https://www.digitalocean.com/resources/a...-platforms
Top 12 Atvērtā Koda Mākslīgā Intelekta Projekti, Ko Pievienot Savam Tehnoloģiju Pārvaldes Klāstam
Autors: **Jess Lulka**
Satura mārketinga vadītājs
Publicēts: 2024. gada 10. februārī
Ilgums: 14 minūšu lasīšana
Kopš 1980. gadu vidus atvērtā koda programmatūra ir turpinājusi attīstīties un paplašināt savu pielietojumu kā alternatīva dārgai, patentētai programmatūrai. Kopienas, kas atbalsta atvērtā koda izstrādi, vienmēr meklē jaunus veidus, kā padarīt infrastruktūru savietojamu un skalojamu, kā arī atbalstīt jaunas tehnoloģijas, un mākslīgais intelekts (AI) nav izņēmums. Arvien vairāk organizāciju palielina ieguldījumus mākslīgajā intelektā, un arvien vairāk izstrādātāju cenšas izpētīt, kā integrēt atvērtā koda AI savā tehnoloģiju kaudzē.
Daudzi izstrādātāji tagad dod priekšroku atvērtā koda AI ietvariem pār patentētām API un programmatūru. Saskaņā ar Linux Foundation ziņojumu "The Economic and Workforce Impacts of Open Source AI", 89% organizāciju, kas ir pieņēmušas AI, izmanto atvērtā koda AI kādā formā savā infrastruktūrā.
Šajā rakstā mēs aplūkojam atvērtā koda AI plašo pieņemšanu starp izstrādātājiem un pētniekiem, ko veicina ievērojami ieguldījumi no tehnoloģiju gigantiem. Mēs arī izskatām, kā šī pieņemšana sola transformējošas tehnoloģijas organizācijām.
Galvenie raksta secinājumi:
Atvērtā koda AI ir brīvi pieejams AI kods un sistēmas, kas darbojas saskaņā ar bezmaksas un atvērtā koda programmatūras licencēm. To var dalīt, modificēt, studēt un izplatīt bez maksas.
Atvērtā koda AI nodrošina savietojamības, zemas vai nekādas izmaksas un lielākas pielāgošanas iespējas funkciju komplektiem un datu saderībai.
Atvērtā koda AI izaicinājumi ietver palielinātu mācīšanās līkni, ierobežotas datu pieejamības un potenciāli ierobežotus lietošanas gadījumus.
Galvenās atvērtā koda AI platformas ietver TensorFlow, Pytorch, OpenAI un OpenCV.
Kas ir atvērtā koda AI?
Atvērtā koda AI ir AI sistēma, modelis vai algoritms ar brīvi pieejamu avota kodu, ko var izmantot, modificēt, studēt un dalīties savos AI projektos. Tas pastāv bezmaksas un atvērtā koda programmatūras licencēs, piemēram, Apache, MIT, BSD-3 un GNU General Public licencēs.
Šī atvērtība veicina radošu AI lietotņu izveidi, jo kopiena no entuziastiem sadarbojas, paātrinot praktisku risinājumu attīstību.
Šie projekti, kas pieejami tādās platformās kā GitHub, ļauj veikt inovācijas nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, finansēs un izglītībā. Atvērtā koda AI ietvari, kas pieejami uz dažādām operētājsistēmām, piemēram, Microsoft Windows, Linux, iOS un Android, ļauj izstrādātājiem efektīvi risināt sarežģītas problēmas. Populārākās atvērtā koda AI lietotnes ietver lielos valodas modeļus, mašīntulkošanas rīkus un čatbūtus.
Atvērtā koda AI demokrātizē piekļuvi mūsdienīgām tehnoloģijām un paātrina nozīmīgu lietojumprogrammu izstrādi dažādiem uzņēmumu lietošanas gadījumiem.
