AI সম্পূর্ণরূপে আমাদের পরিবেশ পরিবর্তন করেছে, এবং এই পরিবর্তনের একটি প্রধান অবদানকারী হল ওপেন সোর্স সম্প্রদায়।
এমন একটি সমাজের কল্পনা করুন যেখানে উদ্ভাবনগুলি অবাধে আদান-প্রদান করা হয়, ধারণাগুলি প্রবাহিত হতে দেওয়া হয় এবং প্রবেশের বাধাগুলি মূলত অস্তিত্বহীন।
এখানেই ওপেন সোর্স এআই পাওয়া যায়।
বিকাশকারী, শিক্ষাবিদ এবং উত্সাহীরা এই গতিশীল ইকোসিস্টেমে একসাথে কাজ করে এমন প্রযুক্তি তৈরি করতে যা আমাদের ভবিষ্যতকে পরিবর্তন করছে। যেখানে এই উত্তেজনাপূর্ণ মহাবিশ্ব অন্বেষণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নির্বাচিত কয়েকজনের একচেটিয়া ডোমেনের পরিবর্তে অনেকের সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টা।
AI এর উন্নয়ন উল্লেখযোগ্য কিছু কম ছিল না. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 20 শতকের মাঝামাঝি তার প্রাথমিক পর্যায় থেকে প্রযুক্তির একটি স্তম্ভ হিসাবে তার বর্তমান অবস্থানে অনেক দূর এগিয়ে গেছে।
এই অগ্রগতি মূলত ওপেন সোর্স সম্প্রদায় দ্বারা চালিত হয়েছে।
Google এর TensorFlow এর মতো প্রকল্পগুলি এর একটি দুর্দান্ত উদাহরণ। সহজভাবে একটি হাতিয়ারের চেয়েও, টেনসরফ্লো হল একটি অনুঘটক যা বেশ কয়েকটি AI উদ্যোগকে সক্ষম করেছে, গবেষণার গতি বাড়িয়েছে এবং উদ্ভাবনের পথ প্রশস্ত করেছে।
এর প্রভাব বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে লক্ষ্য করা যায়, যেমন আনুমানিক বিশ্লেষণ এবং ভাষা প্রক্রিয়াকরণ।
তাহলে, এআই কি সঠিকভাবে ওপেন সোর্স?
AI এটিকে সবার কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলেছে। ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্মের জন্য AI প্রযুক্তিগুলি প্রত্যেকের দ্বারা ব্যবহার, পরিবর্তন এবং শেয়ার করা যেতে পারে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি গিটহাবের মতো ওয়েবসাইটগুলির বাইরে AI উদ্ভাবনের প্রাণবন্ত কেন্দ্র তৈরি করেছে।
মৌলিক এআই মডেল থেকে জটিল অ্যালগরিদম পর্যন্ত সবকিছুই এখানে পাওয়া যায়, অবাধে ভাগ করা যায়। এই কৌশল টিমওয়ার্ককে উৎসাহিত করে, সৃজনশীলতাকে উদ্দীপিত করে এবং বৃহত্তর দর্শকদের কাছে AI উন্মুক্ত করে।
ওপেন সোর্স এআই ব্যবহার করার সুবিধাগুলি যথেষ্ট। বিশেষ করে স্টার্টআপের অনেক লাভ আছে। একটি ছোট প্রযুক্তি কোম্পানী বিবেচনা করুন যেখানে প্রচুর ধারণা আছে কিন্তু কোন তহবিল নেই।
তারা ওপেন-সোর্স AI-এর জন্য ব্যাঙ্ক না ভেঙে জটিল সমাধান তৈরি করতে পারে। তাদের নিজস্ব প্রয়োজনীয়তা মেটাতে এআই প্রযুক্তি পরিবর্তন করে, তারা গবেষণা এবং পণ্য তৈরির গতি বাড়াতে পারে।
এই নমনীয়তা এবং খরচ-কার্যকারিতা নতুন ব্যবসার জন্য বড় সুবিধা। অতএব, আমরা এই পোস্টে শীর্ষ ওপেন-সোর্স সরঞ্জাম এবং প্ল্যাটফর্মগুলি সংকলন করেছি যাতে আপনি কিছু আশ্চর্যজনক কিছু তৈরি করতে পারেন।
1. সাবস্ট্র্যাটাস
সাবস্ট্র্যাটাস হল একটি বিপ্লবী ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম যা মেশিন লার্নিং মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ট্রেনিং দৃশ্যকে রূপান্তরিত করছে।
মডেল, সার্ভার, ডেটাসেট এবং নোটবুকের মতো বেসপোক রিসোর্সগুলিকে কুবারনেটস এপিআই-তে একীভূত করে, এই প্ল্যাটফর্মটি অনন্যভাবে কুবারনেটস কন্ট্রোল প্লেনের ক্ষমতাকে প্রসারিত করে এবং সমগ্র জীবনকাল অর্কেস্ট্রেট করে মেশিন লার্নিং মডেল.
মডেল রিসোর্স, যা একটি মেশিন-লার্নিং মডেলের উদাহরণ তৈরি করতে ওজন এবং পক্ষপাতের সাথে সোর্স কোডকে একত্রিত করে, হল সাবস্ট্রাটাসের কেন্দ্রীয় উপাদান।
এই মডেলটি মডেল নির্মাণে বহুমুখীতা এবং সরলতা প্রদান করে কারণ এটি একটি গিট রিপোজিটরি থেকে প্রাপ্ত করা যেতে পারে বা একটি বিদ্যমান মডেল এবং একটি ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট.
