Python 持续领跑 AI 开发，成为大模型时代首选编程语言

为什么Python还是AI和数据科学的首选？

说实话，这个问题我每天都被问。

不是因为它新，也不是因为它快。

是因为它“粘”——粘住了所有你想用的工具。

张量流、皮托奇、飞桨……这些框架, 底层虽说由C++编写而成, 然而向使用者暴露开来的却均是蟒蛇语言。

你学一个语言，就能调所有框架。

这账，谁都会算。

3.14版本到底改了什么？

很多人问我，3.14值得升级吗？

值。

解释器性能优化了，不是一点点。

早前进行一回模型训练进程 , CPU占用率未能提升 , 如今Free-threading致使你将多核全部占据。

我实测，某些场景快了将近30%。

不是吹，是实打实的。

生态才是真正的护城河

你想想，为什么数据科学家离不开Python？

不是语法多优美。

存在这样一些工具, 它们是NumPy, 它们是pandas, 它们是scikit - learn, 而这些工具已然成为了行业标准。

你想换个语言？

好，你先让这些库全部重写一遍。

没人有这个精力。

文心大模型也用Python？

对。

使用百度飞桨的ERNIE 3.0, 于底层进行训练, 开展推理工作, 实施部署操作, 全程都有Python提供支持。

你写一行代码，调一个API，就能跑大模型。

门槛低到可怕。

到底用在哪些行业？

说几个我亲眼见过的：

智能办公——自动写周报、整理会议纪要。

金融分析——量化交易策略回测，Python一把梭。

科学计算——生物信息、物理模拟，全在用。

教育培训——连小学生都在学Python了。

说实话，它不完美

Python慢，是真的慢。

GIL锁，老生常谈了。

然而, 三点一四的自由穿线技艺, 正着手处理此问题。

虽然还没完全干掉GIL，但方向对了。

未来呢？

我不敢说Python永远第一。

但未来五年，AI和大模型还在爆发期。

Python的生态已经像滚雪球一样，越滚越大。

你想脱离它？

若是你非得找到一种语言能够去替代NumPy, 替代PyTorch, 还要替代飞桨全家桶才行。

目前看，没有。

所以，学吧。

别纠结了。

相关标签： # Python # AI开发 # 大模型 # 数据科学 # 框架