Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Inteligentzia intelektualak gure ingurunea guztiz aldatu du, eta aldaketa honen laguntzaile nagusia kode irekiko komunitatea da.
Imajinatu asmakizunak libreki trukatzen diren gizarte bat, ideiak isurtzen uzten diren eta sarrerako oztopoak funtsean ez dira existitzen.
Hemen aurkitzen da kode irekiko AI.
Garatzaileek, akademikoek eta zaleek elkarrekin lan egiten dute ekosistema dinamiko honetan gure etorkizuna eraldatzen ari diren teknologiak sortzeko. Arakatu unibertso zirraragarri hau non adimen artifizialeko askoren lankidetza-esfortzua da, aukeratutako gutxi batzuen domeinu esklusiboa baino.
AIren garapena ez da nabarmena izan. Adimen artifiziala XX. mendearen erdialdeko hasierako faseetatik gaur egungo teknologiaren zutabe gisa izatera iritsi da.
Aurrerapen hori kode irekiko komunitateak bultzatu du neurri handi batean.
Google-ren TensorFlow bezalako proiektuak horren adibide bikaina dira. Tresna bat baino gehiago, TensorFlow AIren hainbat ekimen ahalbidetu dituen katalizatzailea da, ikerketa bizkortuz eta berrikuntzei bidea irekiz.
Bere eragina hainbat aplikaziotan ikus daiteke, adibidez aurresateko analisiak eta hizkuntzaren tratamendua.
Beraz, zer da zehazki kode irekiko IA?
AI guztion eskura jarri zuen. AI teknologiak denek erabili, aldatu eta parteka ditzakete kode irekiko plataformei esker. Plataforma hauek AI berrikuntzarako zentro biziak sortu dituzte GitHub bezalako webguneetatik.
Hemen dena dago eskuragarri, libreki partekatuta, oinarrizko AI ereduetatik hasi eta algoritmo korapilatsuetaraino. Estrategia honek talde-lana sustatzen du, sormena sustatzen du eta IA publiko handiagoari irekitzen dio.
Kode irekiko AI erabiltzearen onurak handiak dira. Batez ere startupek asko dute irabazteko. Demagun ideia asko dituen baina finantzaketarik gabeko enpresa teknologiko txiki bat.
Konponbide konplexuak sor ditzakete bankua hautsi gabe kode irekiko IAri esker. AI teknologiak beren eskakizunak betetzeko aldatuz, ikerketa eta produktuen sorrera bizkortu ditzakete.
Malgutasun eta kostu-eraginkortasun hori abantaila handiak dira negozio berrientzat. Hori dela eta, kode irekiko tresna eta plataforma nagusiak bildu ditugu argitalpen honetan, zerbait harrigarria eraiki dezazun.
1. Substratua
Substratus kode irekiko plataforma iraultzaile bat da, ikaskuntza automatikoaren ereduaren garapena eta prestakuntza eszena eraldatzen ari dena.
Kubernetes APIan eredu, zerbitzaria, datu-multzoa eta koadernoa bezalako neurriko baliabideak integratuz, plataforma honek Kubernetes kontrol-planoaren ahalmenak modu berezian hedatzen ditu eta bizitza osoa orkestratzen du. ikasteko makina ereduak.
Model baliabidea, iturburu-kodea pisuak eta alborapenak konbinatzen dituena makina-ikaskuntza ereduaren instantzia bat eraikitzeko, Substratus-en osagai nagusia da.
Eredu honek moldakortasuna eta sinpletasuna eskaintzen du ereduaren eraikuntzan, Git biltegitik erator daitekeelako edo lehendik dagoen eredu bat eta bat erabiliz eraiki daitekeelako. prestakuntza-datu multzoa.
Gainera, Substratus Zerbitzariaren baliabidearekin dator, zure AI ereduak baliabide funtzional eta erabilgarri bihurtzeko prozesua errazten du eredu bat HTTP API baten bidez inferentzia inferentzia egiteko.
Datuen inportazioa eta eraldaketa errazten dituen funtsezko beste elementu bat Dataset baliabidea da.
Erabiltzaileak datuak inportatzeko iturburu-kodera zuzentzen ditu, Substratusek exekutatu eta edukiontzietara eramaten dituena, datuen prozesamendu eraginkorra bermatzeko.
