Bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI? Panduan Praktis.

Jika Anda pernah bertanya-tanya bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI , Anda berada di perusahaan yang tepat. Orang-orang membayangkan laboratorium berlampu neon dan matematika rahasia - tetapi jawaban sebenarnya lebih ramah, sedikit berantakan, dan sangat manusiawi. Bahasa yang berbeda bersinar pada tahap yang berbeda: pembuatan prototipe, pelatihan, pengoptimalan, penyajian, bahkan berjalan di peramban atau di ponsel Anda. Dalam panduan ini, kami akan melewatkan hal-hal yang tidak penting dan langsung ke intinya agar Anda dapat memilih tumpukan tanpa ragu-ragu dalam setiap keputusan kecil. Dan ya, kami akan menyebutkan bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI lebih dari sekali karena itulah pertanyaan yang ada di benak semua orang. Ayo mulai.

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 10 alat AI teratas untuk pengembang
Tingkatkan produktivitas, buat kode lebih cerdas, dan percepat pengembangan dengan alat AI teratas.

🔗 Pengembangan perangkat lunak AI vs pengembangan biasa
Pahami perbedaan utama dan pelajari cara mulai membangun dengan AI.

🔗 Akankah insinyur perangkat lunak digantikan oleh AI?
Jelajahi bagaimana AI memengaruhi masa depan karier rekayasa perangkat lunak.

“Bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI?”

Jawaban singkat: bahasa terbaik adalah bahasa yang mampu membawa Anda dari ide ke hasil yang andal dengan sedikit drama. Jawaban yang lebih panjang:

• Kedalaman ekosistem - pustaka yang matang, dukungan komunitas yang aktif, kerangka kerja yang berfungsi.

• Kecepatan pengembang - sintaksis ringkas, kode mudah dibaca, baterai disertakan.

• Jalan keluar dari performa - saat Anda membutuhkan kecepatan mentah, beralihlah ke kernel C++ atau GPU tanpa menulis ulang planet ini.

• Interoperabilitas - API yang bersih, ONNX atau format serupa, jalur penerapan yang mudah.

• Permukaan target - berjalan di server, seluler, web, dan edge dengan gangguan minimal.

• Perkakas realitas - debugger, profiler, notebook, manajer paket, CI-seluruh parade.

Jujur saja: Anda mungkin akan mencampuradukkan bahasa. Ini dapur, bukan museum. 🍳

Putusan cepat: default Anda dimulai dengan Python 🐍

Kebanyakan orang memulai dengan Python untuk prototipe, riset, penyempurnaan, dan bahkan alur produksi karena ekosistemnya (misalnya, PyTorch) mendalam dan terpelihara dengan baik—dan interoperabilitas melalui ONNX memudahkan pengalihan ke runtime lain [1][2]. Untuk persiapan dan orkestrasi data skala besar, tim sering kali mengandalkan Scala atau Java dengan Apache Spark [3]. Untuk layanan mikro yang ramping dan cepat, Go atau Rust memberikan inferensi yang kokoh dan latensi rendah. Dan ya, Anda dapat menjalankan model di peramban menggunakan ONNX Runtime Web jika sesuai dengan kebutuhan produk [2].

Jadi… bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI dalam praktiknya? Kombinasi Python yang ramah untuk otak, C++/CUDA untuk otot, dan sesuatu seperti Go atau Rust untuk pintu masuk yang benar-benar dilalui pengguna [1][2][4].

Tabel Perbandingan: Bahasa untuk AI secara sekilas 📊

Ya, pengaturan jarak antar tabelnya agak aneh—seperti kehidupan sehari-hari. Lagipula, Python bukanlah solusi ajaib; itu hanyalah alat yang paling sering Anda gunakan [1].

Deep Dive 1: Python untuk penelitian, pembuatan prototipe, dan sebagian besar pelatihan 🧪

Keunggulan Python adalah gravitasi ekosistem. Dengan PyTorch, Anda mendapatkan grafik dinamis, gaya imperatif yang bersih, dan komunitas yang aktif; yang terpenting, Anda dapat menyerahkan model ke runtime lain melalui ONNX saat waktunya tiba [1][2]. Intinya: ketika kecepatan menjadi pertimbangan, Python tidak perlu melakukan vektorisasi lambat dengan NumPy, atau menulis operasi khusus yang masuk ke jalur C++/CUDA yang diekspos oleh kerangka kerja Anda [4].

