把LangChain跑起來的三個方法
使用LangChain開發LLM應用時，需要機器進行GLM部署，好多同學第一步就被勸退了，那么如何繞過這個步驟先學習LLM模型的應用，對Langchain進行快速上手？本片講解3個把LangChain跑起來
大家好，我是漁夫。
今天主題是，探討為何 Rust 比 Python 更適合 AGI 開發。
2023 可以說是 AI 的元年，當時埃隆·馬斯克（Elon Musk）在推特發文指出，Rust 將成為 AGI的語言而非 Python，便引起大家對 AGI 開發編程語言選擇的討論。
我們知道長期以來，Python 一直都是機器學習和人工智能的首選語言之一，但在最新進展證明了 Rust 可能成為 AGI 開發的競爭者，其實與 Python 競爭的還有 Mojo 語言，號稱也比 Python 快幾百倍。下面探討為什么 Rust 比 Python 更適合開發 AGI。
Rust 相對于 Python 最明顯的優勢是卓越的性能，它作為編譯語言，Rust 程序在編譯期間進行了優化，使其比 Python 在大規模計算的 AGI 開發中更快速和高效。
Rust 代碼：
fn factorial(n: u64) -> u64 { match n { 0 | 1 => 1, _ => n * factorial(n - 1), } } fn main() { let n = 20; let result = factorial(n); println!("Factorial of {} is: {}", n, result); }Python 代碼：
def factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return n * factorial(n - 1) n = 20 result = factorial(n) print(f"Factorial of {n} is: {result}")雖然上面的代碼片段執行相同的任務，但 Rust 實現通常更快并且消耗更少的內存。
OpenAI 聯合創始人和總裁 Greg Brockman
Rust 的內存安全功能通過嚴格的編譯時檢查，避免了常見錯誤和漏洞，為AGI開發提供了更強大的環境。相比之下，它不需要垃圾收集器，減小了內存泄漏和崩潰的風險。
并發對 AGI 至關重要，Rust的“無畏并發”模型使開發者能夠高效編寫并發代碼，無需擔心數據爭用和其他與并發相關的錯誤。因為它的所有權系統和借用機制有助于管理共享狀態和同步。
Rust 在互操作性方面表現出色，與其他語言（包括Python）的良好集成使得機器學習和AI中常用的Python庫（如 TensorFlow 和 PyTorch）可以輕松與 Rust 代碼結合。通過Rust的FFI（外部函數接口），開發者能夠創建綁定，實現 Rust 和 Python 之間的無縫集成。
雖然 Python 擁有成熟的機器學習和人工智能開發生態系統，但 Rust 的生態系統正在快速發展。ndarray、tch-rs（PyTorch 的 Rust 綁定）和 tract 等庫正在迅速迭代中，為開發人員使用 Rust 創建 AGI 系統提供了更多選擇。
Rust 的性能和效率在大規模計算很常見的深度學習架構中特別有益，Rust 的速度和并發特性可以幫助加速強化學習 (RL) 算法的學習過程。
埃隆·馬斯克（Elon Musk）在推特上提倡使用 Rust 進行 AGI 開發，凸顯了這種編程語言在人工智能領域的潛力。同時，隨著 A I社區對 Rust 在 AGI 開發中優勢的認識增加，我們預計將看到更大的變革，使 Rust 成為主要的 AGI 研究和開發編程語言。
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-74670-0.htmlAGI 時代，為什么 Rust 比 Python 更流行
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