Kes amali rangka kerja golang dalam bidang kecerdasan buatan

Rangka kerja Go digunakan secara meluas dalam bidang kecerdasan buatan dan boleh digunakan untuk menggunakan model pembelajaran mesin (seperti TensorFlow Lite), mengurus kitaran hayat pembelajaran mesin (seperti MLflow), dan enjin peraturan inferens (seperti Cel-Go ).

Kes praktikal rangka kerja Go dalam bidang kecerdasan buatan

Go sebagai bahasa pengaturcaraan moden yang terkenal dengan kecekapan, keselarasan dan sifat merentas platform, dan mempunyai pelbagai aplikasi dalam bidang kecerdasan buatan (AI) . Berikut ialah beberapa kes praktikal rangka kerja Go dalam AI:

1 TensorFlow Lite: Menggunakan model pembelajaran mesin

TensorFlow Lite ialah rangka kerja pembelajaran mesin ringan yang boleh menggunakan model pada peranti mudah alih dan terbenam. Rangka kerja Go seperti [EdgeX Foundry](https://www.edgexfoundry.org/), disepadukan dengan TensorFlow Lite, membolehkan aplikasi AI digunakan dan dijalankan pada peranti edge.

import (
    "fmt"

    "github.com/edgexfoundry/edgex-go/internal"
)

func main() {
    edgex := internal.NewEdgeX()
    edgex.Bootstrap()
    defer edgex.Close()

    fmt.Println("EdgeX Foundry service running")
}

2. MLflow: Menguruskan kitaran hayat pembelajaran mesin

MLflow ialah platform sumber terbuka untuk mengurus kitaran hayat pembelajaran mesin. Rangka kerja Go seperti [Kubeflow](https://github.com/kubeflow/kubeflow) menyepadukan MLflow ke dalam ekosistem Kubernetes, memudahkan penggunaan dan pengurusan kitaran hayat model AI.

import (
    "context"

    "github.com/kubeflow/pipelines/backend/src/agent/client"
)

func main() {
    client, err := client.NewPipelineServiceClient("pipeline-service")
    if err != nil {
        fmt.Errorf("Failed to create Pipeline Service client: %v", err)
    }

    jobID, err := client.CreateJobRequest(context.Background(), &pipelinepb.CreateJobRequest{})
    if err != nil {
        fmt.Errorf("Failed to create job: %v", err)
    }

    fmt.Printf("Job '%v' created\n", jobID)
}

3. Cel-Go: Inference Rule Engine

Cel-Go ialah enjin peraturan inferens yang dibangunkan oleh Google dan digunakan untuk penaakulan dan membuat keputusan dalam aplikasi AI. Contohnya, [CloudEvents](https://github.com/cloudevents/sdk-go) menggunakan Cel-Go untuk mengendalikan acara dan melakukan tindakan berdasarkan peraturan yang dipratentukan.

import (
    "context"
    "log"

    cloudevents "github.com/cloudevents/sdk-go/v2"
)

func main() {
    log.Printf("Starting event processor")
    c, err := cloudevents.NewClientHTTP()
    if err != nil {
        log.Fatalf("failed to create client, %v", err)
    }
    defer c.Close()

    h := cloudevents.NewHTTP()
    h.Handler = myHandler

    log.Printf("Listening on port %d", 8080)
    if err := h.Start(8080); err != nil {
        log.Fatalf("failed to start HTTP handler, %v", err)
    }
}

Kesimpulan:

Rangka kerja Go mempunyai pelbagai aplikasi dalam bidang AI, menyediakan penyelesaian yang cekap dan fleksibel. Daripada penggunaan model kepada pengurusan kitaran hayat dan inferens peraturan, rangka kerja ini memudahkan pembangunan dan pelaksanaan aplikasi AI.

Atas ialah kandungan terperinci Kes amali rangka kerja golang dalam bidang kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!