Kad izmantot atvērtā koda AI
Atvērtā koda AI var būt izdevīgs dažos lietošanas gadījumos, atkarībā no jūsu mērķiem AI izmantošanā, kā arī jūsu organizācijas resursiem. Tas ir tāpēc, ka atvērtā koda AI ir minimālas (ja vispār) izmaksas, to var pielāgot jūsu organizācijas specifiskajiem datu kopumiem, un tas piedāvā pielāgojamas funkcijas salīdzinājumā ar slēgto vai patentēto AI modeļiem. Ar šīm īpašībām atvērtā koda AI ir ideāls, ja jums ir laiks eksperimentēt ar pielāgotiem datu kopumiem, ja jums ir specifiski parametri attiecībā uz to, kā varat izmantot uzņēmuma datus ar trešo pušu programmatūru, vai arī ja vēlaties izmēģināt specializētu AI lietojumprogrammu.
Jūs varat izmantot atvērtā koda AI īpaši, ja:
Jums ir pielāgoti organizācijas dati, kurus vēlaties izmantot modeļa apmācībai un izvietošanai.
Vēlaties apmācīt AI modeli specifiskai nozarei vai lietošanas gadījumam, un vēlaties, lai tas saprastu jūsu lietojumprogrammas kontekstu un terminoloģiju.
Jums ir nepieciešamas specifiskas funkcijas, kuras nav pieejamas gatavos AI modeļos vai platformās.
Jums ir nepieciešams, lai jūsu AI modelis atbilstu uzņēmuma stilam, darba plūsmai un formātiem ar tā specifiskiem izejas rezultātiem.
Apmācības dati atvērtā koda AI
Atvērtā koda AI modeļiem ir nepieciešami dati, lai efektīvi radītu precīzus un atbilstošus rezultātus. Taču kā iegūt datus tehnoloģijai, kas balstās uz kopienas atbalstu un ir pieejama gan entuziastiem, gan profesionāliem izstrādātājiem? Iespējams, jūs jau izmantojat šos atvērtā koda modeļus ar saviem uzņēmuma datiem, bet, ja jums nav pieejami dati, jums jāmeklē tie tiešsaistē un jānodrošina, ka tie ir arī atvērtā koda un ir pareizi licencēti, lai tos varētu izmantot bez pretenzijām. Tas ir novedis pie vairākiem atvērtā koda lielā valodas modeļa apmācības datu kopumiem, kas ir izstrādāti un pieejami atvērtā koda kopienā:
Common Crawl
Starcoder Data
Red Pajama
ROOTS
Izmantojot datus savam atvērtā koda AI modelim, vēlaties pārliecināties, ka dati ir efektīvi marķēti, nav duplikātu, ir pietiekami daudz datu, lai modelis varētu iemācīties jaunu informāciju, un tie nesatur sensitīvu vai patentētu informāciju.
Atvērtā koda AI priekšrocības
Atvērtā koda AI ir kļuvusi par spēcīgu spēku inovāciju un pieejamības veicināšanā dažādās jomās. Tā unikālās īpašības piedāvā ievērojamas priekšrocības izstrādātājiem, pētniekiem un organizācijām:
Dažādi lietošanas gadījumi: Atvērtā koda AI platforma piedāvā plašu praktisku pielietojumu klāstu, piemēram, reāllaika krāpšanas atklāšanu, medicīnisko attēlu analīzi, personalizētas rekomendācijas un pielāgotas mācību pieredzes.
Piekļuve: Atvērtā koda AI projekti un modeļi ir viegli pieejami izstrādātājiem, pētniekiem un organizācijām, veicinot to plašu pieņemšanu un izmantošanu. Tā kā tas ir brīvi pieejams, tam ir zemas izmaksas.
Kopienas iesaiste: Izmantojot atvērtā koda AI, organizācijām ir piekļuve daudzveidīgai izstrādātāju kopienai, kas nepārtraukti veicina AI rīku uzlabošanu.
Caurspīdīgums un iteratīva uzlabošana: Atvērtā koda AI sadarbības raksturs veicina caurspīdīgumu un atvieglo nepārtrauktu uzlabošanu, rezultātā veidojot funkcijām bagātus, uzticamus un modulārus rīkus.
Piegādātāja neitralitāte: Atvērtā koda AI risinājumi nodrošina, ka organizācijas nav piesaistītas kādam konkrētam piegādātājam, ļaujot veidot savu tehnoloģiju kaudzi ar elastību un panākot lielāku savietojamību starp programmatūras rīkiem.
