Das am 2. Mai vorgestellte KI-Infrastrukturunternehmen Modular hat Mojo auf den Markt gebracht, eine Programmiersprache, die Python mit der Leistung von C kombinieren soll.
Was ist Mojo?
Mojo ist eine innovative Programmiersprache, die versucht, die Entwicklung der nächsten Machine-Learning-Modelle zu beschleunigen. Da aber auch Prozessoren mit KI-Beschleunigern ausgestattet sind, entschied Modular, dass Mojo die allgemeine Programmierung und damit auch die Sprache Python unterstützen sollte.
Mojo ist als Obermenge von Python konzipiert und ist mit bestehenden Python-Programmen kompatibel. Die grundlegenden Funktionen von Python werden unterstützt, wie z. B. async/await, Fehlerbehandlung und Variadaten, aber andere Aspekte von Python, wie z. B. Klassen, fehlen noch.
Was sind die Ziele von Mojo?
Die Ziele der Sprache als Mitglied der Python-Familie sind folgende:
- Volle Kompatibilität mit dem Python-Ökosystem.
- Vorhersagbare Leistung und Kontrolle.
- Die Möglichkeit, Code-Untergruppen auf KI-Beschleunigern einzusetzen.
- Vermeidung der Fragmentierung des Ökosystems.
Die Mojo-Roadmap enthält Funktionen wie die Unterstützung von Tupeln (n-uplets), die derzeit nur teilweise implementiert ist. Sowie Schlüsselwortargumente in Funktionen, eine bessere Unterstützung für die Paketverwaltung und Funktionen der Standardbibliothek wie kanonische Arrays und Wörterbuchtypen. Auch die vollständige Unterstützung von dynamischen Funktionen in Python-Klassen wird in Betracht gezogen, ebenso wie die C/C++-Interoperabilität.
Die Standardbibliothek, der Compiler und die Mojo-Laufzeitmaschine sind noch nicht für die lokale Entwicklung verfügbar.
Modular hat eine gehostete Entwicklungsumgebung zum Testen von Mojo eingerichtet, den Mojo Playground. Entwickler müssen sich registrieren, um Zugang zu erhalten. Zusätzlich zu dieser neuen Programmiersprache für die Entwicklung von KIs wird eine weitere Beschleunigungslösung eingeführt, die Erstellung von Vektordatenbanken. Wenn dir dieser Artikel gefallen hat und du eine Karriere in der Data Science in Betracht ziehst, zögere nicht, unsere Artikel oder unsere Ausbildungsangebote auf DataScientest zu entdecken.
Quelle: docs.modular.com
