Rumah  >  Artikel  >  Java  >  Bagaimanakah fungsi Java dapat memudahkan pembangunan kecerdasan buatan dan mengurangkan kos kejuruteraan?

Bagaimanakah fungsi Java dapat memudahkan pembangunan kecerdasan buatan dan mengurangkan kos kejuruteraan?

王林
王林asal
2024-04-29 17:03:02611semak imbas

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.

Java 函数如何简化人工智能开发,降低工程成本?

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

  • Quick Start: Java Functions boleh disediakan dan digunakan dengan cepat tanpa perlu menyelenggara infrastruktur atau mengurus pelayan.
  • Penskalaan Anjal: Fungsi Java boleh berskala secara automatik mengikut permintaan, memastikan aplikasi kekal responsif semasa tempoh puncak.
  • Penyepaduan terbina dalam: Fungsi Java disepadukan dengan pelbagai perkhidmatan awan seperti pangkalan data, pemesejan dan rangka kerja pembelajaran mesin.
  • Kos rendah: Fungsi Java hanya dicaj semasa aplikasi berjalan, sekali gus menghasilkan penjimatan kos yang ketara.

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!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn