Java 기능은 어떻게 인공 지능 개발을 단순화하고 엔지니어링 비용을 절감할 수 있습니까?

Java 기능은 서버리스 컴퓨팅 및 클라우드 서비스 통합을 통해 AI 개발을 단순화하고 엔지니어링 비용을 절감합니다. 빠른 시작: 인프라를 유지 관리하지 않고도 빠르게 설정하고 사용할 수 있습니다. 탄력적 확장: 수요에 따라 자동으로 확장 및 축소되어 신속한 애플리케이션 응답을 보장합니다. 내장된 통합: 데이터베이스, 메시징, 기계 학습 프레임워크와 같은 클라우드 서비스에 원활하게 연결됩니다. 저렴한 비용: 애플리케이션이 실행될 때만 요금이 청구되므로 상당한 비용 절감이 가능합니다.

Java 기능을 사용하여 AI 개발 단순화: 엔지니어링 비용 절감

AI 애플리케이션이 대중화됨에 따라 AI 개발자에 대한 수요도 늘어나고 있습니다. 그러나 기존 AI 개발 프로세스는 비용과 시간이 많이 소요되어 광범위한 적용이 제한됩니다.

Java 기능은 인공 지능 개발을 단순화하고 엔지니어링 비용을 절감할 수 있는 비용 효율적인 방법을 제공합니다. Java Functions는 개발자가 인공 지능 애플리케이션을 신속하게 구축, 배포 및 확장하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 서버리스 컴퓨팅 모델입니다.

Java 함수의 장점

• 빠른 시작: Java 함수는 인프라를 유지하거나 서버를 관리할 필요 없이 빠르게 설정하고 사용할 수 있습니다.
• 탄력적 확장: Java 기능은 수요에 따라 자동으로 확장되어 피크 기간 동안 애플리케이션의 응답성을 유지할 수 있습니다.
• 내장 통합: Java 기능은 데이터베이스, 메시징, 기계 학습 프레임워크 등 광범위한 클라우드 서비스와 통합됩니다.
• 저렴한 비용: Java 기능은 애플리케이션이 실행되는 동안에만 비용이 청구되므로 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

실용 사례: Java 함수를 사용하여 이미지 분류 모델 개발

Java 함수를 사용하여 이미지 분류 모델을 개발한 실제 사례를 살펴보겠습니다. 우리는 Java용 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow Java API를 사용하겠습니다.

먼저 이미지 데이터를 로드하고 전처리하는 Java 함수를 만들어야 합니다.

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);
    }
  }
}

그런 다음 Java 함수를 API 엔드포인트로 노출하는 Cloud 함수를 만들어야 합니다.

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

결론

Java 기능 AI 개발을 단순화하고 엔지니어링 비용을 절감할 수 있는 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 서버리스 아키텍처와 광범위한 클라우드 서비스 통합을 사용하여 개발자는 인프라 유지 관리 또는 높은 서버 비용에 대한 걱정 없이 AI 애플리케이션을 신속하게 구축, 배포 및 확장할 수 있습니다.

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