Atvērtā koda AI izaicinājumi un apsvērumi
Kaut arī atvērtā koda AI piedāvā elastību, ir svarīgi atzīt un mazināt tās inherentos izaicinājumus:
Saskaņošanas un neveiksmes risks: Uzsākot pielāgotu AI izstrādi bez skaidriem mērķiem, var rasties nesaskaņas rezultātā, resursu izšķiešana un projekta neveiksme. Šādiem projektiem parasti ir augstāka mācīšanās līkne, un tie prasa specifiskas programmēšanas un datu analīzes prasmes.
Algoritmu aizspriedumi: Aizspriedumu algoritmiem ir potenciāls radīt neprecīzus rezultātus un pastiprināt kaitīgas pieņēmumus, samazinot AI risinājumu uzticamību un lietderību.
Drošības bažas: Atvērtā koda AI pieejamība rada drošības bažas, jo ļaunprātīgiem lietotājiem ir iespēja izmantot šos rīkus, lai manipulētu ar rezultātiem vai radītu kaitīgu saturu.
Datu problēmas: Aizspriedumu datu kopas var novest pie diskriminējošiem rezultātiem, bet datu novirzes un marķēšanas kļūdas var padarīt AI modeļus neefektīvus un neuzticamus.
Ārpakalpojumu riski: Uzņēmumiem, kas izmanto atvērtā koda AI risinājumus no ārējiem avotiem, var rasties riski, kas akcentē atbildīgas ieviešanas nozīmi.
Top 12 atvērtā koda AI platformas inovācijām
Interese par atvērtā koda AI turpina pieaugt, un ir pieejami vairāki modeļi, kurus varat izmantot, lai veidotu programmas un lietojumprogrammas dažādiem lietošanas gadījumiem. Šie 12 atvērtā koda AI rīki un platformas var tikt izmantoti mašīnmācībai, čatbotiem, GPU paātrinātiem AI, dziļajai mācībai un datu analīzei.
---
1. TensorFlow
[TensorFlow mājas lapa](
https://www.tensorflow.org)
TensorFlow ir daudzpusīga mācīšanās sistēma, kas ir saderīga ar Python un JavaScript programmēšanas valodām. Tā ļauj programmētājiem izveidot un izvietot mašīnmācīšanās modeļus tīmeklī, mobilajās ierīcēs, maldību ierīcēs un ražošanas vidēs. TensorFlow piedāvā API, modeļu bibliotēkas, pamācības, eksperimentēšanas rīkus un lielu kopienu, kas ļauj gan iesācējiem, gan pieredzējušiem praktiķiem efektīvi inovēt un eksperimentēt ar AI.
Fokuss: Skaitliskā aprēķināšana un lielapjoma mašīnmācīšanās.
Stiprās puses:
* Elastīga aprēķinu shēma dažādām arhitektūrām.
* Plaša kopiena un ekosistēma.
* Ražošanas gatavība un lieliska veiktspēja.
Vājās puses:
* Sākotnēji sarežģīts API iesācējiem.
* Galvenokārt fokusējas uz skaitliskajiem datiem, mazāk piemērots simboliskajai loģikai.
---
**2. PyTorch**
[PyTorch mājas lapa](
https://pytorch.org)
PyTorch piedāvā intuitīvu saskarni, kas atvieglo atkļūdošanu un dinamiskas aprēķinu shēmas, lai izveidotu dziļās mācīšanās modeļus. Tā integrācija ar Python bibliotēkām un GPU paātrinājuma atbalsts nodrošina efektīvu modeļu apmācību un eksperimentēšanu. PyTorch ir iecienīts pētnieku un izstrādātāju vidū, jo tas ļauj ātri prototipēt programmatūras izstrādei un dziļās mācīšanās pētījumiem. Tam ir labi attīstīta dokumentācija un liela kopiena, kas var palīdzēt ar jautājumiem, pamācībām un uzdevumiem.
**Fokuss**: Dziļā mācīšanās, īpaši datorredze un dabiskās valodas apstrāde.
**Stiprās puses**:
* Dinamiskas aprēķinu shēmas ātrai eksperimentēšanai.
* Pythonic API vieglai lietošanai un lasāmībai.
* Liela kopiena un aktīva attīstība.
**Vājās puses**:
* Var būt mazāk efektīvs nekā TensorFlow ļoti lieliem modeļiem.
