زبان برنامه نویسی Mojo انحصاری برای هوش مصنوعی

Mojo یک زبان برنامه نویسی جدید است که منحصراً برای مهندسان هوش مصنوعی ایجاد شده است. خبر خوب این است که به عنوان یک ابر مجموعه پایتون طراحی شده است، بنابراین اگر از قبل با پایتون آشنایی دارید، یادگیری Mojo نباید خیلی سخت باشد.

جنبه واقعاً جذاب Mojo این است که سادگی استفاده از پایتون را با عملکرد C ترکیب می کند و به سرعتی تا 35000 برابر سریعتر از پایتون می رسد. این امر به ویژه در هوش مصنوعی مهم است، زیرا عملکرد یک جنبه مهم در تصمیم گیری موفقیت پروژه است.

بنابراین، اگر قبلاً از پایتون استفاده می‌کنید و می‌خواهید برنامه‌های هوش مصنوعی خود را بهبود ببخشید، زبان برنامه‌نویسی Mojo کاملاً ارزش بررسی دارد. این بهترین های هر دو جهان را با سهولت استفاده پایتون و عملکرد عالی C در یک بسته واحد ترکیب می کند. بیایید نگاهی عمیق‌تر به برخی از ویژگی‌های مهم Mojo بیندازیم.

اگر قبلا پایتون داریم چرا به Mojo نیاز داریم؟

پایتون به دلیل سادگی و تطبیق پذیری، زبانی محبوب برای علوم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) است. با این حال، وقتی صحبت از کتابخانه‌های با کارایی بالا می‌شود، پایتون تنها می‌تواند به عنوان یک لایه چسب عمل کند، و با تکیه بر اتصالات سطح پایین به زبان‌هایی مانند C و C++. ساختن چنین کتابخانه‌هایی دشوار است و به درک کاملی از اجزای داخلی CPython و همچنین مهارت در C/C++ نیاز دارد.

Mojo یک زبان برنامه نویسی است که هدف آن کاهش محدودیت هایی است که پایتون و سایر زبان ها در مورد سیستم های هوش مصنوعی کاربردی تجربه می کنند. Mojo سودمندی پایتون را با عملکرد C ترکیب می‌کند و بهترین هر دو دنیا را به شما ارائه می‌دهد.

زبان برنامه نویسی Mojo یک پروژه تصادفی نیست. Modular، یک کسب و کار که توسط کریس لاتنر، خالق زبان برنامه نویسی سوئیفت و LLVM تأسیس شد، آن را تولید کرد. پیشرفت Mojo به دلیل پتانسیل آن برای رسیدگی به محدودیت‌های زبان‌های هوش مصنوعی موجود ارزش دنبال کردن دارد.

Mojo دارای تعدادی ویژگی است که آن را به یک زبان هوش مصنوعی امیدوارکننده تبدیل می‌کند، از جمله بررسی دقیق نوع، خطاهای زمان کامپایل، و ایمنی شدید حافظه. علاوه بر این، Mojo دارای پشتیبانی همزمان و موازی درجه یک است، که توسعه کدهایی را که به طور کامل از سخت افزارهای معاصر استفاده می کند، ساده می کند.

به طور خلاصه، Mojo یک زبان برنامه‌نویسی است که سعی می‌کند محدودیت‌های عملکرد زبان‌های موجود برای سیستم‌های هوش مصنوعی کاربردی را برطرف کند. با ترکیبی از قابلیت استفاده پایتون و عملکرد C، Mojo یک زبان امیدوارکننده است که ارزش کاوش را دارد.

پایتون در مقابل موجو

Python یک زبان برنامه نویسی سطح بالا تفسیر شده است که به طور گسترده برای برنامه نویسی، اتوماسیون، تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و توسعه وب استفاده می شود. این شامل یک کتابخانه استاندارد بزرگ و همچنین بسته های شخص ثالث و ماژول های متعدد است که آن را بسیار متنوع و سازگار می کند. سینتکس پایتون برای درک و نوشتن ساده است و آن را برای برنامه نویسان جدید و باتجربه انتخاب خوبی می کند.

از طرف دیگر، Mojo یک زبان توصیف سخت افزاری (HDL) است که برای ایجاد مدارها و سیستم های دیجیتال استفاده می شود. قابل مقایسه با Verilog و VHDL است که به طور خاص برای آرایه های دروازه قابل برنامه ریزی میدانی (FPGA) ایجاد شده است. نحو موجو مختصر و قابل فهم است و ساخت و نگهداری طرح های دیجیتالی پیچیده را ساده می کند.