তাছাড়া, সাবস্ট্র্যাটাস সার্ভার রিসোর্সের সাথে আসে, যা অনুমানের জন্য HTTP API এর মাধ্যমে একটি মডেল প্রকাশ করে আপনার AI মডেলগুলিকে কার্যকরী এবং ব্যবহারযোগ্য সংস্থানে পরিণত করার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে।
আরেকটি অপরিহার্য উপাদান যা ডেটা আমদানি এবং রূপান্তরকে সহজ করে তোলে তা হল ডেটাসেট সংস্থান।
এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা আমদানির জন্য সোর্স কোডের দিকে নির্দেশ করে, যা কার্যকর ডেটা প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করতে সাবস্ট্র্যাটাস চালায় এবং কন্টেইনারাইজ করে।
নোটবুক সম্পদ, যা একটি Jupyter নোটবুক একটি Kubernetes ক্লাস্টারের মধ্যে উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটেশনাল রিসোর্সে চলমান উদাহরণ, ডেভেলপারদের জন্য বিপ্লবী।
এটি নির্ভরযোগ্য হার্ডওয়্যারে মেশিন লার্নিং সোর্স কোড তৈরি করা সম্ভব করে যা এমনকি ছোট স্থানীয় কম্পিউটারেও ব্যবহারযোগ্য। আপনার প্রক্রিয়ায় সাবস্ট্রেটাস অন্তর্ভুক্ত করার বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে।
আপনি বিভিন্ন ক্লাউড সেটিংসে এটিতে মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং পরিবেশন করতে পারেন কারণ এটি একটি ক্রস-ক্লাউড সাবস্ট্রেট।
সাবস্ট্র্যাটাসের কোন কোডিং এর প্রয়োজন নেই এবং এটি বিল্ট-ইন অপ্টিমাইজেশান প্রদান করে, এটিকে স্থাপন করা সহজ করে তোলে এবং ওপেন সোর্স লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) তৈরি করে। জুপিটার নোটবুকগুলি দূরবর্তীভাবে শুধুমাত্র একটি কমান্ডের মাধ্যমে চালু করা যেতে পারে, যার ফলে একটি মসৃণ বিকাশ প্রক্রিয়া হয়।
প্রাথমিকভাবে, সাবস্ট্র্যাটাস প্রতিটি পরিবেশে কাজ করে যেখানে কুবারনেটস সামান্য প্রয়োজনীয়তার সাথে ইনস্টল করে এবং আপনার নেটওয়ার্কের মধ্যে আপনার ডেটা রক্ষা করে।
এর জিরো-স্কেলিং পদ্ধতি জিপিইউ খরচ অপ্টিমাইজ করে এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য পরিস্থিতি তৈরি করতে পাত্র ব্যবহার করে। উপরন্তু, GitOps নেটিভভাবে ব্যবহার করা হয়, অপারেশনাল কার্যকারিতা উন্নত করে।
2. AbanteAI (মেন্টাত)
AbanteAI-এর Mentat এআই-চালিত কোডিং সহায়তায় একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি চিহ্নিত করে, GPT-4-এর জটিল ক্ষমতা ব্যবহার করে কীভাবে কোড তৈরি এবং পরিচালনা করা হয় তাতে বিপ্লব ঘটানো হয়।
কমান্ড লাইন থেকে আপনার প্রয়োজনীয় কমান্ডের সাথে Mentat সরবরাহ করার কল্পনা করুন, এবং তারপরে এটি হিসাবে দেখছেন কোড তৈরি করে নতুন বা বিদ্যমান সোর্স ফাইলে সহজে।
আপনি আপনার IDE এবং একটি এর মধ্যে সময়সাপেক্ষ কপি-পেস্টিং দূর করার মাধ্যমে আপনার বিকাশ প্রক্রিয়াকে সুগম করতে পারেন চ্যাটজিপিটি ব্রাউজার উইন্ডো এই মসৃণ কমান্ড লাইন ইন্টারফেসের জন্য ধন্যবাদ।
Copilot এর ইনলাইন সুপারিশের মতো সরঞ্জামগুলি যা করতে পারে তার বাইরে, আপনার জন্য কোড লেখার জন্য Mentat তৈরি করা হয়েছে। আপনি পূর্ব-বিদ্যমান কোডের সাথে কাজ করছেন বা একটি নতুন কাজ শুরু করছেন কিনা উভয় পরিস্থিতিতেই সাহায্য করে মেন্ট্যাট আপনার চাহিদার সাথে সামঞ্জস্য করে।
এই দক্ষতা এআই-সহায়তা কোডিং-এ একটি বড় অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে কারণ এটি শুধুমাত্র সুপারিশ করার পরিবর্তে দরকারী, কার্যকরী কোড তৈরি করে।
যখন বিকাশকারীরা Mentat ব্যবহার করে, তখন তাদের উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি পায় কারণ তারা প্রোগ্রামে ক্লান্তিকর এবং পুনরাবৃত্তিমূলক কোডিং ছেড়ে আরও জটিল এবং সৃজনশীল কাজে মনোনিবেশ করতে পারে।
Mentat-এর অভিযোজনযোগ্যতা তার অ্যাপ্লিকেশনের বিস্তৃতিতে দেখানো হয় যা কোডিংয়ের অনেক উপাদানকে সম্বোধন করে, যেমন নতুন প্রকল্পের জন্য একটি প্রথম খসড়া তৈরি করা, সমস্যা সমাধান করা এবং দ্রুত একটি নতুন কোডবেসের সাথে সামঞ্জস্য করা।