Koadernoa baliabidea, hau da Jupyter Notebook Kubernetes kluster baten barruan errendimendu handiko baliabide konputazionaletan exekutatzen den instantzia iraultzailea da garatzaileentzat.
Honi esker, ikaskuntza automatikoko iturburu kodea sortzea ahalbidetzen da tokiko ordenagailu txikietan ere erabil daitekeen hardware fidagarrian. Zure prozesuan Substratus sartzeak hainbat abantaila ditu.
Hodei-ezarpen ezberdinetan trebatu eta zerbitza ditzakezu ikasketa automatikoko ereduak, hodei gurutzatutako substratua delako.
Substratus-ek ez du kodeketarik behar eta optimizazio integratuak eskaintzen ditu, kode irekiko hizkuntza eredu handiak (LLM) hedatzea eta doitzea erraztuz. Jupyter koadernoak urrunetik abiarazi daitezke komando bakarrarekin, eta, ondorioz, garapen prozesu leuna izan daiteke.
Batez ere, Substratus-ek Kubernetes-ek baldintza gutxirekin instalatzen duen ingurune guztietan funtzionatzen du eta zure sareko datuak babesten ditu.
Bere zero eskalatze ikuspegiak GPUren kostuak optimizatzen ditu eta edukiontziak erabiltzen ditu errepikagarriak diren eszenatokiak sortzeko. Gainera, GitOps natiboki erabiltzen da, eraginkortasun operatiboa hobetuz.
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI-ren Mentat-ek aurrerapen handia suposatzen du AI bidezko kodeketaren laguntzan, GPT-4-ren gaitasun konplexuak erabiliz kodea nola ekoizten eta maneiatzen den iraultzeko.
Imajinatu Mentat komando-lerrotik behar dituzun komandoak hornitzea eta gero hura ikusten kodea sortzen du iturburu fitxategi berrietan edo lehendik daudenetan erraztasunez.
Zure garapen-prozesua erraztu dezakezu zure IDE eta IDE baten arteko kopia-itsatsi denbora behar duen denbora kenduz. Txateatu GPT arakatzailearen leihoa komando lerroko interfaze leun honi esker.
Copilot-en lineako gomendioak bezalako tresnek egin dezaketenaz harago, Mentat zuretzat kodea idazteko egina dago. Mentat zure eskakizunetara egokitzen da, bi egoeretan lagunduz, lehendik dagoen kodearekin lanean ari zaren edo zeregin berri bat hasi.
Trebetasun honek aurrerapen handia suposatzen du AI-k lagundutako kodifikazioan, kode baliagarria eta ekidigarria sortzen baitu gomendioak bakarrik egin beharrean.
Garatzaileek Mentat erabiltzen dutenean, haien produktibitatea handitzen da, lan korapilatsu eta sortzaileagoetan kontzentratu daitezkeelako, kodeketa neketsu eta errepikakorra programaren esku uzten duten bitartean.
Mentat-en moldagarritasuna kodeketaren elementu asko jorratzen dituzten aplikazioen zabaleran erakusten da, hala nola, proiektu berrietarako lehen zirriborroa sortzea, arazoak konpontzea eta kode-oinarri berri batera azkar egokitzea.
AI-k lagundutako kodeketaren eremuak garapen itxaropentsu asko ditu aurretik. Programatzaileak AIren mende egon daitezke orain kodeen berrikuspenak, akatsen adabakiak eta zuzenketa sintaktikoak bezalako zereginak egiteko.
Honek Mentat bezalako plataformak barne hartzen ditu. Teknologiak programatzaileak guztiz ordezkatuko ez dituen arren, AI-a gero eta paper handiagoa jokatzen ari da programazioan eta aliatu lagungarri bihurtzeko prest dago.
Kodetze-prozesua birdefinitu liteke giza adimenaren eta AIaren eraginkortasunaren arteko lankidetza horren ondorioz, akatsetarako joera gutxiago eta eraginkorragoa izan dadin.
3. ChatDev
ChatDev software garapenerako teknika iraultzaile bat da, eta hizkuntza-eredu handiak (LLM) baliatzen ditu softwarearen garapen-prozesua hobetzeko eta bizkortzeko.
Lengoaia naturaleko komunikazioan oinarritutako esparru berri honek softwarearen garapenaren hainbat fasetan eredu zehatzen beharra kendu nahi du, eta, beraz, industria iraultzen du.