توسعه وب

ویژگی ها	Python	موجو🔥
سرعت	کمتر	سریع‌تر
آسانی یادگیری	آسان‌تر	سخت‌تر
پشتیبانی انجمن	بزرگتر	کوچکتر
توسعه برنامه	آسانتر		سخت تر
محاسبات علمی	کمتر مناسب	مناسب تر
کمتر مناسب	مناسب تر
آموزش ماشین	مناسب تر	کمتر مناسب
تجزیه و تحلیل داده	مناسب تر	کمتر مناسب

Python یک زبان برنامه نویسی خوب برای طیف گسترده ای از مشاغل است، اما Mojo یک زبان تخصصی برای توسعه مدارها و سیستم های دیجیتال است.

همچنین، تنظیم دقیق یک مدل ChatGPT.

ویژگی های زبان برنامه نویسی Mojo

Mojo با بسیاری از ویژگی های جالب ارائه می شود. در اینجا برخی از آنها وجود دارد.

موجو قصد دارد کاملاً با اکوسیستم پایتون سازگار باشد.

شباهت Mojo به پایتون کار با آن را برای برنامه نویسان پایتون ساده می کند. هر دو زبان برنامه نویسی توابع، ویژگی ها و کتابخانه های زیادی را به اشتراک می گذارند. Mojo شامل کتابخانه‌هایی مانند numpy، pandas و matplotlib است.

در اینجا نحوه ایجاد طرح با matplotlib با استفاده از Mojo آمده است.

def make_plot(m: Matrix):
plt = ماژول Python.import ("matplotlib.pyplot")
fig = plt.figure(l, [10, 10 * yn // xn], 64)
ax = fig.add_axes([0.0، 0.0، 1.0، 1.0]، نادرست، 1)
plt.imshow (تصویر)
plt.show()

make_plot (محاسبه mandelbrot())

اما، زیرا Mojo هنوز در مراحل اولیه خود است، فاقد چندین قابلیت پایتون است (به عنوان مثال، در حال حاضر از کلاس ها پشتیبانی نمی کند).

زبان برنامه نویسی Mojo در نسخه های بعدی کاملاً با پایتون سازگار خواهد بود.

بررسی دقیق نوع

علاوه بر انواع قابل انعطاف پایتون، Mojo امکان استفاده از بررسی دقیق نوع را فراهم می کند. می‌توانید با استفاده از بررسی دقیق نوع کد خود را قابل پیش‌بینی‌تر، قابل مدیریت‌تر و ایمن‌تر کنید.

از نوع ساختار می‌توان برای اجرای بررسی قدرتمند نوع در Mojo استفاده کرد. در Mojo، یک اعلان ساختار، زمان کامپایل، یک نام را متصل می‌کند، و هرگونه ارجاع به آن نام در یک زمینه نوع، به عنوان یک مشخصات دقیق برای مقدار مشخص شده اعمال می‌شود. کد زیر را در نظر بگیرید که از ساختار MyPair استفاده می کند:

def pairTest() -> Bool:
    اجازه دهید p = MyPair (1، 2)
    بازگشت p 

در این کد، یک خطای زمان کامپایل دریافت خواهید کرد که نشان می‌دهد «4» را نمی‌توان به MyPair تبدیل کرد، که در سمت راست (RHS) MyPair.__lt__  لازم است.

این ممکن است برای توسعه دهندگانی که با زبان های برنامه نویسی سیستم کار می کنند آشنا باشد، اما نحوه کار پایتون اینطور نیست. ویژگی‌های مشابهی در پایتون برای MyPy حاشیه نویسی، اما آنها صرفاً نکاتی هستند که تجزیه و تحلیل استاتیک را ارائه می دهند و توسط کامپایلر اعمال نمی شوند. Mojo می‌تواند هم نکات حاشیه‌نویسی نوع کلاسیک و هم مشخصات نوع قدرتمند را بدون به خطر انداختن سازگاری با اتصال انواع به اعلان‌های خاص مدیریت کند.

انواع قوی مزایایی فراتر از تأیید نوع دارند. از آنجایی که نوع اطلاعات دقیق است، بهینه سازی کد بر اساس انواع، مقادیر عبور در ثبات ها، بهینه سازی ارسال آرگومان و سایر عملیات سطح پایین به همان روشی که C انجام می دهد امکان پذیر است. این به عنوان پایه ای برای تضمین ایمنی و قابل پیش بینی ارائه شده توسط Mojo به برنامه نویسان سیستم عمل می کند.