এআই-সহায়তা কোডিং এর ক্ষেত্রে এর আগে অনেক প্রতিশ্রুতিশীল উন্নয়ন রয়েছে। প্রোগ্রামাররা এখন কোড রিভিউ, বাগ প্যাচ এবং সিনট্যাকটিক সংশোধনের মতো কাজগুলি করতে AI-এর উপর নির্ভর করতে পারে।
এর মধ্যে রয়েছে মেন্টাত-এর মতো প্ল্যাটফর্ম। যদিও প্রযুক্তি প্রোগ্রামারদের সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন করার সম্ভাবনা নেই, তবে এআই প্রোগ্রামিংয়ে আরও বড় ভূমিকা পালন করছে এবং একটি সহায়ক সহযোগী হতে প্রস্তুত।
মানব বুদ্ধিমত্তা এবং AI এর দক্ষতার মধ্যে এই অংশীদারিত্বের ফলে কোডিং প্রক্রিয়াটিকে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, এটিকে কম ত্রুটি-প্রবণ এবং আরও দক্ষ করে তোলে।
3. চ্যাটদেব
চ্যাটডেভ হল সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টের একটি বৈপ্লবিক কৌশল যা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ার উন্নতি এবং ত্বরান্বিত করতে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) ব্যবহার করে।
এই অভিনব কাঠামো, প্রাকৃতিক ভাষা যোগাযোগের উপর ভিত্তি করে, সফ্টওয়্যার বিকাশের বিভিন্ন পর্যায়ে নির্দিষ্ট মডেলের প্রয়োজনীয়তা দূর করতে চায়, তাই শিল্পে বিপ্লব ঘটায়।
সফ্টওয়্যার বিকাশ চক্রটি চ্যাটডেভ দ্বারা চারটি প্রধান পর্যায়ে বিভক্ত, যা একটি সংগঠিত জলপ্রপাত মডেল ব্যবহার করে: ডিজাইনিং, কোডিং, পরীক্ষা এবং ডকুমেন্টেশন।
ChatDev প্রতিটি পর্যায়ে ভার্চুয়াল এজেন্ট, যেমন পরীক্ষক এবং প্রোগ্রামারদের নিয়োগ করে এই পর্যায়গুলিকে পৃথক সাবটাস্কে ভাগ করে।
এই এজেন্ট কথোপকথনের মাধ্যমে একসঙ্গে কাজ করে। টাস্ক রেজোলিউশন এই কথোপকথন চেইন পদ্ধতি দ্বারা দক্ষ করা হয়, যা পরামর্শ এবং সমাধান বৈধতা সহজ করে তোলে।
ChatDev-এর কোড হ্যালুসিনেশন মোকাবেলা করার ক্ষমতা—যেমন শনাক্ত না হওয়া ত্রুটি বা অনুপস্থিত নির্ভরতা—যা এলএলএম-এ ঘন ঘন দেখা যায়, এটি এর অন্যতম প্রধান সুবিধা।
আধুনিক সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলি ChatDev এর কাঠামোর সাথে তৈরি করা যেতে পারে, যা এই সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি কমাতেও সাহায্য করে। প্ল্যাটফর্মের নকশা একটি চ্যাট চেইনের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যা ভার্চুয়াল এজেন্টদের মধ্যে টাস্ক-ভিত্তিক ভূমিকা পালন এবং দক্ষ যোগাযোগের সুবিধা দেয়।
এটি একটি উন্মুক্ত এবং সহযোগিতামূলক উন্নয়ন প্রক্রিয়ার দিকে নিয়ে যায় যেখানে শেষ ব্যবহারকারীরা সক্রিয়ভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় জড়িত হতে পারে এবং বহু-পালা, প্রসঙ্গ-সচেতন কথোপকথনের মাধ্যমে কাজগুলি সম্পন্ন হয়।
ডিজাইনের পর্যায়ে, ChatDev গ্রাহকের দেওয়া প্রাথমিক ধারণার উপর ভিত্তি করে CEO, CPO এবং CTO এর মতো তার এজেন্টদের পদ বরাদ্দ করতে কাস্টমাইজড বার্তা এবং প্রম্পট ব্যবহার করে।
এই ধাপে মেমরি স্ট্রীম, স্ব-প্রতিফলন এবং টাস্ক অ্যাসাইনমেন্টের মতো সিস্টেমগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা নিশ্চিত করে যে প্রতিটি এজেন্ট তার কাজটি তার ক্ষমতার সর্বোত্তমভাবে সম্পাদন করে।
কোড জেনারেশন এবং জিইউআই ডেভেলপমেন্টকে কোডিং ফেজ জুড়ে ছোট ছোট দায়িত্বে বিভক্ত করা হয়, যার মধ্যে রয়েছে সিটিও, প্রোগ্রামার এবং আর্ট ডিজাইনারের মতো পদ।
অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড ব্যবহার করে প্রোগ্রামিং ভাষা, ফ্রেমওয়ার্ক একটি "চিন্তা নির্দেশনা" পদ্ধতি প্রবর্তন করে কোড তৈরির সমস্যার সমাধান করে যা চেইন-অফ-থট প্রম্পট দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়।
সমস্যা সমাধানের ধারণাগুলিকে বিশেষভাবে লক্ষ্য করে, এই কৌশলটি সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক কোড তৈরির নিশ্চয়তা দেয়।
4. ফ্লোওয়াইজ এআই
Flowise AI হল AI-চালিত সফ্টওয়্যারের ক্ষেত্রে একটি বিপ্লবী হাতিয়ার, এটির ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ বৈশিষ্ট্য দ্বারা আলাদা যার জন্য সামান্য বা কোন কোডিং প্রয়োজন হয় না।