* Galvenokārt fokusējas uz dziļo mācīšanos, mazāk piemērots plašākām AI uzdevumu jomām.
---
**3. Keras**
[Keras mājas lapa](
https://keras.io)
Keras, Python balstīta neironu tīklu bibliotēka, ir pazīstama ar lietotājam draudzīgo saskarni un modulāro dizainu, kas ļauj ātri izveidot dziļās mācīšanās modeļus. Bibliotēka atbalsta izvietojumus uz serveriem, mobilajām ierīcēm un pārlūkprogrammām. Tās izcilā iezīme ir augsta līmeņa API, kas ir gan intuitīvs iesācējiem, gan plašs pieredzējušiem lietotājiem, padarot to par vēlamo izvēli, lai mācītos par atvērtā koda AI, mašīnmācīšanās attīstību un sarežģītiem dziļās mācīšanās uzdevumiem. Tāpat ir aktīva kopiena un plaši pieejama dokumentācija, kas palīdzēs jūsu attīstības un testēšanas darbplūsmām.
**Fokuss**: Augsta līmeņa API dziļās mācīšanās modeļu izveidei un apmācībai.
**Stiprās puses**:
* Lietotājam draudzīgs un viegli pieejams API, īpaši iesācējiem.
* Darbojas virs dažādiem backendiem, piemēram, TensorFlow, PyTorch un JAX, piedāvājot elastību.
* Efektīva ieviešana ar XLA kompilāciju ātrākai apmācībai un secinājumiem.
**Vājās puses**:
* Zemas līmeņa kontrole, salīdzinot ar tiešo backend bibliotēku izmantošanu.
* Mazāk veiktspējīga ļoti pielāgotām vai sarežģītām arhitektūrām.
* Galvenokārt fokusējas uz dziļo mācīšanos, mazāk piemērots klasiskajiem mašīnmācīšanās uzdevumiem.
---
**4. Giskard**
[Giskard mājas lapa](
https://giskard.ai)
Giskard ir atvērtā koda AI platforma, kas palīdz novērtēt un pārbaudīt lielo valodas modeļu datus kvalitātes, precizitātes un drošības ziņā. Tā ir izstrādāta, lai nodrošinātu datu atbilstību, samazinātu algoritmu halucinācijas un palielinātu kopējās koda un modeļu drošību. Jūs varat ģenerēt tūlītējus specifiskus testus, lai skenētu ievainojamības, integrētu un automatizētu AI modeļu testēšanu CI/CD darba plūsmās un skenētu veiktspējas aizspriedumus, ievades ievainojamību, pārliecinātību un datu noplūdi.
**Fokuss**: AI modeļu testēšanas platforma atbilstībai, drošībai un datu kvalitātei.
**Stiprās puses**:
* Izstrādāts, lai noteiktu halucinācijas un aizspriedumus. Tāpat novērtē modeļus skaidrojamībai un noturībai.
* Automatizē ievainojamību noteikšanu un viegli integrējas CI/CD darba plūsmās.
* Palīdz palielināt kopējo caurspīdīgumu un datu kvalitāti AI sistēmās.
**Vājās puses**:
* Ierobežots līdz AI datu kvalitātes un testēšanas lietojuma gadījumiem.
* Var prasīt pielāgotas konfigurācijas vai īpašu atbalstu sarežģītām uzstādījumiem vai īpašām funkcijām.
5. Rasa
Mērķis: Sarunu mākslīgais intelekts un čatboti.
Stiprās puses:
Lieliska pielāgojamība, piemērota individuāliem čatbotu risinājumiem.
Liela atbalsta kopiena.
Vājās puses:
Galvenokārt orientēts uz čatbotiem, ne vispārējiem NLP uzdevumiem.
Sarežģīta integrācija un dizainēšana bez attiecīgām zināšanām.
Izmantošanas iespējas: Pielāgoti čatboti uzņēmumiem, klientu atbalsta sistēmām un virtuālajiem asistentiem.
6. Amazon SageMaker
Mērķis: Mašīnmācīšanās modeļu izstrāde un ieviešana mākonī.
Stiprās puses:
Liela mērogojamība un labs algoritmu klāsts.
Integrācija ar AWS ekosistēmu.
Vājās puses:
Atkarība no Amazon ekosistēmas.