Mojo MLIR

استفاده Mojo از چند سطح متوسط ​​(MLIR) به توسعه دهندگان امکان می دهد از قابلیت های پیشرفته مانند بردارها، رشته ها و واحدهای سخت افزاری هوش مصنوعی بهره ببرند. این عملکرد بهتری نسبت به پایتون دارد که از معماری اجرای تک رشته ای استفاده می کند. Mojo می‌تواند از پردازش موازی در چندین هسته استفاده کند و به آن اجازه می‌دهد تا ۳۵۰۰۰ برابر سریع‌تر از پایتون به سرعت دست یابد.

بررسی کننده قرض و مالکیت حافظه

زبان برنامه نویسی Mojo یک قرارداد آرگومان متعلق به خود را ارائه می دهد که توسط توابعی استفاده می شود که کنترل کامل یک مقدار را می خواهند.

def reorder_and_process (متخصص x: HugeArray):

# به روز رسانی در محل
مرتب سازی (x)

# انتقال مالکیت
هدیه دادن (x^)

# خطا: 'x' دور شد!
print(x[0]) 

این به شما کمک می‌کند از امنیت حافظه بدون لبه‌های ناهموار استفاده کنید.

تنظیم خودکار

Mojo شامل ویژگی‌های تنظیم خودکار است که ممکن است بهترین تنظیمات را برای پارامترهای شما بر اساس سخت‌افزار مورد نظر شناسایی کند. این به شما امکان می‌دهد تا بدون نیاز به تغییر و بهینه‌سازی کد خود، از پتانسیل سخت‌افزار برای عملکرد کامل استفاده کنید.

def exp_buffer[dt: DType] (داده‌ها: ArraySlice [dt]):
# بهترین طول برداری را جستجو کنید
نام مستعار vector_len= autotune (1، 2، 4، 8، 10)
# از آن به عنوان طول برداری استفاده کنید
vectorize[exp[dt, vector_len]] (داده)

نحوه شروع استفاده از Mojo

Mojo، به عنوان یک زبان جوان، در حال حاضر فاقد کتابخانه استاندارد، کامپایلر و زمان اجرا برای توسعه محلی است. با این حال، ممکن است همچنان Mojo را با استفاده از یک محیط برنامه نویسی میزبانی شده به نام Playground زبان برنامه نویسی Mojo امتحان کنید.

برای شروع، مراحل زیر را انجام دهید:

1. برای دسترسی به زمین بازی Mojo.
2. پس از دسترسی کاربر به Mojo Playground وارد شوید.
3. تمام اطلاعات مورد نیاز را وارد کنید و با Mojo شروع به بازی کنید.

اگرچه زمین بازی Mojo دارای تعداد محدودی از موارد استفاده است، اما همچنان بهترین تجربه را برای یادگیری زبان ارائه می دهد.

کاربرد واقعی زبان برنامه نویسی Mojo

Mojo یک زبان چند منظوره است که می تواند در سناریوهای مختلف دنیای واقعی اعمال شود. برنامه های قابل توجه آن عبارتند از:

1. توسعه وب – زبان برنامه نویسی Mojo دارای وب سرور و نحو آسانی است که آن را به انتخاب خوبی برای توسعه برنامه‌ها و APIهای مبتنی بر وب تبدیل می‌کند.
2. محاسبات علمی – پشتیبانی گسترده موجو از محاسبات پیچیده و عملیات عددی، آن را برای ساخت شبیه‌سازی، ابزار تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌های ریاضی ایده‌آل می‌کند.
3. برنامه نویسی سیستم – قابلیت های سطح پایین Mojo و پشتیبانی از برنامه نویسی در سطح سیستم، آن را برای طراحی سیستم عامل ها، درایورهای دستگاه و سایر برنامه های کاربردی در سطح سیستم عالی می کند.
4. توسعه بازی– زبان برنامه نویسی Mojo به دلیل عملکرد قوی و پشتیبانی از گرافیک/صدا، یک انتخاب محبوب برای ساخت بازی است.
5. برنامه نویسی شبکه – پشتیبانی Mojo از I/O ناهمزمان و همزمانی هنگام توسعه برنامه های شبکه مانند سرورها و کلاینت ها مفید است.

این مقاله برای کمک به یادگیری زبان برنامه نویسی Mojo برای هوش مصنوعی است. ما اطمینان داریم که برای شما مفید بوده است. لطفاً نظرات و انتقادات خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.