Softwarearen garapen-zikloa lau fase nagusitan banatzen du ChatDev-ek, ur-jauziaren eredu antolatu bat erabiltzen duena: diseinua, kodeketa, probak eta dokumentazioa.
ChatDev-ek fase hauek azpizeregin diskretuetan banatzen ditu etapa bakoitzari agente birtualak esleituz, hala nola probatzaileak eta programatzaileak.
Eragile hauek elkarrizketen bidez elkarrekin lan egiten dute. Zereginen ebazpena eraginkorra egiten da elkarrizketa-kate metodo honen bidez, eta horrek iradokizunak eta irtenbideen baliozkotzea errazten du.
ChatDev-ek LLMetan maiz izaten diren kode-haluzinazioei aurre egiteko gaitasuna da bere abantaila nagusietako bat.
Software-aplikazio modernoak ChatDev-en markoarekin egin daitezke, eta horrek arrisku posible horiek murrizten ere laguntzen du. Plataformaren diseinua txat-kate batean oinarritzen da, zereginetara bideratutako rol-jokoa eta agente birtualen arteko komunikazio eraginkorra errazten duena.
Horrek garapen prozesu irekia eta kooperatiboa dakar, non azken erabiltzaileek erabakiak hartzeko prozesuan aktiboki parte har dezaketen eta zereginak txanda anitzeko eta testuinguruari buruzko elkarrizketen bidez burutzen diren.
Diseinu fasean, ChatDev-ek mezu pertsonalizatuak eta gonbidapenak erabiltzen ditu bere agenteen karguak esleitzeko, hala nola CEO, CPO eta CTO, bezeroak emandako hasierako kontzeptuan oinarrituta.
Fase honek Memory Stream, Self-Reflection eta Task Assignment bezalako sistemak barne hartzen ditu, agente bakoitzak bere zeregina ahalik eta ondoen betetzen duela ziurtatzen dutenak.
Kodeen sorrera eta GUI garapena erantzukizun txikiagoetan banatzen dira kodetze fasean zehar, besteak beste, CTO, programatzaile eta arte diseinatzaile postuak barne.
Objektuetara zuzendutakoa erabiltzea programazio hizkuntzak, markoak kodea sortzeko arazoei aurre egiten die "pentsamendu-argibideak" metodo bat sartuz, pentsamendu-katearen gonbitetan inspiratuta dagoena.
Arazoak konpontzeko ideiak bereziki zuzenduta, teknika honek kode zuzena eta egokia sortzea bermatzen du.
4. Fluxua AI
Flowise AI tresna iraultzaile bat da AI-k gidatutako softwarearen arloan, arrastatu eta jaregiteko funtzioagatik bereizten dena kodetze gutxi edo bat ere behar duena.
Metodo berri honek Hizkuntza Eredu Handiaren (LLM) aplikazioen garapena eta bistaratzea errazten du, batez ere kodeketa esperientzia handirik ez duten pertsonentzat.
Flowise AI LLM aplikazioak garatzen bikaina da, prozedura korapilatsua topaketa hurbilago batean erraztuz. Flowise AIren egiteko gaitasuna web scraping eta galderak erantzuteko lanak erraztea da bere ezaugarri nagusietako bat.
Esate baterako, Flowise AI-k zure webguneko esteka guztiak ezabatzeko eta LLM batek zure webguneko edukiaren araberako kontsultei erantzuteko zeregina kudeatu dezake.
Plataformak Pinecone bezalako datu-base bektorialekin konektatzen du datuak gordetzeko eta berreskuratzeko, eta Cheerio Web Scraper nodoa aprobetxatzen du estekak scraping egiteko.
Horri esker, datuak webgune batetik datu-base batera erraz igo daitezke, eta LLM batek datu-base hori erabil dezake erabiltzaileen galderei erantzuteko.
Gainera, Flowise AI sistema-mezuak definitzeko egiten da erabilera-eszenatoki desberdinetarako, hala nola, QA Chain Conversational Retrieval.
Funtzio hori ezinbestekoa da AIak hizkuntza jakin batean erantzuten duela bermatzeko eta haluzinazioak saihesten dituen moduan, AIren interakzioetan ohikoak diren arazoak.
