摘要：随着生成式 AI 的浪潮席卷全球，一个让无数 Java 开发者感到焦虑的问题浮出水面：AI 领域几乎被 Python 独占，我的 Java 技能是不是要被淘汰了？难道为了追赶潮流，我们真的要推翻现有的 Java 技术栈，一切从零开始，用 Python 重构所有
Java 程序员的焦虑
随着生成式 AI 的浪潮席卷全球，一个让无数 Java 开发者感到焦虑的问题浮出水面：AI 领域几乎被 Python 独占，我的 Java 技能是不是要被淘汰了？难道为了追赶潮流，我们真的要推翻现有的 Java 技术栈，一切从零开始，用 Python 重构所有后端服务吗？
这个问题不仅仅是技术上的好奇，更是一个实实在在的商业挑战。对于许多企业而言，其核心业务系统都建立在 Java 微服务之上，团队也由经验丰富的 Java 工程师组成。如果为了引入 AI 而强行转向 Python，意味着巨大的重构成本、冗长的员工再培训周期以及不可预测的项目延期。
幸运的是，一位资深的 Java 开发者通过她的实践证明，这个问题的答案是“不”。她探索出了一条全新的道路，证明了 Java 不仅能在 AI 时代生存，更能与 AI 技术深度融合，爆发出惊人的潜能。本文将详细解析她的实践经验，告诉你如何利用现有的 Java 技术栈，高效、无缝地将 AI 能力引入你的产品和业务中。
在很长一段时间里，AI 似乎与 Python 画上了等号。打开任何一个 AI 相关的博客、教程或课程，几乎都以 Python 作为起点。这让许多 Java 开发者产生了错觉，认为 AI 是“Python 俱乐部”的专属领地。
但这位开发者没有被这种普遍认知所束缚，她带着一个核心问题展开了探索：“我们真的需要用 Python 重构一切，才能将 AI 带入我们的产品吗？”
她很快发现，答案并非如此。她找到并深入研究了两个关键工具：Deep Java Library (DJL) 和 Java 的 LLM API 封装库。这些工具如同“隐藏的超能力”，让她能够在不改变现有技术栈的前提下，将 AI 能力融入 Java 生态。
无需学习一门新语言；无需进行复杂的跨进程通信；无需重复构建基础设施。这不仅仅是开发上的便利，更带来了显著的业务优势：节省了高昂的重构成本，降低了员工再培训的难度，大大缩短了新功能上线的时间。
她探索的第一个核心工具是Deep Java Library (DJL)。这是一个专为 Java 开发者设计的开源库，旨在简化深度学习模型的运行过程。
DJL 的强大之处在于，它如同一个“桥梁”，将 Java 与主流的 AI 框架无缝连接。它支持目前最流行的 AI 框架，包括PyTorch、TensorFlow 和 ONNX。这意味着，Java 开发者可以直接在 Java 环境中运行这些框架训练的模型，而无需依赖 Python 环境。
DJL 的另一个重要特性是，它能够直接使用预训练模型，例如 GPT、BERT、ResNet 等。这大大简化了开发流程，开发者可以直接调用这些成熟的模型，而无需从头训练。此外，DJL 不仅支持在 CPU 上运行，也支持在 GPU 上进行硬件加速，为性能提供了保障，同样也无需构建一个独立的 Python 技术栈。
她分享了一个令人振奋的个人故事：她尝试用 DJL 在 Java 中直接加载一个来自 Hugging Face 的GPT-2 模型，并进行简单的文本生成任务。当她看到 Java 应用程序成功生成连贯、有意义的文本时，她形容那是一个“豁然开朗的时刻”。这个经历让她坚信，在 Java 中运行 AI 是完全可行的。
为了验证自己的想法，她着手构建了一个简单的 Java 微服务，用于实现按需生成文本的功能。她分享了她的开发过程和核心代码，清晰地展示了如何利用 DJL 实现这一目标。
这个项目的核心代码逻辑可以分解为以下几个步骤：
定义模型标准： 通过Criteria对象，明确指定要使用的模型类型。在这个例子中，她指定了应用类型为 NLP 的文本生成，并设置了输入输出类型均为String，同时指定了从 Hugging Face 加载 GPT-2 模型的 URL。加载模型和预测器： 使用ModelZoo库加载符合上述标准的模型，并创建一个Predictor实例。这个预测器是真正执行推理任务的核心组件。运行推理： 准备好输入文本，然后调用预测器的**predict**方法，即可获得模型生成的文本输出。整个过程都在一个标准的 Java 应用程序中完成，完全不需要任何 Python 环境。这段代码的精妙之处在于，它展示了如何在 Java 中实现一个完整的 AI 推理工作流：从加载模型到执行预测，所有步骤都集成在 Java 生态系统内部。
