Skip to main content

> ML_KUTUPHANE // DJL_v1.0

Deep Java Library (DJL)

Amazon Web Services (AWS) — Java, Scala ve Kotlin için AWS'in motor bağımsız derin öğrenme çatısı.

non-python-ecosystemsv0.29.0Apache-2.0qualified
Resmi DokümantasyonKaynak Kod Deposu

Model Eğitimi (Training)

Destekleniyor
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDA
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet

Model Sunumu (Inference)

Destekleniyor
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDA
Hedef Ortamlar (Targets):server

Neleri Sağlar (Ne Yapar)

  • +Yerel PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, TensorRT ve fastText C++ motorlarına bağlanan motor bağımsız Java API'si
  • +DJL Serving: Kubernetes üzerinde çoklu GPU LLM'leri ve PyTorch modelleri için optimize edilmiş yüksek performanslı sunum konteyneri
  • +Apache Spark ve Apache Flink görevleri içinde doğrudan derin öğrenme çıkarımı çalıştırma
  • +Doğrudan Java içinde tokenleştiricileri çeken ve çalıştıran Hugging Face model hub entegrasyonu

Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)

  • -Saf Python veri bilimi etkileşimli kabuğu sağlama
  • -Tam bir Java Sanal Makinesi (JVM) olmadan uç mikrodenetleyicilerde çalışma
  • -İlişkisel SQL sorgu planlamasının yerini alma

>Uygun İş Tipleri

  • Java/Scala içinde Apache Spark veya Apache Flink veri hatlarında doğrudan derin öğrenme çıkarımı çalıştırma
  • Python süreçleri olmadan kurumsal Java mikro servisleri içinde PyTorch ve Hugging Face modelleri sunma
  • DJL Serving ile AWS EKS üzerinde yüksek verimli kurumsal model sunumu

>Uygun Olmayan İş Tipleri

  • Hızlı Python prototiplemesinin tercih edildiği araştırma iş akışları
  • Smile gibi standart Java kütüphanelerinin daha basit olduğu basit doğrusal regresyonlar
Veri Yerleşimi ve İkameti

Özel kurumsal JVM bulut sunucularınız içinde yerel olarak çalışır. Varsayılan olarak AWS'ye sıfır telemetri gönderilir.

Güvenlik Değerlendirmesi

Apache-2.0 lisansı. AWS açık kaynak ekibi tarafından geliştirilmiş ve desteklenmektedir.

Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar

Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:moderate
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
  • Yerel C++ motor ikili dosyaları (libtorch, onnxruntime), tam ana bilgisayar işletim sistemi ve mimarisi (x86_64 veya aarch64) için indirilmelidir veya paketlenmelidir.

İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)

Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:

cuda-driver-torch-mismatch

> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları

Deep Java Library Documentationofficial-docs • >=0.28.0, <=0.29.x
2026-09-25HIGH