AI interakzioen fidagarritasuna eta zehaztasuna hobetzen ditu Flowise AI-k ezarpenak konfiguratuz, hala nola, AIaren izena, erantzunaren hizkuntza eta erantzun zehatzak, erantzunik lortzen ez bada.
Webhook eragiketak hasteko tresna bereziak garatzea erabilera-kasu interesgarria da. Flowise AI-k webhook amaierako puntuekin harremanetan jartzeko eta webhook-aren gorputzean beharrezko parametroak eskaintzeko tresnak garatzeko aukera ematen du.
Posible da funtzio hau Gmail eta Google Sheets bezalako beste plataformetara zabaltzea eta hainbat aplikaziorekin konbinatzea, hala nola Discord-era mezuak bidaltzea.
Egokigarritasun honek Flowise AI-ren aldakortasuna erakusten du plataforma eta zerbitzu askotan eragiketa digitalak automatizatzeko eta optimizatzeko.
5. Pieza
Pezzo garatzaileen lehen AI plataforma gisa bereizten da, eta AI funtzioak nola diseinatzen, probatzen, kontrolatzen eta zabaltzen diren birdefinitzen du.
Kostua eta errendimendua optimizatzeko diseinatuta dago AI garapenaren eraginkortasuna hobetzen duen bitartean.
Pezzo-k hamar aldiz bizkorragoa den entrega agintzen du bere ezaugarri indartsuei esker, AI bidezko gaitasunen hornikuntzan azelerazio nabarmena ahalbidetzen dutenak.
Azkar kudeatzeko sistema zentralizatua Pezzoren funtzionalitatearen muinean dago.
Datorren irtenbide hau bertsioaren kontrola eta berehalako produkzioa zabaltzeko gaitasunak, AI-ren abisu guztiak leku bakarrean prozesatzea ahalbidetzen du.
Proiektuetan koherentzia mantentzen eta AI eragiketak optimizatzen saiatzen diren taldeentzat, gaitasun hori ezinbestekoa da. Pezzok behagarritasun tresnak ere eskaintzen ditu AI jardueren eraginkortasuna, kostua eta kalibrea ulertzeko.
Garatzaileek baliabideak arrakastaz optimiza ditzakete beren ezagutza sakonarekin exekuzio azkarrean. Pezzoren trebetasunen funtsezko beste osagai bat arazoak konpontzea da.
Arazketa-denbora asko murrizten da, exekuzio azkarrak denbora errealean ikuskatzea ahalbidetzen baitu. Funtzio honekin lankidetza-tresnak sartzen dira taldeek elkarrekin lan egiten laguntzeko eta elkarrekin lan egiten laguntzeko AI funtzio indartsuak sortzeko.
Pezzoren ezaugarriak bezain anitzak dira bere erabilera-kasuak. Garatzaileek aplikazioetan AI ereduak guztiz erabil ditzaten, kode irekiko tresna-kutxa bat eskaintzen du AI garapen bizkorrako.
Ezaugarri nagusiak honako hauek dira: gonbita-administrazio zentralizatua, gonbidapenen sorkuntza eta bertsio eraginkorra, berehalako inplementazioak, behagarritasun osoa, arazoen konponketa eraginkorra eta kostuen gardentasuna.
Hainbat garapen-testuingurutan erabil daiteke bezero ugari onartzen dituelako, hala nola Python eta Node.js. Plataformaren eraginkortasunaren eta erabiltzeko erosotasunaren adibide bat bere kudeaketa puntualaren instrukzioa da.
AI jarduerak erabiltzaileek guztiz kudea ditzakete, bertsioen kontrola, entrega azkarra, sorkuntza azkarra eta monitorizazioa barne. Galdeketa bat sortzeko, lehenik eta behin Prompt Editor erabiliz diseinatu behar da.
Ondoren, Pezzon probatu behar da, bere parametroak errendimendu onena lortzeko egokitu, gero konprometitu eta argitaratzen da.
Prozedura sinplifikatu honek bermatzen du argitaratutako gonbita bakoitzak nahi bezala funtzionatuko duela, kode gutxienarekin.
6. MindsDB
MindsDB kode irekiko datu-base birtual berritzailea da, datuen kudeaketan eta AIan aurrerapen handia adierazten duena.
