Wie können Java-Funktionen die Entwicklung künstlicher Intelligenz vereinfachen und die Engineering-Kosten senken?

Java-Funktionen vereinfachen die KI-Entwicklung durch Serverless Computing und Cloud-Service-Integration und senken so die Engineering-Kosten: Schnellstart: Schnelle Einrichtung und Nutzung ohne Wartung der Infrastruktur. Elastische Expansion: Automatische Expansion und Kontraktion je nach Bedarf, wodurch eine schnelle Reaktion auf die Anwendung gewährleistet wird. Integrierte Integrationen: Stellen Sie eine nahtlose Verbindung zu Cloud-Diensten wie Datenbanken, Messaging und Frameworks für maschinelles Lernen her. Geringe Kosten: Kosten fallen nur an, wenn Ihre Anwendung ausgeführt wird, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

KI-Entwicklung mit Java-Funktionen vereinfachen: Engineering-Kosten senken

Da KI-Anwendungen immer beliebter werden, wächst auch die Nachfrage nach KI-Entwicklern. Allerdings ist der traditionelle KI-Entwicklungsprozess teuer und zeitaufwändig, was seine breite Anwendung einschränkt.

Java-Funktionen bieten eine kostengünstige Möglichkeit, die Entwicklung künstlicher Intelligenz zu vereinfachen und die Entwicklungskosten zu senken. Java Functions ist ein cloudbasiertes Serverless-Computing-Modell, das Entwicklern hilft, Anwendungen für künstliche Intelligenz schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren.

Vorteile von Java-Funktionen

• Schnellstart: Java-Funktionen können schnell eingerichtet und verwendet werden, ohne dass die Infrastruktur gewartet oder Server verwaltet werden müssen.
• Elastische Skalierung: Java-Funktionen können automatisch je nach Bedarf skaliert werden, um sicherzustellen, dass die Anwendung auch in Spitzenzeiten reaktionsfähig bleibt.
• Eingebaute Integrationen: Java-Funktionen lassen sich in eine Vielzahl von Cloud-Diensten wie Datenbanken, Messaging und Frameworks für maschinelles Lernen integrieren.
• Geringe Kosten: Java-Funktionen werden nur während der Ausführung der Anwendung berechnet, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

Praktischer Fall: Verwendung von Java-Funktionen zur Entwicklung eines Bildklassifizierungsmodells

Sehen wir uns einen praktischen Fall der Verwendung von Java-Funktionen zur Entwicklung eines Bildklassifizierungsmodells an. Wir verwenden die TensorFlow Java API, eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Java.

Zuerst müssen wir eine Java-Funktion erstellen, um die Bilddaten zu laden und vorzuverarbeiten:

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);
    }
  }
}

Dann müssen wir eine Cloud-Funktion erstellen, die unsere Java-Funktion als API-Endpunkt verfügbar macht:

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

Fazit

Java Funktion Bietet eine kostengünstige Möglichkeit, die KI-Entwicklung zu vereinfachen und die Entwicklungskosten zu senken. Durch den Einsatz einer serverlosen Architektur und einer umfassenden Cloud-Service-Integration können Entwickler KI-Anwendungen schnell erstellen, bereitstellen und skalieren, ohne sich Gedanken über die Wartung der Infrastruktur oder hohe Serverkosten machen zu müssen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Java-Funktionen die Entwicklung künstlicher Intelligenz vereinfachen und die Engineering-Kosten senken?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!