এই অভিনব পদ্ধতিটি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে সহজ করে তোলে, বিশেষ করে এমন লোকদের জন্য যাদের অনেক কোডিং অভিজ্ঞতা নেই।
ফ্লোওয়াইজ এআই LLM অ্যাপস তৈরিতে পারদর্শী, জটিল প্রক্রিয়াটিকে আরও সহজলভ্য এনকাউন্টারে সহজ করে। ফ্লোওয়াইজ এআই তৈরি করার ক্ষমতা ওয়েব স্ক্র্যাপিং এবং প্রশ্ন-উত্তরের কাজগুলো সহজ করা এর অন্যতম প্রধান বৈশিষ্ট্য।
উদাহরণস্বরূপ, Flowise AI আপনার ওয়েবসাইট থেকে সমস্ত সম্পর্কিত লিঙ্কগুলি স্ক্র্যাপ করার এবং আপনার ওয়েবসাইটের বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে অনুসন্ধানের জন্য একটি LLM সাড়া দেওয়ার কাজটি পরিচালনা করতে পারে।
প্ল্যাটফর্মটি ডেটা সঞ্চয় এবং পুনরুদ্ধার করতে পাইনেকোনের মতো ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করে এবং এটি লিঙ্ক স্ক্র্যাপিংয়ের জন্য চিরিও ওয়েব স্ক্র্যাপার নোডের সাহায্য করে।
এটি একটি ওয়েবসাইট থেকে ডেটাবেসে নির্বিঘ্নে উপস্থাপিত করা সম্ভব করে তোলে এবং একটি এলএলএম ব্যবহারকারীর জিজ্ঞাসার উত্তর দিতে এই ডাটাবেসটি ব্যবহার করতে পারে।
অধিকন্তু, Flowise AI বিভিন্ন ব্যবহারের দৃশ্যের জন্য সিস্টেম বার্তাগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যেমন কথোপকথন পুনরুদ্ধারের জন্য QA চেইন।
এই ফাংশনটি নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় যে AI একটি নির্দিষ্ট ভাষায় সাড়া দেয় এবং এমনভাবে যাতে হ্যালুসিনেশন এড়ানো যায়, যা AI মিথস্ক্রিয়ায় একটি ঘন ঘন সমস্যা।
AI মিথস্ক্রিয়াগুলির নির্ভরযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা Flowise AI দ্বারা AI এর নাম, প্রতিক্রিয়ার ভাষা এবং কোনও উত্তর পাওয়া না গেলে নির্দিষ্ট উত্তরগুলির মতো সেটিংস কনফিগার করে উন্নত করা হয়।
ওয়েবহুক ক্রিয়াকলাপ শুরু করার জন্য অনন্য সরঞ্জামগুলি বিকাশ করা একটি অতিরিক্ত কৌতূহলী ব্যবহার-কেস। Flowise AI এমন টুলগুলির বিকাশকে সক্ষম করে যা ওয়েবহুক এন্ডপয়েন্টগুলির সাথে যোগাযোগ করতে পারে এবং ওয়েবহুকের বডিতে প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলি সরবরাহ করতে পারে৷
এই বৈশিষ্ট্যটি Gmail এবং Google Sheets-এর মতো অন্যান্য প্ল্যাটফর্মে প্রসারিত করা এবং ডিসকর্ডে বার্তা পাঠানোর মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের সাথে এটিকে একত্রিত করা সম্ভব।
এই অভিযোজনযোগ্যতা অনেক প্ল্যাটফর্ম এবং পরিষেবাগুলিতে ডিজিটাল ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্বয়ংক্রিয় এবং অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে Flowise AI এর বহুমুখীতার উদাহরণ দেয়।
5. টুকরা
পেজো নিজেকে ডেভেলপার-প্রথম AI প্ল্যাটফর্ম হিসাবে আলাদা করে, কীভাবে AI বৈশিষ্ট্যগুলি ডিজাইন, পরীক্ষা, পর্যবেক্ষণ এবং স্থাপন করা হয় তা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করে।
এটি এআই ডেভেলপমেন্ট দক্ষতা উন্নত করার সময় খরচ এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
পেজো তার শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য দশগুণ দ্রুত ডেলিভারির প্রতিশ্রুতি দেয়, যা এআই-চালিত ক্ষমতা সরবরাহে যথেষ্ট ত্বরণ সক্ষম করে।
কেন্দ্রীভূত প্রম্পট ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম পেজোর কার্যকারিতার কেন্দ্রে রয়েছে।
এই সমাধান, যা সঙ্গে আসে ভর্সন নিয্ন্ত্র্ন এবং তাত্ক্ষণিক উত্পাদন স্থাপনের ক্ষমতা, সমস্ত AI প্রম্পটগুলির কার্যকর প্রক্রিয়াকরণকে এক জায়গায় সক্ষম করে।
প্রকল্পগুলি জুড়ে ধারাবাহিকতা বজায় রাখার এবং AI অপারেশনগুলিকে অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করা দলগুলির জন্য, এই ক্ষমতাটি অত্যাবশ্যক৷ পেজো এআই কার্যকলাপের কার্যকারিতা, খরচ এবং ক্যালিবার বোঝার জন্য পর্যবেক্ষণযোগ্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
বিকাশকারীরা তাদের গভীর জ্ঞানের সাহায্যে দ্রুত কার্যকর করার জন্য সম্পদগুলিকে সফলভাবে অপ্টিমাইজ করতে পারে। পেজোর দক্ষতার আরেকটি অপরিহার্য উপাদান হল সমস্যা সমাধান।