Bakarra da AI algoritmoak denbora errealeko datuekin fusionatzeko modu sortzaileagatik. "Lanpostuak" eta "AI Taulak", abangoardiako bi osagaiek, datuen eta AIren integrazio arin hau ahalbidetzen dute.
Denbora errealeko datuen jarduerak errazago orkestra daitezke Jobs erabiliz, eta denbora errealeko datuak eta AI ereduak zuzenean lotu daitezke AI Taulekin.
MindsDB-ren moldagarritasunaren adierazgarri dira datu-base eta plataforma nagusiekin dituen 70 teknologia eta datu interfaze baino gehiago, hala nola MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server eta Snowflake.
Bere aldakortasunak BI hainbat tresnarekin elkarreragingarritasuna ere barne hartzen du, hala nola Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker eta Domo.
MindsDB-k bere funtzionaltasuna hedatzen du Lightwood, a ikaskuntza sakoneko esparrua PyTorch-en oinarrituta.
Garatzaileei egokitzen zaien ikuspegi sinplifikatu batekin, MindsDB-k AI aplikazioak garatzeko prozesua arintzen du.
Garatzaileei AI ereduekin komunikatzeko aukera ematen die SQL esamolde ezagunak erabiliz, eta horrek ikaskuntza automatikoarekin lotutako konplexutasuna murrizten du.
Hainbat AI esparru eta eredurekin bateragarria da, hala nola TensorFlow, PyTorch eta OpenAI-ren GPT-3, ikuspegi honen erabilerraztasuna osatzen du.
Plataformak, gainera, azpiegitura konfiguratu gabe AI aplikazioak abian jartzea errazten du, AI jarduera ugari automatizatuz, datuen aurretratamendutik eta ereduen prestakuntzatik inferentziaraino.
Interfaze ezagugarria eskainiz eta ikaskuntza automatikoaren konplexutasunak iragaziz, AI aplikazioak sortzea asko bizkortzen du.
Zero azpiegituraren konfigurazio batek AI aplikazioen hedapena errazten du, prozesuen eraginkortasuna areagotuz. Gainera, MindsDB eskalagarria da eta AI aplikazio sofistikatuen beharrak asetzeko gai da.
MindsDB-k mundu errealeko aplikazio sorta zabala eskaintzen du. Jendea benetan eta arrakastaz parte hartzen duten chatbot adimentsuak eraikitzeko erabil daiteke.
7. Mars
MarsX software garapenerako punta-puntako plataforma da, mugikorren eta lineako aplikazioak egiteko prozesua eraldatzen duena.
Funtsean, kodea eraginkorra berrerabiltzeko beharra da MarsX programazioan konpontzen saiatzen den arazoa.
Stack Overflow bezalako guneetako esparruak eta kode zatiak eskuragarri egon arren, proiektuaren kodearen ehuneko handi bat hutsetik garatzen da.
Garapen-prozesuaren eraginkortasunik ezak MarsX sortu zen, pila osoko liburutegiak edo frontend eta backend osagaiak integratzen dituzten software-garapeneko kitak (SDK) eskaintzen dituen konpainia.
Erabilera eta ulermena errazteko, MarsX-ek pila osoko liburutegi hauek estandarizatu ditu, software soluzio integraletarako ezinbestekoak direnak.
Garatzaileek tresna berriekin esperimentatzeko gogoa dutela, baina ez denbora inbertsio handi baten prezioan, MarsX-ek liburutegi hauek azkar probatu daitezkeela ziurtatzen du.
Plataformaren merkatuan eskuragarri daude kanpoko garatzaileek egindako mikro-aplikazio edo programa labur eta espezializatuak.
Garatzaileei hutsetik eraikitzea eskatu beharrean aurrez egindako irtenbide bikainak eskainiz, mikro-aplikazio hauek (adibidez, txat-programak edo Airbnb edo Instagram bezalako webgune ezagunen klonak) garatzaileei denbora aurrezten diete.
MarsX-ek eskaintzen duen No Code, Low Code, Custom Code eta AI nahasketak bereizten du. Egokigarritasun horri esker, programatzaileek web eta mugikorreko aplikazio konplexuak diseina ditzakete kodeketa-gaitasun maila ezberdinetan.
Jada ez da beharrezkoa Garapen Integratuko Ingurune (IDE) askoren artean aldatzea plataformari esker, mikroaplikazio hauek aldatzea errazten baitu ingurune uniforme bat eskainiz.