她指出，这个小小的项目让她在短短几分钟内就成功创建了一个由 AI 驱动的 Java API。这不仅仅是技术上的成功，更是对效率和便利性的有力证明。
当谈及性能时，一个常见的疑问是：既然 AI 框架最初为 Python 设计，那么 Java 在性能上会不会有所牺牲？
她的测试结果出人意料，却又在情理之中。她发现：
底层引擎相同： DJL 在运行时使用的底层引擎（如 PyTorch、TensorFlow）与 Python 环境是完全一样的。这意味着在单次推理任务上，Java 和 Python 的性能表现非常接近。并发处理的优势： 在需要处理大量并发请求的场景下，Java 的优势凸显。借助 Java 强大的并发机制，尤其是虚拟线程（Project Loom），她能够高效地扩展推理调用。在测试中，她发现 Java 能够以低内存开销并行处理成千上万个 AI 请求。她的基准测试结果表明，基于 DJL 的 Java API 性能表现与 Python API 不相上下，甚至在需要大规模并发处理时表现更优。
这对企业领导者来说，意味着巨大的商业价值：
降低云成本： 无需为 AI 任务单独部署和维护 Python 服务器，节省了额外的云服务账单。复用运维经验： 可以继续利用团队现有的 Java 运维专长（如监控、部署和扩展），无需重新组建 Python 运维团队。加快上市时间： 团队无需切换技术栈，可以更快地将 AI 功能推向市场。除了在本地运行模型，还有一种更简便的方式将 AI 引入 Java：调用云端托管的 LLM API，例如 GPT 系列。
她尝试了多个Java 针对 OpenAI API 的封装库。这个体验更加简单直接：
编写 Java 代码： 创建 Java 代码来发送一个 REST 请求到云端 API。接收响应： 从 API 接收返回的 AI 生成的文本。集成微服务： 将这段逻辑封装进一个 Java 微服务中，并向客户端暴露接口。她举了一个生动的例子：构建一个客户支持助手。这个助手可以用 Java 编写，并无缝集成到公司现有的Spring Boot 后端中。当用户发起请求时，Java 后端调用 GPT-4 API 来生成回复，然后将结果返回给用户。
这种**“云端 AI + Java API”的混合模式**被她认为是企业的“最佳选择”。它兼顾了便利性与强大功能，能够轻松地在不改变现有系统架构的情况下，为产品增加智能特性。
Java 与 AI 的结合并非纸上谈兵，它在多个行业都有着巨大的应用潜力。她列举了几个她所看到的真实用例：
电子商务： 利用 AI 生成个性化的产品推荐。Java 后端可以处理用户行为数据，然后调用 AI 模型来生成推荐列表，整个过程都在 Java 生态内部完成。银行业务： 在 Java 后端中安全地处理客户 FAQ，构建智能聊天机器人。这对于数据安全和合规性要求极高的银行业尤为重要，因为敏感数据无需离开现有的 Java 系统。医疗健康： 在不移动敏感数据的情况下，利用 AI 对临床笔记进行总结。这同样是 Java 的强项，它能够确保数据在现有系统中得到安全处理。SaaS 初创公司： 为其基于 Java 的 API 添加 AI 功能，从而为 Web 或移动应用提供智能服务。这些案例共同证明了一个核心观点：AI 不需要你放弃 Java 技术栈。相反，你可以将 AI 技术无缝地融入你的 Java 世界，让两者相互赋能。
AI 不是 Python 的专属： Deep Java Library（DJL）等工具已经证明，我们可以在 Java 中原生运行深度学习模型。集成云端 AI 同样简单： 针对 LLM API 的 Java 封装库使得将云端 AI 能力集成到 Java 应用中变得轻而易举。Java 的扩展性依旧强大： 凭借其强大的并发处理能力，Java 在构建大规模、高并发的 AI 服务时，依然保持着核心竞争力。对于广大 Java 开发者而言，她的建议是：从小处着手，尝试一下。你可以先尝试用 DJL 加载一个简单的模型，或者从 Java 代码中调用一个 AI API。你将会惊讶地发现，这种结合是如此的自然和流畅。
底线是：Java 不仅仅是在 AI 时代勉强生存，它正在蓬勃发展。如果你已经深耕 Java 领域，那么将 AI 引入你的业务，这可能是最快、最明智的道路。这不仅仅是技术的革新，更是战略上的选择，它能让你在 AI 的浪潮中，牢牢掌握主动权。
来源：高效码农