ডিবাগিং সময় ব্যাপকভাবে হ্রাস পেয়েছে কারণ এটি দ্রুত কার্যকর করার রিয়েল-টাইম পরিদর্শন সক্ষম করে। শক্তিশালী AI বৈশিষ্ট্যগুলি তৈরি করতে দলগুলিকে মসৃণভাবে এবং ঐক্যবদ্ধভাবে কাজ করতে সহায়তা করার জন্য এই বৈশিষ্ট্যটির সাথে সহযোগিতার সরঞ্জামগুলি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
পেজোর বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন বৈচিত্র্যময় তেমনি এর ব্যবহারের ক্ষেত্রেও। অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI মডেলগুলি সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করতে বিকাশকারীদের সক্ষম করতে, এটি দ্রুত এআই বিকাশের জন্য একটি ওপেন-সোর্স টুলবক্স সরবরাহ করে।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে কেন্দ্রীভূত প্রম্পট প্রশাসন, দক্ষ প্রম্পট তৈরি এবং সংস্করণ, তাত্ক্ষণিক স্থাপনা, পুঙ্খানুপুঙ্খ পর্যবেক্ষণযোগ্যতা, কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং খরচ স্বচ্ছতা।
এটি বিভিন্ন উন্নয়ন প্রসঙ্গে ব্যবহার করা যেতে পারে কারণ এটি পাইথন এবং Node.js এর মতো অসংখ্য ক্লায়েন্টকে সমর্থন করে। প্ল্যাটফর্মের কার্যকারিতা এবং ব্যবহারের সুবিধার একটি উদাহরণ হল এর সময়োপযোগী পরিচালনার নির্দেশনা।
ভার্সন কন্ট্রোল, দ্রুত ডেলিভারি, দ্রুত জেনারেশন এবং মনিটরিং সহ এআই কার্যক্রম ব্যবহারকারীদের দ্বারা সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত হতে পারে। একটি প্রম্পট তৈরি করার জন্য, এটি প্রথমে প্রম্পট এডিটর ব্যবহার করে ইঞ্জিনিয়ার করা আবশ্যক।
তারপরে এটিকে পেজোতে পরীক্ষা করতে হবে, সেরা পারফরম্যান্সের জন্য এর পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করা হয়েছে, তারপর এটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং প্রকাশ করা হয়েছে।
এই সরলীকৃত পদ্ধতি গ্যারান্টি দেয় যে প্রতিটি প্রকাশিত প্রম্পট ন্যূনতম কোডের সাথে, উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করবে।
6. মাইন্ডসডিবি
MindsDB হল একটি গ্রাউন্ড-ব্রেকিং ওপেন-সোর্স ভার্চুয়াল ডাটাবেস যা ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং AI-তে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে।
রিয়েল-টাইম ডেটার সাথে এআই অ্যালগরিদমগুলিকে ফিউজ করার সৃজনশীল উপায়ের কারণে এটি অনন্য। "চাকরি" এবং "এআই টেবিল", দুটি অত্যাধুনিক উপাদান, ডেটা এবং এআইয়ের এই মসৃণ একীকরণকে সক্ষম করে।
রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্টিভিটিগুলি চাকরি ব্যবহার করে আরও সহজে সাজানো যেতে পারে, এবং রিয়েল-টাইম ডেটা এবং এআই মডেলগুলি সরাসরি এআই টেবিলের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে।
MindsDB-এর অভিযোজনযোগ্যতার একটি ইঙ্গিত হল 70 টিরও বেশি প্রযুক্তিগত এবং ডেটা ইন্টারফেস যার মধ্যে রয়েছে শীর্ষস্থানীয় ডেটাবেস এবং প্ল্যাটফর্ম, যেমন MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, এবং Snowflake।
এর বহুমুখীতার মধ্যে মাইক্রোসফ্ট পাওয়ার বিআই, এসএএস, ক্লিক সেন্স, লুকার এবং ডোমোর মতো বেশ কয়েকটি BI সরঞ্জামের সাথে আন্তঃক্রিয়াশীলতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
MindsDB লাইটউডকে সমর্থন করে তার কার্যকারিতা প্রসারিত করে, a গভীর শিক্ষার কাঠামো PyTorch উপর ভিত্তি করে।
একটি সরলীকৃত পদ্ধতির সাহায্যে যা ডেভেলপারদের সুবিধা দেয়, MindsDB এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির প্রক্রিয়াকে প্রবাহিত করে।
এটি ডেভেলপারদের সুপরিচিত SQL এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে AI মডেলের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম করে নিজেকে আলাদা করে, যা প্রায়শই মেশিন লার্নিং এর সাথে সংযুক্ত জটিলতা কমিয়ে দেয়।
বেশ কিছু এআই ফ্রেমওয়ার্ক এবং মডেলের সাথে এর সামঞ্জস্য, যেমন টেনসরফ্লো, পাইটর্চ এবং ওপেনআইএর জিপিটি -৩, এই পদ্ধতির ব্যবহারকারী-বন্ধুত্বের পরিপূরক।