Anekdot singkat: tim visi komputer membuat prototipe deteksi cacat di buku catatan Python, memvalidasinya menggunakan gambar selama seminggu, mengekspornya ke ONNX, lalu menyerahkannya ke layanan Go menggunakan runtime yang dipercepat—tanpa pelatihan ulang atau penulisan ulang. Siklus riset tetap lincah; produksi tetap membosankan (dengan cara terbaik) [2].

Deep Dive 2: C++, CUDA, dan TensorRT untuk kecepatan mentah 🏎️

Pelatihan model besar dilakukan pada tumpukan yang diakselerasi GPU, dan operasi yang sangat penting bagi performa dilakukan dalam C++/CUDA. Runtime yang dioptimalkan (misalnya, TensorRT, ONNX Runtime dengan penyedia eksekusi perangkat keras) memberikan keuntungan besar melalui kernel yang digabungkan, presisi campuran, dan optimasi grafik [2][4]. Mulailah dengan pembuatan profil; hanya rajut kernel khusus di tempat yang benar-benar membutuhkan.

Deep Dive 3: Rust and Go untuk layanan yang andal dan latensi rendah 🧱

Ketika pembelajaran mesin bertemu dengan produksi, percakapan beralih dari kecepatan F1 ke minivan yang tak pernah mogok. Rust dan Go unggul di sini: performa yang kuat, profil memori yang dapat diprediksi, dan penerapan yang mudah. ​​Dalam praktiknya, banyak tim berlatih dengan Python, mengekspor ke ONNX, dan bekerja di balik pemisahan tugas yang bersih dari API Rust atau Go, sehingga beban kognitif minimal bagi tim operasional [2].

Deep Dive 4: Scala dan Java untuk alur data dan penyimpanan fitur 🏗️

AI tidak akan terwujud tanpa data yang baik. Untuk ETL, streaming, dan rekayasa fitur skala besar, Scala atau Java dengan Apache Spark tetap menjadi andalan, menyatukan batch dan streaming di bawah satu atap dan mendukung berbagai bahasa sehingga tim dapat berkolaborasi dengan lancar [3].

Penyelaman Mendalam 5: TypeScript dan AI di browser 🌐

Menjalankan model di dalam browser bukan lagi trik yang sulit. ONNX Runtime Web dapat mengeksekusi model di sisi klien, memungkinkan inferensi privat secara default untuk demo kecil dan widget interaktif tanpa biaya server [2]. Sangat cocok untuk iterasi produk yang cepat atau pengalaman yang dapat disematkan.

Deep Dive 6: AI Seluler dengan Swift, Kotlin, dan format portabel 📱

AI pada perangkat meningkatkan latensi dan privasi. Salah satu cara umum: melatih dengan Python, mengekspor ke ONNX, mengonversi untuk target (misalnya, Core ML atau TFLite), dan menghubungkannya dengan Swift atau Kotlin . Seninya adalah menyeimbangkan ukuran model, akurasi, dan masa pakai baterai; kuantisasi dan operasi yang sadar perangkat keras membantu [2][4].

Tumpukan dunia nyata: padu padankan tanpa rasa malu 🧩

Sistem AI yang umum mungkin terlihat seperti ini:

• Penelitian model - Buku catatan Python dengan PyTorch.

• Saluran data - Spark pada Scala atau PySpark untuk kenyamanan, dijadwalkan dengan Airflow.

• Optimasi - Ekspor ke ONNX; percepat dengan TensorRT atau ONNX Runtime EP.

• Melayani - Layanan mikro Rust atau Go dengan lapisan gRPC/HTTP tipis, diskalakan otomatis.

• Klien - Aplikasi web dalam TypeScript; aplikasi seluler dalam Swift atau Kotlin.

• Observabilitas - metrik, log terstruktur, deteksi penyimpangan, dan sedikit dasbor.

