- لماذا نحتاج إلى Mojo إذا كان لدينا Python بالفعل؟
- ميزات Mojo
- كيف تبدأ في استخدام Mojo
تم إطلاق لغة برمجة جديدة لمطوري الذكاء الاصطناعي: Mojo.
أعرف ما قد تفكر فيه – لغة برمجة جديدة للتعلم من الصفر … حسنًا، لدي أخبار سارة، تم تصميم Mojo كمجموعة شاملة من Python، لذلك إذا كنت تعرف بالفعل Python، فلا ينبغي أن يكون تعلم Mojo صعبًا.
لكن هذا ليس كل شيء. يجمع Mojo بين قابلية استخدام Python وأداء C للحصول على سرعة تصل إلى 35000x أسرع من Python.
إذا كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي وكنت تعرف لغة Python بالفعل، فإن Mojo يستحق التجربة بالتأكيد. إليك كل ما تحتاج لمعرفته حول Mojo.
لماذا نحتاج إلى Mojo إذا كان لدينا Python بالفعل؟
جعلت بساطة Python وتنوعها اللغة المفضلة في مجالات مثل علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يحتوي على الكثير من الحزم المفيدة جدًا لأي شخص يعمل مع البيانات، ولكن بالنسبة للمكتبات التي تتطلب أداءً رائعًا، تعمل Python فقط كطبقة لاصقة وارتباطات منخفضة المستوى بـ C و C ++ ولغات أخرى ذات أداء أفضل.
مكن هذا من تطوير مكتبات مثل numpy و TensorFlow. ومع ذلك ، فإن هذا يأتي مع عيب: بناء هذه المكتبات أمر معقد للغاية ، فهو يتطلب فهمًا منخفض المستوى للأجزاء الداخلية لـ CPython ، ويتطلب معرفة C / C ++ ، إلخ.
وفقًا لوثائق Mojo ، فإن المشكلات التي تطرحها Python أعمق وتؤثر بشكل خاص على مجال الذكاء الاصطناعي.
لا تستطيع Python وحدها معالجة جميع المشكلات التي تحتاجها أنظمة الذكاء الاصطناعي المطبقة، وهذه هي الطريقة التي ولدت بها Mojo. Mojo هي لغة برمجة تجمع بين قابلية استخدام Python وأداء C.
أفضل ما في العالمين!
لكن Mojo ليس مشروعًا عشوائيًا ظهر من العدم. في الواقع، يأتي Mojo من شركة تدعى Modular، شارك في تأسيسها Chris Lattner، وهو نفس الشخص الذي ابتكر لغة البرمجة Swift و LLVM.
لهذا السبب أعتقد أن هذا المشروع يستحق الاهتمام به. دعونا الآن نرى بعض أفضل ميزات Mojo.
ميزات Mojo
يأتي Mojo بالعديد من الميزات المثيرة للاهتمام خارج الصندوق. هنا بعض منهم
1) تم تصميم Mojo كمجموعة شاملة من Python
تهدف Mojo إلى أن تكون متوافقة تمامًا مع نظام Python البيئي.
هذا يعني أنه يمكنك العمل بسهولة مع Mojo إذا كنت مبرمجًا بلغة Python لأن كلتا لغتي البرمجة تشتركان في العديد من الوظائف والميزات والمكتبات.
تتوفر أيضًا مكتبات مثل numpy و pandas و matplotlib في Mojo. إليك كيفية عمل حبكة باستخدام matplotlib باستخدام Mojo.
ومع ذلك، لا يزال Mojo في مرحلة مبكرة جدًا، لذلك لا يزال يفتقد العديد من ميزات Python (على سبيل المثال، لا يدعم الفئات classes بعد).
نأمل، في التحديثات المستقبلية، سيكون Mojo متوافقًا تمامًا مع Python.
2) فحص نوع قوي
تستفيد Mojo من الأنواع لتحسين الأداء والتحقق من الأخطاء.
على الرغم من أنه لا يزال بإمكانك استخدام أنواع مرنة مثل Python ، إلا أن Mojo يتيح لك استخدام فحص صارم للكتابة. هذا يمكن أن يجعل التعليمات البرمجية الخاصة بك أكثر قابلية للتنبؤ والإدارة والأمان.
3) مدقق ملكية واستعارة الذاكرة
يدعم Mojo اصطلاح الوسيطة owned الذي يتم استخدامه للوظائف التي تريد الحصول على ملكية حصرية على قيمة ما.
سيساعدك هذا على الاستفادة من أمان الذاكرة بدون الحواف الخشنة.
4) الضبط التلقائي
يحتوي Mojo على ضبط تلقائي مدمج يساعد تلقائيًا في العثور على أفضل القيم للمعلمات الخاصة بك للاستفادة من الأجهزة المستهدفة.
باستخدام القوة الكاملة للتمثيل المتوسط متعدد المستويات (MLIR) ، يمكن لمطوري Mojo الاستفادة من المتجهات vectors والخيوط threads ووحدات أجهزة AI.
يساعد هذا Mojo على تحقيق أداء رائع لأنه، على عكس Python التي تعمل مع التنفيذ أحادي الخيط single-threaded execution، يمكن لـ Mojo العمل مع المعالجة المتوازية parallel processing عبر نوى متعددة multiple cores؟
وهذا أحد الأسباب التي تجعل Mojo أسرع بمقدار 35000 مرة من Python.
كيف تبدأ في استخدام Mojo
لا يزال Mojo قيد التقدم، ولكن يمكنك تجربته اليوم على JupyterHub-based Playground. لتجربة Mojo، انتقل إلى موقع الويب هذا للتسجيل ولا تنس تحديد مربع Mojo في قسم ” Modular Product Interest “.
برمجة سعيدة!