প্ল্যাটফর্মটি ডেটা প্রিট্রিটমেন্ট এবং মডেল প্রশিক্ষণ থেকে অনুমান পর্যন্ত বিস্তৃত AI কার্যক্রমের স্বয়ংক্রিয়তার মাধ্যমে কোনও অবকাঠামো সেটআপ ছাড়াই AI অ্যাপ্লিকেশন চালু করা সহজ করে তোলে।
একটি স্বীকৃত ইন্টারফেস অফার করে এবং মেশিন লার্নিংয়ের জটিলতাগুলিকে ফিল্টার করে, এটি এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরিকে ব্যাপকভাবে ত্বরান্বিত করে।
একটি শূন্য-অবকাঠামো সেটআপ এআই অ্যাপ্লিকেশনের স্থাপনাকে প্রবাহিত করে, প্রক্রিয়ার দক্ষতা বৃদ্ধি করে। উপরন্তু, MindsDB পরিমাপযোগ্য এবং অত্যাধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা মেটাতে সক্ষম।
MindsDB বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের বিস্তৃত পরিসর প্রদান করে। এটি বুদ্ধিমান চ্যাটবট তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা সত্যিই এবং সফলভাবে লোকেদের জড়িত করে।
7. মার্চ
MarsX হল সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জন্য একটি অত্যাধুনিক প্ল্যাটফর্ম যা মোবাইল এবং অনলাইন অ্যাপ্লিকেশন তৈরির প্রক্রিয়াকে রূপান্তরিত করে।
মৌলিকভাবে, দক্ষ কোড পুনঃব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা হল সমস্যা যা মার্সএক্স প্রোগ্রামিংয়ে সমাধান করার চেষ্টা করে।
স্ট্যাক ওভারফ্লো-এর মতো সাইট থেকে ফ্রেমওয়ার্ক এবং কোড স্নিপেট পাওয়া সত্ত্বেও, প্রজেক্ট কোডের একটি বড় শতাংশ ঐতিহ্যগতভাবে স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করা হয়।
উন্নয়ন প্রক্রিয়ার অদক্ষতা MarsX-এর প্রতিষ্ঠার দিকে পরিচালিত করে, একটি কোম্পানি যা ফুল-স্ট্যাক লাইব্রেরি, বা সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDKs) প্রদান করে যা ফ্রন্টএন্ড এবং ব্যাকএন্ড উপাদানগুলিকে একীভূত করে।
ব্যবহারের সরলতা এবং বোঝার জন্য, MarsX এই পূর্ণ-স্ট্যাক লাইব্রেরিগুলিকে প্রমিত করেছে, যা ব্যাপক সফ্টওয়্যার সমাধানের জন্য অপরিহার্য।
বিকাশকারীরা নতুন সরঞ্জামগুলির সাথে পরীক্ষা করতে আগ্রহী কিন্তু যথেষ্ট সময় বিনিয়োগের মূল্যে নয় তা স্বীকার করে, MarsX নিশ্চিত করে যে এই লাইব্রেরিগুলি দ্রুত পরীক্ষা করা যেতে পারে।
প্ল্যাটফর্মের মার্কেটপ্লেসে বিভিন্ন ধরনের মাইক্রো-অ্যাপস, বা বাইরের ডেভেলপারদের দ্বারা তৈরি সংক্ষিপ্ত, বিশেষ প্রোগ্রাম পাওয়া যায়।
ডেভেলপারদের স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করার প্রয়োজন না করে আগে থেকে তৈরি, চমৎকার সমাধান প্রদান করে, এই মাইক্রো-অ্যাপগুলি—যেমন চ্যাট প্রোগ্রাম বা Airbnb বা Instagram-এর মতো সুপরিচিত ওয়েবসাইটের ক্লোন—ডেভেলপারদের সময় বাঁচায়।
নো কোড, লো কোড, কাস্টম কোড এবং AI এর মিশ্রণ যা MarsX অফার করে তা একে আলাদা করে। এই অভিযোজন ক্ষমতা প্রোগ্রামারদের বিভিন্ন কোডিং দক্ষতার স্তরে জটিল ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ ডিজাইন করতে সক্ষম করে।
প্ল্যাটফর্মের জন্য অনেক ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDEs) এর মধ্যে পরিবর্তন করার আর প্রয়োজন নেই, যা একটি অভিন্ন পরিবেশ প্রদান করে এই মাইক্রোঅ্যাপগুলিকে সংশোধন করা সহজ করে তোলে।
মাইক্রোঅ্যাপগুলির রিয়েল-টাইম সংকলন এবং আপডেট করার সুবিধার্থে, প্ল্যাটফর্মের নিজস্ব সমন্বিত উন্নয়ন পরিবেশ (IDE) রয়েছে।
ব্যবহারযোগ্যতার উপর MarsX এর জোর এটিকে স্টার্টআপ এবং বিকাশকারীদের জন্য আদর্শ করে তোলে যাদের দ্রুত অ্যাপ তৈরি এবং আপডেট করতে হবে।
8. ভান্না এআই
Vanna AI হল একটি শক্তিশালী AI-চালিত বিজনেস ইন্টেলিজেন্স অ্যাসিস্ট্যান্ট যা ডেটাসেটের সাথে আমাদের ইন্টারঅ্যাক্ট করার পদ্ধতি পরিবর্তন করছে।
এই অত্যাধুনিক প্রযুক্তিটি আপনার ডাটাবেসের জন্য সুনির্দিষ্ট SQL কোয়েরি তৈরি করতে এবং চালানোর জন্য বড় ভাষা মডেল (LLMs) ব্যবহার করে।
ভান্না অনন্য কারণ এটি সরবরাহ করা প্রশিক্ষণ ডেটার উপর ভিত্তি করে এর কার্যক্ষমতা সামঞ্জস্য করে, এমনকি জটিল ডেটাসেটের ক্ষেত্রেও দুর্দান্ত নির্ভুলতার অনুমতি দেয়।
