Comment les fonctions Java peuvent-elles simplifier le développement de l'intelligence artificielle et réduire les coûts d'ingénierie ?

Les fonctions Java simplifient le développement de l'IA grâce à l'informatique sans serveur et à l'intégration des services cloud, réduisant ainsi les coûts d'ingénierie : Démarrage rapide : configuration et utilisation rapides sans maintenance de l'infrastructure. Expansion élastique : expansion et contraction automatiques en fonction de la demande, garantissant une réponse rapide à l’application. Intégrations intégrées : connectez-vous de manière transparente aux services cloud tels que les bases de données, la messagerie et les cadres d'apprentissage automatique. Faible coût : vous n'êtes facturé que lorsque votre application est en cours d'exécution, ce qui entraîne des économies significatives.

Simplifiez le développement de l'IA à l'aide des fonctions Java : réduisez les coûts d'ingénierie

À mesure que les applications d'IA deviennent plus populaires, la demande de développeurs d'IA augmente également. Cependant, le processus de développement traditionnel de l’IA est long et coûteux, ce qui limite son application à grande échelle.

Les fonctions Java offrent un moyen rentable de simplifier le développement de l'intelligence artificielle et de réduire les coûts d'ingénierie. Java Functions est un modèle informatique sans serveur basé sur le cloud qui aide les développeurs à créer, déployer et faire évoluer rapidement des applications d'intelligence artificielle.

Avantages des fonctions Java

• Démarrage rapide : Les fonctions Java peuvent être rapidement configurées et utilisées sans qu'il soit nécessaire de maintenir l'infrastructure ou de gérer les serveurs.
• Mise à l'échelle élastique : Les fonctions Java peuvent automatiquement évoluer en fonction de la demande, garantissant ainsi que l'application reste réactive pendant les périodes de pointe.
• Intégrations intégrées : Les fonctions Java s'intègrent à une large gamme de services cloud tels que des bases de données, des frameworks de messagerie et d'apprentissage automatique.
• Faible coût : Les fonctions Java ne sont facturées que pendant l'exécution de l'application, ce qui entraîne ainsi des économies de coûts significatives.

Cas pratique : Utilisation de fonctions Java pour développer un modèle de classification d'images

Jetons un coup d'œil à un cas pratique d'utilisation de fonctions Java pour développer un modèle de classification d'images. Nous utiliserons l'API Java TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Java.

Tout d'abord, nous devons créer une fonction Java pour charger et prétraiter les données de l'image :

import com.google.api.gax.batching.BatchingSettings;
import com.google.cloud.functions.BackgroundFunction;
import com.google.cloud.functions.Context;
import functions.eventpojos.PubsubMessage;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;
import java.util.Collections;
import java.util.logging.Logger;
import org.tensorflow.TensorFlow;

public class ImageClassifier implements BackgroundFunction<PubsubMessage> {

  // 预加载 TensorFlow 模型
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(ImageClassifier.class.getName());
  public static final TensorFlow MODEL = TensorFlow.model();
  public static final BatchingSettings BATCHING_SETTINGS =
      BatchingSettings.newBuilder().setElementCountThreshold(100).build();

  @Override
  public void accept(PubsubMessage message, Context context) {
    try {
      final String body = message.getData().toString(StandardCharsets.UTF_8);
      final String[] parts = body.split(",");
      final String image = new String(Base64.getDecoder().decode(parts[0]));
      final long prediction = MODEL.execute(image, "serving_default");
      logger.info("Prediction: " + prediction);
    } catch (Exception e) {
      logger.severe(e.getMessage());
      throw new FunctionsException("Failed to classify image", e);
    }
  }
}

Ensuite, nous devons créer une fonction Cloud qui expose notre fonction Java en tant que point de terminaison d'API :

runtime: java11
env_variables:
  TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL: 3 # 抑制 TensorFlow 日志

Conclusion

Java Fonction Fournit un moyen rentable de simplifier le développement de l’IA et de réduire les coûts d’ingénierie. En utilisant une architecture sans serveur et une intégration étendue des services cloud, les développeurs peuvent rapidement créer, déployer et faire évoluer des applications d'IA sans se soucier de la maintenance de l'infrastructure ou des coûts élevés des serveurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!