许多组织希望利用 Java 的稳定性、成熟度和其他优势来训练人工智能和机器学习模型。Python 已成为许多数据科学家和 ML 工程师的首选语言。在本文中，我们将探讨 Java 在人工智能中的应用。让我们来探讨一下为什么 Java 应该成为在生产环境中训练 AI 和 ML 模型以及基于 LLM 的应用程序的首选。
在持续的人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 变革中，Python 发挥了至关重要的作用，并已成为许多数据科学家和 ML 工程师的标准语言。然而，随着我们从实验阶段转向业务实施阶段，各组织希望能够依托 Java 的优势，包括其稳定性和成熟度。让我们回顾一下为什么 Java 应该成为在生产环境中训练 AI 和 ML 模型以及基于 LLM 的应用程序的首选。
大数据和 AI 平台的演进
AI 建立在数据之上。海量数据。许多支撑这些数据的重要基础设施（例如 Apache Spark、Flink、Kafka 和 Hadoop）都基于 Java 虚拟机 (JVM)。其中一个主要原因是 JVM 的内存管理。垃圾收集器的演进使 JVM 成为大内存应用程序的理想运行时。
Java 在 AI 开发中的优势
尽管 Python 拥有丰富的 AI 开发库生态系统，但 Java 对于更成熟的 AI 系统而言具有一些独特的优势。
更高的生产性能
JVM 中的即时 (JIT) 编译器可确保始终根据代码的实际使用方式将代码转换为最适合其运行所在系统的本机代码。这确保了代码在任何执行平台上都能获得最佳性能。结合 OpenJDK 的 Azul Zing 版本，可以通过以下工具进一步提升性能：
- C4 垃圾收集器可消除所有垃圾收集暂停。
- Falcon 编译器可进一步改进本机代码。
企业集成
重复利用您在基于 Java 的系统和开发团队中的现有投资。使用您已知的工具开发 AI 解决方案，并将其无缝集成到您当前的应用程序和生产环境中。利用您的 DevOps 管道、安全和监控工具、部署流程等。
更高的代码质量和可维护性
Java 向来以提供复杂且可扩展的解决方案著称，同时其代码具有可读性和可维护性。Java 的静态类型有助于在编译时而不是运行时捕获错误。近年来推出的新功能，例如记录和模式匹配，降低了代码复杂性并使其更具可读性。得益于出色的代码编辑器，在开发不断演进的代码库时进行代码重构已变得轻而易举。
现代 Java AI 库
Java 的核心、语言和运行时为开发和运行任何应用程序提供了最佳环境。但正是丰富的库生态系统使我们能够使用 Java 训练和使用 AI 模型。
Deep Netts
Deep Netts 的工具和算法为数据预处理、模型训练、测试以及生产环境中的集成提供了直观的 API 和接口。这些工具和算法可用于集成计算机视觉、分类和回归任务，而无需基于 Python 的框架的复杂性。
- 快速部署：将 ML 模型无缝集成到您的 Java 原生应用程序中并部署到生产环境中。
- 高度可扩展：可轻松部署到异构环境中的许多设备。
- 加速开发：开发者友好的纯 Java 深度学习库和工具，用于构建和测试机器学习模型。
- 易于使用：一款机器学习开发工具，在集成环境中提供分步可视化专家指南，用于端到端的 ML 开发流程。
- 成本效益：能够利用现有开发者资源，无需额外聘请专家，从而降低员工成本。
- 隐私与安全：利用您对数据和模型的拥有权和控制权，确保 Java 集成安全无虞。
Deep Java Library
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与引擎无关的 Java 深度学习框架。它旨在让 Java 开发者像对其他常规 Java 库一样轻松上手，无需成为机器（深度）学习专家。凭借您的 Java 经验，您可以在应用程序中使用您喜欢的 IDE 进行机器学习。有了 DJL，构建、训练、部署和集成您自己的 AI 模型变得轻而易举。
Eclipse Deeplearning4J
Eclipse Deeplearning4J (DL4J) 是一组用于构建基于 JVM 的深度学习应用程序的项目。它可以帮助您加载和预处理不同格式的原始数据，并创建各种深度学习网络。DL4J 堆栈包含多个组件，例如 DL4J（用于构建 MultiLayerNetworks 和 ComputationGraphs 的高级 API）、ND4J（通用线性代数库）、SameDiff（自动微分和深度学习框架）等。
LangChain4J
LangChain4j 是一个 Java 库，为各种 LLM 提供程序和嵌入存储提供统一的 API 和全面的工具箱。它为您提供类型安全的提示工程，以构建强大的检索增强生成 (RAG) 应用程序。它还提供用于内存和对话状态管理的工具、用于知识管理的文档加载器和向量存储等等。
Spring AI
Spring AI 是一个用于 AI 工程的应用程序框架，类似于 LangChain4J。它完美契合著名的 Spring 生态系统。它通过提供 POJO 作为 AI 领域应用程序的构建模块，以统一的方式抽象接口，从而使用各种 LLM 和 AI 服务。
AI systems with Java
经验表明，Java 可以为不同的用例带来诸多优势。
大规模数据处理
虽然使用 Python 进行原型设计很方便，但 Java 可提升生产级处理方面的性能，这得益于：
- JVM 中的垃圾收集器提高了内存利用率。
- 通过成熟的线程模型实现了更好的并行性。
- 降低了高吞吐量流式传输应用程序的开销。
服务 API 的模型
用于公开模型的基于 Java 的 API 应用程序具有诸多优势：
- 更低且更易预测的延迟。
- 更好的资源利用率。
- 与现有微服务架构更直接的集成。
- 更成熟的监控和可观测性选项。
Foojay 网络研讨会
最近，OpenJDK 之友 (Foojay) 网络研讨会“Java 在人工智能革命中的地位”探讨了这些以及其他诸多主题，该会议由 Azul 开发者关系副总裁 Pratik Patel 主持。Frank Greco（高级 AI/ML 顾问）和 Zoran Sevarac（Deep Netts 首席执行官）介绍了 AI 和 Java 的现状，并展示了一个用于检测银行卡欺诈的 Deep Netts 示例应用程序。
结语
您是否同意？您是否愿意分享您在 AI 和 Java 方面的经验？我期待您的反馈。在 LinkedIn 上与我联系并告诉我。
是的，Python 有助于快速开发原型，从而推动 AI、ML 和 LLM 的发展。然而，Java 为生产系统提供了更成熟、更适合企业级的平台，使其成为开发下一代应用程序更具吸引力的选择。
您是否想了解 Azul 如何利用我们的 Zing 运行时提升您的 Java 应用程序性能？请联系销售人员。