এটি বোঝায় যে ভান্না আপনি যত বেশি ডেটা ফিড করবেন জটিল ডেটা স্ট্রাকচারগুলি পরিচালনা এবং বোঝার ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান পারদর্শী।
Vanna AI নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার উপর জোর দেওয়ার জন্য উল্লেখযোগ্য। আপনার ডাটাবেসের বিষয়বস্তুগুলি ব্যক্তিগত রাখা হয় যেহেতু LLM শুধুমাত্র মেটাডেটার সাথে কাজ করে, যেমন স্কিমা, ডকুমেন্টেশন এবং কোয়েরি, আপনার ডাটাবেসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সময়।
উপরন্তু, Vanna AI আপনাকে যেকোনো ডাটাবেসের জন্য সংযোগ তৈরি করার স্বাধীনতা দেয় এবং BigQuery, Postgres এবং Snowflake-এর মতো সুপরিচিত ডাটাবেসের জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থন নিয়ে আসে।
এটি ডেটা পরিচালনার প্রয়োজনীয়তার বিস্তৃত অ্যারের জন্য এটিকে একটি অত্যন্ত অভিযোজিত যন্ত্র হিসাবে উপস্থাপন করে। প্ল্যাটফর্মের একইভাবে অসামান্য একীকরণের সম্ভাবনা রয়েছে।
ভান্না একটি জুপিটার নোটবুকে শুরু করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং তারপর বিভিন্ন ফ্রন্টএন্ড ব্যবহার করে ব্যবসায়িক গ্রাহকদের কাছে প্রসারিত করা যেতে পারে যেমন ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন, স্ট্রিমলিট অ্যাপস বা স্ল্যাকবট।
এটি বহুমুখীতার কারণে স্টার্টআপ থেকে শুরু করে বড় প্রতিষ্ঠান পর্যন্ত বিভিন্ন কর্পোরেট সেটিংসের জন্য একটি দুর্দান্ত বিকল্প।
Vanna AI এর লক্ষ্য হল সহজভাবে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে আপনার ডাটাবেস থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করা সহজ করে জটিল SQL বা Python কোয়েরির প্রয়োজনীয়তা দূর করা।
9 Gradio
Gradio এর জন্য একটি নমনীয় এবং অত্যাধুনিক টুল তথ্য বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং যা মডেল ব্যবহার ও উপস্থাপনের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।
ত্রিশটিরও বেশি পূর্ব-নির্মিত উপাদান এবং বিপুল সংখ্যক নতুনের সাথে, Gradio বিভিন্ন ধরণের ডেটার জন্য ইন্টারেক্টিভ প্রদর্শন তৈরি করা সহজ করে তোলে।
গ্র্যাডিও একটি প্রদর্শনে ইনপুট বা আউটপুট হিসাবে ব্যবহৃত হচ্ছে কিনা তার উপর নির্ভর করে স্ট্যাটিক এবং ইন্টারেক্টিভ মোডগুলির মধ্যে তার উপাদানগুলিকে মসৃণভাবে স্যুইচ করে নিজেকে আলাদা করে।
আপনি স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণের জন্য প্রতিটি উপাদানের প্রকৃতিকে ম্যানুয়ালি সনাক্ত করার মাথাব্যথা এড়াতে পারেন।
গ্র্যাডিও প্রস্তুতি এবং পোস্টপ্রসেসিংয়ের ক্ষেত্রে ব্যতিক্রমীভাবে ভাল কাজ করে, ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া এবং ফাংশনের প্রয়োজনের জন্য উপযুক্ত ফর্ম্যাটের মধ্যে ডেটা রূপান্তর করে।
ফটোগ্রাফ আপলোড করা বা ব্যবহারকারীর ব্রাউজারে একটি চিত্র গ্যালারি উপস্থাপন করার মতো কাজের জন্য এই কার্যকারিতা অপরিহার্য।
সুপরিচিত অ্যাপগুলির জন্য, এর সমন্বিত সারিবদ্ধ সিস্টেমটি হাজার হাজার সমকালীন ব্যবহারকারীদের সমর্থন করতে সক্ষম হতে হবে।
আপনি সারি পরিচালনা করতে পারেন এমন উপায় রয়েছে, যেমন একবারে কতগুলি অনুরোধ পরিচালনা করা যেতে পারে তা সীমিত করা। যেহেতু অনেক মেশিন লার্নিং রুটিন অনেক মেমরি ব্যবহার করে এবং ব্যবহারকারীর কার্যকলাপ বেশি হওয়ার সময় নিয়ন্ত্রিত অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হয়, এটি বিশেষত সুবিধাজনক।
গ্র্যাডিও এমন পরিস্থিতিতে জেনারেটর ফাংশন ব্যবহারের অনুমতি দেয় যখন আপনার আউটপুটের একটি সিরিজের প্রয়োজন হয়, যেমন চ্যাটবট বা ছবি-উৎপাদন মডেলগুলিতে।
পুনরাবৃত্তিমূলক ফলাফল উপস্থাপন করতে এই ক্ষমতা ব্যবহার করে ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতা উন্নত করা যেতে পারে।
গ্র্যাডিও স্ট্রিমিং ইনপুটগুলি পরিচালনা করতেও সক্ষম, যেমন রিয়েল-টাইম অডিও স্ট্রীম বা কমান্ড ইনপুটের প্রতিক্রিয়ায় ছবি তৈরি করার জন্য মডেল।
