Java 関数はどのようにして人工知能開発を簡素化し、エンジニアリング コストを削減できるのでしょうか?

Java Functions は、サーバーレス コンピューティングとクラウド サービスの統合により AI 開発を簡素化し、エンジニアリング コストを削減します。 クイック スタート: インフラストラクチャを維持することなく、迅速にセットアップして使用できます。伸縮自在な拡張: 需要に応じて自動的に拡張および縮小し、アプリケーションの迅速な応答を保証します。組み込みの統合: データベース、メッセージング、機械学習フレームワークなどのクラウド サービスにシームレスに接続します。低コスト: アプリケーションの実行中にのみ料金が発生するため、大幅なコスト削減が実現します。

Java 関数を使用して AI 開発を簡素化: エンジニアリング コストを削減

AI アプリケーションの人気に伴い、AI 開発者の需要が高まっていますそれも成長しています。しかし、従来の AI 開発プロセスは費用と時間がかかるため、その広範な適用は制限されています。

Java 関数は、人工知能の開発を簡素化し、エンジニアリング コストを削減するための費用対効果の高い方法を提供します。 Java Functions は、開発者が人工知能アプリケーションを迅速に構築、デプロイ、拡張できるようにするクラウドベースのサーバーレス コンピューティング モデルです。

Java 関数の利点

• クイック スタート: Java 関数は、インフラストラクチャやメンテナンスを必要とせずに、すぐにセットアップして使用できます。サーバーを管理します。
• 柔軟な拡張: Java 関数は需要に応じて自動的に拡張できるため、ピーク時にアプリケーションの応答性が維持されます。
• 組み込みの統合: Java 関数は、データベース、メッセージング、機械学習フレームワークなどの幅広いクラウド サービスと統合します。
• 低コスト: Java 関数はアプリケーションの実行中にのみ課金されるため、大幅なコスト削減が実現します。

#実践的なケース: Java 関数を使用した画像分類モデルの開発

Java 関数を使用して画像を開発する実際のケースを見てみましょう分類モデル。 Java 用の機械学習ライブラリである TensorFlow Java API を使用します。

まず、画像データをロードして前処理する Java 関数を作成する必要があります:

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);
    }
  }
}

次に、Java 関数を API エンドポイントとして公開する Cloud 関数を作成する必要があります:

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

結論

Java 関数は、AI 開発を簡素化し、エンジニアリング コストを削減するための費用対効果の高い方法を提供します。サーバーレス アーキテクチャと広範なクラウド サービス統合を使用することで、開発者はインフラストラクチャのメンテナンスや高額なサーバー コストを心配することなく、AI アプリケーションを迅速に構築、展開、拡張できます。

以上がJava 関数はどのようにして人工知能開発を簡素化し、エンジニアリング コストを削減できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。