Fungsi Java memudahkan pembangunan AI dengan pengkomputeran tanpa pelayan dan penyepaduan perkhidmatan awan, mengurangkan kos kejuruteraan: Permulaan Pantas: Sediakan dan gunakan dengan pantas tanpa mengekalkan infrastruktur. Pengembangan anjal: Pengembangan dan pengecutan automatik mengikut permintaan, memastikan tindak balas aplikasi yang cepat. Penyepaduan terbina dalam: Sambung lancar ke perkhidmatan awan seperti pangkalan data, pemesejan dan rangka kerja pembelajaran mesin. Kos rendah: Anda hanya dicaj apabila aplikasi anda berjalan, menghasilkan penjimatan kos yang ketara.
Memudahkan pembangunan AI menggunakan fungsi Java: Mengurangkan kos kejuruteraan
Apabila aplikasi AI menjadi lebih popular, permintaan untuk pembangun AI juga semakin meningkat. Walau bagaimanapun, proses pembangunan AI tradisional adalah mahal dan memakan masa, yang mengehadkan penggunaannya yang meluas.
Fungsi Java menyediakan cara kos efektif untuk memudahkan pembangunan kecerdasan buatan dan mengurangkan kos kejuruteraan. Java Functions ialah model pengkomputeran tanpa pelayan berasaskan awan yang membantu pembangun membina, menggunakan dan menskalakan aplikasi kecerdasan buatan dengan cepat.
Kelebihan Java Functions
Kes Praktikal: Menggunakan Fungsi Java untuk Membangunkan Model Pengelasan Imej
Mari kita lihat kes praktikal menggunakan fungsi Java untuk membangunkan model pengelasan imej. Kami akan menggunakan TensorFlow Java API, perpustakaan pembelajaran mesin untuk Java.
Pertama, kita perlu mencipta fungsi Java untuk memuatkan dan memproses data imej:
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); } } }
Kemudian, kita perlu mencipta Fungsi Awan yang mendedahkan fungsi Java kita sebagai titik akhir API:
runtime: java11 env_variables: TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL: 3 # 抑制 TensorFlow 日志
Kesimpulan
Java Fungsi Menyediakan cara kos efektif untuk memudahkan pembangunan AI dan mengurangkan kos kejuruteraan. Dengan menggunakan seni bina tanpa pelayan dan penyepaduan perkhidmatan awan yang meluas, pembangun boleh membina, menggunakan dan menskalakan aplikasi AI dengan cepat tanpa perlu risau tentang penyelenggaraan infrastruktur atau kos pelayan yang tinggi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah fungsi Java dapat memudahkan pembangunan kecerdasan buatan dan mengurangkan kos kejuruteraan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!