কনফিগারযোগ্য অগ্রগতি বারগুলির জন্য প্ল্যাটফর্মের সমর্থনের জন্য ব্যবহারকারী কীভাবে অগ্রগতি আপডেটগুলি দেখেন তার উপরও আপনার নিয়ন্ত্রণ রয়েছে।
এই কার্যকারিতা জটিল গণনা বা ডেটা বিশ্লেষণ সহ অনেক প্রক্রিয়াকরণের সময় প্রয়োজন এমন কাজের জন্য খুবই সহায়ক।
অগ্রগতি ট্র্যাক করার গ্র্যাডিওর ক্ষমতা টিকিউডিএম লাইব্রেরির অন্তর্ভুক্তির দ্বারা আরও উন্নত হয়েছে, যা কাজের অগ্রগতির উপর ভিজ্যুয়াল প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
10 কুইভার
Quivr একটি গেম পরিবর্তনকারী প্ল্যাটফর্ম হিসাবে আবির্ভূত হয় যা নিজেকে আপনার "দ্বিতীয় মস্তিষ্ক" এবং ব্যক্তিগত সহকারী হিসাবে অবস্থান করে, এটিকে সহযোগিতামূলক সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
দ্রুত সেটআপ এবং সহজবোধ্য বৈশিষ্ট্যগুলি এই ওপেন-সোর্স টুলটিকে বড় ডেভেলপমেন্ট টিম বা ওপেন-সোর্স সম্প্রদায়গুলিতে কাজ করা যে কোনও ব্যক্তির জন্য একটি দুর্দান্ত সম্পদ করে তোলে৷
Quivr ব্যবহার করা সত্যিই সহজ; আপনি পাঁচ সেকেন্ডেরও কম সময়ে আপনার Google অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে সাইন আপ করতে পারেন৷ আপনি প্ল্যাটফর্মে আপনার ফাইলগুলি সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে আপনার ডেটার সাথে জড়িত হতে পারেন, যা ফাইল আপলোডকে আরও সহজ করে তোলে।
30,000-এরও বেশি লোক এবং 4,000 ব্যবসায়িক পরিষেবা প্রদান করে, Quivr ফাউন্ডেশন মডেল এবং জেনারেটিভ AI ব্যবহার করে AI উদ্ভাবনের অগ্রভাগে রয়েছে।
শীর্ষ 100টি ওপেন-সোর্স প্রকল্পের মধ্যে, এই সম্প্রদায়-চালিত প্ল্যাটফর্মটি 26,000 টিরও বেশি বিকাশকারীকে পরিবেশন করে৷ পরবর্তী প্রজন্মের AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশের জন্য একটি স্থিতিশীল পরিবেশ প্রদান করে, Quivr প্রতিষ্ঠানগুলিকে সম্পূর্ণরূপে নতুনত্বের জন্য AI ব্যবহার করতে সক্ষম করে নিজেকে আলাদা করে।
একটি ডিজিটাল সহকারী হিসাবে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করে এবং ক্লান্তিকর প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে, কুইভার উন্নয়নের জন্য একটি প্ল্যাটফর্মের চেয়ে বেশি কাজ করে। এটি কর্পোরেট দক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করে।
Quivr-এর ওপেন-সোর্স ডিজাইন বৈশিষ্ট্য অনুরোধ, বাগ রিপোর্ট এবং ডকুমেন্টেশনে সম্প্রদায়ের অংশগ্রহণকে উৎসাহিত করে।
GitHub-এ সোর্স কোডে সহজে অ্যাক্সেসের মাধ্যমে স্বচ্ছতা এবং সমবায় উন্নয়ন নিশ্চিত করা হয়। এই কৌশলটি সম্প্রদায়ের অনুভূতি ছাড়াও ধ্রুবক উদ্ভাবন এবং প্ল্যাটফর্মের উন্নতির প্রচার করে।
উপসংহার
ওপেন-সোর্স এআই এবং পরিবেশের উপর এর প্রভাব, এটি কীভাবে প্রযুক্তিগত উন্নয়নকে গণতান্ত্রিক করে তোলে এবং ভক্ত, গবেষক এবং বিকাশকারীদের মধ্যে সহযোগিতাকে উত্সাহিত করে।
যে কেউ ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে এআই প্রযুক্তি ব্যবহার, পরিবর্তন এবং বিতরণ করতে পারে, যা গিটহাবের মতো ওয়েবসাইটগুলিতে সমৃদ্ধ উদ্ভাবন কেন্দ্র তৈরির দিকে পরিচালিত করেছে।
টেনসরফ্লো, একটি টুল যা AI গবেষণা এবং উদ্ভাবনের গতি বাড়ায়, এটি একটি উদাহরণ, যেমন Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI, এবং AbanteAI (Mentat) এর মতো ওপেন-সোর্স প্ল্যাটফর্মের একটি সংখ্যা।
এই সিস্টেমগুলি AI-চালিত সফ্টওয়্যার বিকাশ সহজ করে যাদের কোডিং জ্ঞান নেই তাদের জন্য, মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির উন্নতি করে এবং AI-চালিত কোডিং সমর্থন অফার করে।
বিশেষ করে স্টার্টআপের জন্য, তারা খরচ-কার্যকারিতা, নমনীয়তা এবং বর্ধিত উত্পাদনশীলতা সহ সুবিধা প্রদান করে।
গবেষণা এবং বাণিজ্যিক সৃষ্টিকে ত্বরান্বিত করার পাশাপাশি, এআই প্রযুক্তির এই গণতন্ত্রীকরণটি একটি বৃহত্তর শ্রোতাদের কাছে অ্যাক্সেস উন্মুক্ত করে, একটি বিশেষ ক্ষেত্র থেকে নির্বাচিত কয়েকজনের জন্য এআই পরিবর্তন করে একটি সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টায়।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন