत
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. ONNX रनटाइम (आधिकारिक दस्तावेज़) - क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म इंफ़रेंस (क्लाउड, एज, वेब, मोबाइल), फ्रेमवर्क इंटरऑपरेबिलिटी
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. अपाचे स्पार्क (आधिकारिक साइट) - बड़े पैमाने पर डेटा इंजीनियरिंग/विज्ञान और एमएल के लिए बहुभाषी इंजन
    https://spark.apache.org/

  4. NVIDIA CUDA टूलकिट (आधिकारिक दस्तावेज़) - C/C++ और डीप लर्निंग स्टैक के लिए GPU-त्वरित लाइब्रेरी, कंपाइलर और टूलिंग
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. PyTorch (आधिकारिक साइट) - अनुसंधान और उत्पादन के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला गहन शिक्षण ढांचा
    https://pytorch.org/

आधिकारिक AI सहायक स्टोर पर नवीनतम AI खोजें

हमारे बारे में

ब्लॉग पर वापस जाएँ