Mikroaplikazioak denbora errealean biltzea eta eguneratzea errazteko, plataformak bere garapen-ingurune integratua (IDE) ere badu.
MarsX-ek erabilgarritasunari ematen dion garrantzia aproposa da aplikazioak azkar eraiki eta eguneratu behar dituzten startup eta garatzaileentzat.
8. Vanna AI
Vanna AI AI-k bultzatutako negozio adimenaren laguntzaile indartsua da, datu-multzoekin elkarreragiteko modua aldatzen ari dena.
Punta-puntako teknologia honek Hizkuntza Eredu Handiak (LLM) erabiltzen ditu zure datu-baserako SQL kontsulta zehatzak sortzeko eta exekutatzeko.
Vanna berezia da bere errendimendua eskaintzen dituen entrenamendu-datuen arabera doitzen duelako, zehaztasun handia ahalbidetuz datu multzo konplikatuetan ere.
Horrek esan nahi du Vanna gero eta trebeagoa dela datu-egitura konplikatuak maneiatzen eta ulertzen zenbat eta datu gehiago elikatzen dituzun.
Vanna AI nabarmena da segurtasuna eta pribatutasuna azpimarratzeagatik. Zure datu-basearen edukia pribatua mantentzen da, LLMk metadatuekin soilik funtzionatzen baitu, hala nola eskemekin, dokumentazioarekin eta kontsultarekin, zure datu-basearekin elkarreraginean dagoen bitartean.
Gainera, Vanna AI-k edozein datu-basetarako konexioak sortzeko askatasuna ematen dizu eta BigQuery, Postgres eta Snowflake bezalako datu-base ezagunetarako euskarri integratua dakar.
Horrek tresna izugarri moldagarria bihurtzen du datuak kudeatzeko eskakizun ugarietarako. Plataformak integrazio aukera paregabeak ditu.
Vanna Jupyter Notebook batean hasteko erabil daiteke eta, ondoren, negozio-bezeroetara heda daiteke frontend desberdinak erabiliz, adibidez. web aplikazioak, Streamlit aplikazioak edo Slackbot.
Aukera bikaina da hainbat ezarpen korporatiborako, startupetatik hasi eta erakunde nagusietaraino, bere aldakortasunagatik.
Vanna AI-k SQL edo Python-en kontsulta korapilatsuen beharra kentzea du helburu, zure datu-basetik xehetasunak ateratzeko galderak eginez besterik gabe.
9 Gradio
Gradio tresna malgu eta punta-puntakoa da datu zientziak eta ereduak erabiltzeko eta aurkezteko modua iraultzen ari den ikaskuntza automatikoa.
Aurrez eraikitako hogeita hamar osagai baino gehiagorekin eta berri ugarirekin, Gradiok datu mota ezberdinetarako erakustaldi interaktiboak sortzea errazten du.
Gradio bereizten da bere osagaiak modu estatiko eta interaktiboen artean leunki aldatuz, erakustaldi batean sarrera edo irteera gisa erabiltzen ari diren ala ez kontuan hartuta.
Osagai bakoitzaren izaera eskuz identifikatu behar izatearen buruhaustea saihestu dezakezu bere detekzio automatizatuari esker.
Gradiok ere prestatzen eta postprozesatzen bikain funtzionatzen du, erabiltzaileen interakziorako eta funtzioen beharretarako egokiak diren formatuen artean datuak erraz eraldatzen ditu.
Funtzionalitate hau ezinbestekoa da argazkiak igotzeko edo erabiltzailearen arakatzailean irudi-galeria aurkeztea bezalako zereginetarako.
Aplikazio ezagunetarako, bere ilara-sistema integratuak aldibereko milaka erabiltzaileri laguntzeko gai izan behar du.
Ilara kudeatzeko moduak daude, hala nola, aldi berean zenbat eskaera kudeatu daitezkeen mugatzea. Ikaskuntza automatikoko errutina askok memoria asko erabiltzen dutenez eta erabiltzaileen jarduera handia den garaietan sarbide erregulatua behar dutelako, hau bereziki onuragarria da.
Gradio-k sorgailu-funtzioak erabiltzeko aukera ematen du irteera batzuk behar dituzun egoeretan, esate baterako, txat-botetan edo irudiak sortzeko ereduetan.