Apakah setiap proyek membutuhkan semua itu? Tentu saja tidak. Namun, pemetaan jalur membantu Anda mengetahui belokan mana yang harus diambil selanjutnya [2][3][4].

Kesalahan umum saat memilih bahasa pemrograman yang digunakan untuk AI 😬

• Mengoptimalkan terlalu dini - menulis prototipe, membuktikan nilainya, lalu mengejar nanodetik.

• Melupakan target penerapan - jika harus dijalankan di browser atau di perangkat, rencanakan toolchain pada hari pertama [2].

• Mengabaikan pemipaan data - model yang cantik pada fitur yang samar ibarat rumah besar di atas pasir [3].

• Pemikiran monolit - Anda dapat menggunakan Python untuk pemodelan dan menyajikannya dengan Go atau Rust melalui ONNX.

• Mengejar hal baru - kerangka kerja baru itu keren; keandalan lebih keren.

Pilihan cepat berdasarkan skenario 🧭

• Mulai dari nol - Python dengan PyTorch. Tambahkan scikit-learn untuk pembelajaran mesin klasik.

• Tepi atau latensi-kritis - Python untuk pelatihan; C++/CUDA plus TensorRT atau ONNX Runtime untuk inferensi [2][4].

• Rekayasa fitur data besar - Spark dengan Scala atau PySpark.

• Aplikasi web-first atau demo interaktif - TypeScript dengan ONNX Runtime Web [2].

• Pengiriman iOS dan Android - Swift dengan model yang dikonversi ke Core-ML atau Kotlin dengan model TFLite/ONNX [2].

• Layanan penting - Melayani dalam Rust atau Go; menjaga artefak model tetap portabel melalui ONNX [2].

FAQ: Jadi… bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI, lagi? ❓

• Bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI dalam penelitian?
  Python—lalu terkadang JAX atau PyTorch—perkakas khusus, dengan C++/CUDA di balik layar untuk kecepatan [1][4].

• Bagaimana dengan produksi?
  Latih dengan Python, ekspor dengan ONNX, sajikan melalui Rust/Go atau C++ saat memangkas milidetik menjadi hal yang penting [2][4].

• Apakah JavaScript cukup untuk AI?
  Untuk demo, widget interaktif, dan beberapa inferensi produksi melalui web runtime, ya; untuk pelatihan massal, tidak juga [2].

• Apakah R sudah ketinggalan zaman?
  Tidak. Bahasa ini fantastis untuk statistik, pelaporan, dan alur kerja pembelajaran mesin tertentu.

• Akankah Julia menggantikan Python?
  Mungkin suatu hari nanti, mungkin juga tidak. Kurva adopsi membutuhkan waktu; gunakan alat yang akan membebaskan Anda dari hambatan hari ini.

Singkatnya

• Mulailah dengan Python untuk kecepatan dan kenyamanan ekosistem.

• Gunakan C++/CUDA dan runtime yang dioptimalkan saat Anda membutuhkan akselerasi.

• Sajikan dengan Rust atau Go untuk stabilitas latensi rendah.

• Jaga alur data tetap waras dengan Scala/Java di Spark.

• Jangan lupakan jalur browser dan seluler saat keduanya menjadi bagian dari cerita produk.

• Yang terpenting, pilih kombinasi yang mengurangi gesekan dari ide hingga dampak. Itulah jawaban sebenarnya untuk bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI —bukan satu bahasa, melainkan orkestra kecil yang tepat. 🎻

Referensi

1. Survei Pengembang Stack Overflow 2024 - penggunaan bahasa dan sinyal ekosistem
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (dokumen resmi) - inferensi lintas platform (cloud, edge, web, seluler), interoperabilitas kerangka kerja
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (situs resmi) - mesin multibahasa untuk rekayasa/sains data dan ML dalam skala besar
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (dokumen resmi) - Pustaka, kompiler, dan perkakas yang dipercepat GPU untuk tumpukan C/C++ dan pembelajaran mendalam
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (situs resmi) - kerangka kerja pembelajaran mendalam yang banyak digunakan untuk penelitian dan produksi
   https://pytorch.org/

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami