Plongée dans DJL et Tribuo : outils d’apprentissage automatique compatibles Java pour le développement moderne

Introduction

Les développeurs Java cherchent encore à gérer l’apprentissage automatique sans passer tout le temps à Python. Le fait est que des outils comme DJL et Tribuo rendent cela possible désormais. Les deux offrent des moyens de rester sur le territoire Java tout en créant des applications intelligentes. Laissez-moi les décomposer.

DJL contre S Tribuo

Qu’est-ce que DJL ?

DJL vient d’AWS et se concentre sur les activités d’apprentissage en profondeur. Il fonctionne avec TensorFlow, PyTorch, MXNet, quel que soit le moteur dont vous avez réellement besoin. Vous pouvez récupérer des modèles pré-entraînés dans leur zoo ou entraîner les vôtres si c’est votre confiture. La grosse vente ici concerne les images et le traitement de texte. Oh oui, ils ont intégré Spring Boot directement pour les microservices qui ont besoin de la puissance de l’IA.

Principales caractéristiques :

• API Java native pour l’apprentissage en profondeur
• Modèles pré-entraînés et zoo modèle
• Prend en charge la classification d’images, la détection d’objets, la PNL, etc.
• Intégration transparente avec Spring Boot pour les microservices

Qu’est-ce que Tribuo ?

Le bébé Oracle de Tribuo pour les tâches classiques d’apprentissage automatique. Nous parlons de classification, de régression, d’analyse de données à l’ancienne. Son API fonctionne bien avec le système de types de Java, vous ne vous tirerez donc pas une balle dans le pied aussi facilement. Ne fait pas d’apprentissage profond de manière native mais peut importer des modèles Python via ONNX si nécessaire. Idéal pour les problèmes de données structurées tels que la prévision des chiffres de ventes ou le regroupement de clients.

Principales caractéristiques :

• Pipeline ML fortement typé
• Prise en charge intégrée de l’extraction de fonctionnalités et du chargement de données
• Peut importer des modèles formés en Python (par exemple, ONNX)
• Idéal pour les données structurées et les cas d’utilisation classiques du ML

DJL contre Tribuo : face à face

Comment cela aide les développeurs Java et Spring

En tant que développeur Spring Boot chevronné, vous apprécierez la façon dont ces outils s’alignent sur votre pile existante :

• Intégration transparente
  DJL propose un Spring Boot Starter, vous permettant d’intégrer l’inférence ML directement dans les microservices. Pas besoin de wrappers Python ou d’API externes.
  Tribuo s’intègre naturellement dans les applications Java grâce à sa conception modulaire et son typage fort.
• Productivité des développeurs
  Restez au sein de l’écosystème Java, sans changement de contexte vers Python.
  Utilisez des outils familiers tels que les annotations Maven/Gradle, JUnit et Spring.
• Prêt pour le déploiement
  DJL prend en charge le packaging de modèles et le déploiement dans des conteneurs.
  Les modèles Tribuo sont légers et faciles à sérialiser pour la production.

Conclusion

Choisissez DJL si vous faites du travail de reconnaissance d’image ou de PNL. Optez pour Tribuo lorsque les algorithmes classiques sur les données tabulaires sont ce dont vous avez besoin. Quoi qu’il en soit, Java reste votre port d’attache tout en proposant des applications plus intelligentes.