Esperientzia interaktiboa hobetu daiteke emaitza iteratiboak aurkezteko gaitasun hori erabiliz.
Gradio-k streaming sarrerak kudeatzeko gai da, hala nola, denbora errealeko audio korronteak edo komandoen sarrerari erantzunez irudiak sortzeko ereduak.
Erabiltzaileak aurrerapen-eguneratzeak nola ikusten dituen kontrola ere baduzu, plataformak aurrerapen-barra konfiguragarrien laguntzari esker.
Funtzionalitate hau oso lagungarria da prozesatzeko denbora asko behar duten zereginetarako, kalkulu konplikatuak edo datuen analisia barne.
Gradiok aurrerapena jarraitzeko duen gaitasuna areagotu egiten da tqdm liburutegia sartzeak, zereginen progresioari buruzko iritzi bisuala eskaintzen duena.
10 Quivr
Quivr zure "Bigarren Burmuina" eta laguntzaile pertsonal gisa kokatzen den jokoak aldatzen dituen plataforma gisa sortzen da, eta lankidetzarako softwarea garatzeko egokia da.
Konfigurazio azkarrak eta eginbide sinpleek kode irekiko tresna hau garapen-talde handietan edo kode irekiko komunitateetan lan egiten duten edonorentzat balio handia da.
Quivr oso erraza da erabiltzeko; zure Google kontua erabiliz erregistra zaitezke bost segundo baino gutxiagoan. Zure datuekin harremanetan jar zaitezke plataforman zure fitxategiei buruzko galderak eginez, eta horrek fitxategiak kargatzea errazten du.
30,000 pertsona eta 4,000 negozio baino gehiagori zerbitzatzen die, Quivr AI berrikuntzaren abangoardian dago Foundation Models eta Generative AI erabiliz.
Kode irekiko 100 proiektu nagusien artean, komunitateak bultzatutako plataforma honek 26,000 garatzaile baino gehiagori balio du. Hurrengo belaunaldiko AI aplikazioak garatzeko ingurune egonkorra eskainiz, Quivr-ek bere burua bereizten du erakundeei AI erabat erabiltzeko aukera ematen die berrikuntzarako.
Erabakiak hartzen laguntzen duen eta prozesu neketsuak automatizatzen dituen laguntzaile digital gisa, Quivr-ek garapenerako plataforma bat baino gehiago da. Horrek enpresaren eraginkortasuna areagotzen laguntzen du.
Quivr-en kode irekiko diseinuak komunitatearen parte-hartzea bultzatzen du funtzioen eskaeretan, akatsen txostenetan eta dokumentazioan.
Gardentasuna eta garapen kooperatiboa GitHub-en iturburu-koderako sarbide errazak bermatuta daude. Estrategia honek etengabeko berrikuntza eta plataforma hobetzea sustatzen du komunitate sentimenduaz gain.
Ondorioa
Kode irekiko IA eta ingurumenean dituen ondorioak, garapen teknologikoa nola demokratizatzen duen eta zale, ikertzaile eta garatzaileen arteko lankidetza sustatzen duen arreta jarriz.
Edonork erabili, aldatu eta banatu dezake AI teknologia kode irekiko plataformak erabiliz, eta horrek GitHub bezalako webguneetan berrikuntza zentro oparoak sortzea ekarri du.
TensorFlow, AI ikerketa eta berrikuntza bizkortzen dituen tresna da adibide bat, Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI eta AbanteAI (Mentat) bezalako kode irekiko hainbat plataforma.
Sistema hauek kodetze ezagutza gutxi dutenentzat AI bultzatutako softwarearen garapena errazten dute, ikaskuntza automatikoko ereduen sorrera hobetzen dute eta AIren bidez kodetzeko laguntza eskaintzen dute.
Batez ere startupentzat, abantailak eskaintzen dituzte, besteak beste, kostu-eraginkortasuna, malgutasuna eta produktibitate handiagoa.
Ikerketa eta sorkuntza komertziala bizkortzeaz gain, AI teknologiaren demokratizazio honek publiko zabalagorako sarbidea irekitzen du, IA eremu espezializatu batetik aukeratutako gutxi batzuentzat lankidetza-ahalegin batera aldatuz.
Utzi erantzun bat