AI开发依赖引入：DL4J / Java-ML 框架 Maven 坐标配置

------让 Java 不只是 CRUD，也能跑模型

大家好，我是那个总被问"Java 能做 AI 吗？"的老架构。今天不解释"为什么不用 Python"，也不争论"JVM 是否适合 ML"------我们直接动手：

如何在标准 Java 项目中，用 Maven 引入真正的 AI 能力，并让它和电科金仓的 KingbaseES（KES）协同工作？

很多人以为 Java 只能写接口、连数据库、跑定时任务。但事实是：Java 在企业级 AI 工程化场景中，有着不可替代的优势------强类型、高并发、低 GC 抖动、无缝集成现有系统。

而关键的第一步，就是把正确的依赖加进 pom.xml。

一、为什么要在 Java 里跑 AI？

先说清楚动机：不是为了替代 PyTorch/TensorFlow，而是为了"模型服务化"和"特征闭环"。

模型训练 → 用 Python（灵活、生态丰富）
模型部署/推理 → 用 Java（稳定、低延迟、易运维）
特征存储/查询 → 用 KES（事务 + 多模 + 国产化）

这种"Python 训、Java 推、KES 存"的混合架构，正在成为金融、政务、能源等强监管行业的主流选择。

而 Java 要承担推理或轻量训练任务，就需要像 DL4J（Deeplearning4j） 或 Java-ML 这样的原生 JVM 框架。

二、方案一：Deeplearning4j（DL4J）------工业级深度学习

DL4J 是由 Skymind 开发、完全运行在 JVM 上的深度学习库，支持 CNN、RNN、LSTM，甚至能加载 ONNX 模型。它和 Spark 集成良好，适合批量推理或边缘部署。

Maven 坐标（核心依赖）

xml 复制代码

<properties>
    <dl4j.version>1.0.0-M2</dl4j.version>
    <nd4j.backend>nd4j-native-platform</nd4j.backend>
</properties>

<dependencies>
    <!-- DL4J 核心 -->
    <dependency>
        <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
        <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>

    <!-- ND4J：N 维数组计算引擎（类似 NumPy） -->
    <dependency>
        <groupId>org.nd4j</groupId>
        <artifactId>${nd4j.backend}</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>

    <!-- 数据处理 -->
    <dependency>
        <groupId>org.datavec</groupId>
        <artifactId>datavec-api</artifactId>
        <version>${dl4j.version}</version>
    </dependency>

    <!-- 日志（避免 SLF4J 冲突） -->
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        <version>2.0.7</version>
    </dependency>
</dependencies>

📌 注意：nd4j-native-platform 会自动加载对应 CPU 架构（x86/ARM）的本地库。如果你在飞腾或鲲鹏服务器上运行，确保系统有 glibc 和 libgomp。

示例：加载预训练模型做推理

java 复制代码

import org.deeplearning4j.nn.modelimport.keras.KerasModelImport;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;

public class Dl4jInference {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 从文件加载 Keras 模型（H5 格式）
        MultiLayerNetwork model = KerasModelImport.importKerasSequentialModelAndWeights("model.h5");

        // 构造输入特征（假设 768 维）
        INDArray input = Nd4j.create(new float[1][768]); // 实际从 KES 读取

        // 推理
        INDArray output = model.output(input);
        System.out.println("预测结果: " + output);

        // 后续可将结果写回 KES
    }
}

三、方案二：Java-ML ------ 轻量级传统机器学习

如果你不需要深度学习，而是做分类、聚类、回归等传统 ML 任务，Java-ML 是一个简洁、无外部依赖的选择。

Maven 坐标

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>net.sourceforge.java-ml</groupId>
    <artifactId>java-ml</artifactId>
    <version>0.1.7</version>
</dependency>

⚠️ 注意：Java-ML 已多年未更新，但代码清晰、无 JNI 依赖，适合教学或简单场景。

示例：K-Means 聚类用户行为

java 复制代码

import net.sf.javaml.clustering.KMeans;
import net.sf.javaml.core.Dataset;
import net.sf.javaml.core.DefaultDataset;
import net.sf.javaml.core.Instance;
import net.sf.javaml.core.DenseInstance;

public class JavaMlClustering {
    public static void main(String[] args) {
        // 从 KES 读取用户特征（简化为内存构造）
        Dataset data = new DefaultDataset();
        data.add(new DenseInstance(new double[]{1.2, 3.4, 0.5}));
        data.add(new DenseInstance(new double[]{2.1, 4.0, 0.6}));

        // 训练 K-Means
        KMeans km = new KMeans(3);
        km.buildClassifier(data);

        // 预测新样本
        Instance sample = new DenseInstance(new double[]{1.5, 3.8, 0.55});
        int cluster = km.classify(sample);
        System.out.println("用户属于簇: " + cluster);

        // 可将 cluster ID 写回 KES 的 user_profile 表
    }
}

四、与 KingbaseES 协同：特征读写一体化

无论用 DL4J 还是 Java-ML，模型的输入来自数据，输出也要回到数据。这就需要和 KES 深度集成。

回顾我们之前配置好的 JDBC 连接（驱动下载）：

java 复制代码

// 从 KES 读取用户 embedding
String sql = "SELECT user_id, embedding FROM ai_features.user_behavior WHERE active = true";
try (Connection conn = KESDataSource.getConnection();
     PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
     ResultSet rs = ps.executeQuery()) {

    while (rs.next()) {
        String userId = rs.getString("user_id");
        float[] embedding = parseVector(rs.getBytes("embedding")); // 自定义解析

        // 送入 DL4J 模型
        INDArray input = Nd4j.create(new float[][]{embedding});
        INDArray pred = model.output(input);

        // 将预测结果写回
        updatePrediction(conn, userId, pred.getFloat(0));
    }
}

这样，你就构建了一个 完整的 AI 数据闭环：

KES 存原始特征 → Java 读取 → DL4J 推理 → 结果写回 KES → 供在线服务调用

而这一切，都在国产化、信创合规的体系内完成。

想了解 KES 如何支撑这类场景？看这里：KES 产品介绍

五、选型建议：别为了"纯 Java"而牺牲效率

最后说句实在话：

如果你的任务是 图像、NLP、大模型微调 → 用 Python 训练，导出 ONNX，再用 DL4J 加载推理；
如果是 规则简单、维度低的传统 ML → Java-ML 足够；
如果追求 极致性能或 GPU 加速 → 考虑 DL4J + CUDA（需 NVIDIA 驱动）；
永远不要在 Java 里从头实现梯度下降------那不是工程，是科研。

结语：Java 的 AI 之路，不在炫技，而在落地

AI 的价值，不在于用了多前沿的框架，而在于是否解决了业务问题。

Java 的优势，从来不是"最酷"，而是"最稳"。

当你把 DL4J 的推理能力，嫁接到电科金仓 KES 的可靠数据底座上，你就拥有了一个 既符合信创要求，又能支撑智能决策的企业级 AI 引擎。

------ 一位相信"工程即艺术"的架构师