Sarežģīta cenas struktūra resursu ietilpīgiem projektiem.
Izmantošanas iespējas: Liela mēroga biznesa projektiem, kuriem nepieciešama integrācija ar AWS.
7. GPT4All
Mērķis: Atvērtā koda lokāls čatbots, kas darbojas bez interneta.
Stiprās puses:
Darbojas bez interneta, nodrošinot lielāku privātumu.
Atbalsta vairāk nekā 1000 LLM modeļus.
Vājās puses:
Galvenokārt piemērots čatbotu risinājumiem.
Grūtības lietotājiem, kuriem nav programmēšanas prasmju.
Izmantošanas iespējas: Privātuma nodrošināšana un pielāgoti čatboti, kas darbojas lokāli.
8. Scikit-learn
Mērķis: Klasiskā mašīnmācīšanās (ML).
Stiprās puses:
Liels algoritmu klāsts, viegli integrējams ar Pandas un NumPy.
Vājās puses:
Mazāk piemērots dziļajai mācīšanās vai ļoti lieliem datu apjomiem.
Izmantošanas iespējas: Tradicionāliem ML uzdevumiem (klasifikācija, regresija, klasterizācija), kad mērogojamība nav galvenā prasība.
9. OpenCV
Mērķis: Datorredzes rīks attēlu un video apstrādei.
Stiprās puses:
Liela algoritmu izvēle, reāllaika veiktspēja.
Plaša kopiena un daudz mācību resursu.
Vājās puses:
Pamatā koncentrējas uz datorredzi, mazāk piemērots citām AI jomām.
Izmantošanas iespējas: Attēlu apstrāde, objektu atpazīšana, video analīze.
10. H2O.ai
Mērķis: Mašīnmācīšanās un AI platforma.
Stiprās puses:
Liela mērogojamība, automātiska modeļu optimizācija.
Lietotājam draudzīga saskarne.
Vājās puses:
Bezmaksas versija ir ierobežota.
Labāk piemērots biznesa risinājumiem nekā akadēmiskai izpētei.
Izmantošanas iespējas: Liela mēroga biznesa projektiem, kas prasa skalojamību un efektivitāti.
12. Hugging Face Transformers
Mērķis: Iepriekš apmācīti modeļi NLP un AI uzdevumiem.
Stiprās puses:
Plaša modeļu izvēle, aktīva kopiena.
Lielisks dokumentācijas atbalsts.
Vājās puses:
Liela datora jauda nepieciešama treniņiem.
Daži modeļi var nebūt regulāri atjaunināti.
Izmantošanas iespējas: Teksta ģenerēšana, sentimenta analīze, tekstu kopsavilkumi.
13. MindsDB
Mērķis: AI un mašīnmācīšanās automatizācija ar datu integrāciju.
Stiprās puses:
Viegls savienojums ar datu sistēmām un datu noliktavām.
Var viegli tikt paplašināts lieliem datu apjomiem.
Vājās puses:
Ierobežota integrāciju izvēle, kas var prasīt papildu konfigurēšanu.
Grūti iemācīties jauniem lietotājiem.
Izmantošanas iespējas: Liela apjoma datu analīze, kad nepieciešama automatizācija un integrācija ar esošām sistēmām.
Nākotne un atvērtā koda AI:
Attīstība un pielāgojamība: Atvērtā koda AI rīki turpina pieaugt popularitātē, īpaši rīki kā Hugging Face, OpenCV un GPT4All, kas ļauj veidot pielāgotus risinājumus.
Privātums un drošība: Pieaugoša uzmanība tiek pievērsta datu drošībai un privātumam, īpaši modeļiem, kas darbojas lokāli vai bezsaistē.
Izmantošanas iespējas: Lielākā daļa rīku ir ļoti pielāgojami, taču to ieviešana var būt sarežģīta, un būs nepieciešami resursi un zināšanas, lai tos efektīvi izmantotu biznesā.
"Kā cilvēks, kam trūkst pašcieņas, nav dīdzējs, bet nīcējs, tā arī tauta, kurai nav pašapziņas." K.Mīlenbahs
![[Attēls: SC-AI.jpg]](https://i.ibb.co/kgp0GDvy/SC-AI.jpg)