Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
AI hat ús omjouwing folslein feroare, en in wichtige bydrage oan dizze feroaring is de iepen boarne-mienskip.
Stel jo in maatskippij foar wêryn útfinings frij wurde útwiksele, ideeën wurde tastien om te streamen, en tagongsobstakels yn wêzen net bestean.
Dit is wêr't iepen boarne AI wurdt fûn.
Untwikkelders, akademisy en entûsjasters wurkje gear yn dit dynamyske ekosysteem om technologyen te meitsjen dy't ús takomst transformearje. Ferkenne dit spannende universum wêr keunstmjittige yntelliginsje is in gearwurkjende ynspanning troch in protte ynstee fan it eksklusive domein fan in pear selekteare.
De ûntwikkeling fan AI hat neat minder as opmerklik west. Artificial Intelligence is in lange wei gien fan har iere fazen yn 'e midden fan' e 20e ieu oant har hjoeddeistige status as in pylder fan technology.
Dizze foarútgong is foar in grut part dreaun troch de iepen boarne-mienskip.
Projekten lykas Google's TensorFlow binne hjir in geweldich foarbyld fan. Mear dan gewoan in ark, TensorFlow is in katalysator dy't ferskate AI-inisjativen ynskeakele hat, ûndersiik fersnelle en it paad foar ynnovaasjes easke.
De ynfloed dêrfan kin wurde waarnommen yn in ferskaat oan tapassingen, lykas predictive analytics en taalferwurking.
Dat, wat is krekt AI dat iepen boarne is?
AI makke it tagonklik foar elkenien. AI-technologyen kinne troch elkenien brûkt, feroare en dield wurde troch iepen boarne-platfoarms. Dizze platfoarms hawwe libbene sintra makke fan AI-ynnovaasje út websiden lykas GitHub.
Alles is hjir beskikber, frij dield, fariearjend fan basis AI-modellen oant yngewikkelde algoritmen. Dizze strategy befoarderet teamwurk, stimulearret kreativiteit, en iepenet AI foar in grutter publyk.
De foardielen fan it brûken fan iepen boarne AI binne substansjeel. Benammen startups hawwe in soad te winnen. Beskôgje in lyts technologybedriuw mei in protte ideeën, mar gjin finansiering.
Se kinne komplekse oplossingen meitsje sûnder de bank te brekken troch iepen boarne AI. Troch AI-technologyen te feroarjen om oan har eigen easken te foldwaan, kinne se ûndersyk en produktkreaasje fersnelle.
Dizze fleksibiliteit en kosten-effektiviteit binne grutte foardielen foar nije bedriuwen. Dêrom hawwe wy de top iepen boarne ark en platfoarms yn dizze post gearstald, sadat jo wat geweldich kinne bouwe.
1. Substratus
Substratus is in revolúsjonêr iepen-boarne-platfoarm dat de ûntwikkeling en trainingssêne foar masinelearmodellen transformeart.
Troch maatwurkboarnen lykas Model, Server, Dataset en Notebook te yntegrearjen yn 'e Kubernetes API, wreidet dit platfoarm unyk de mooglikheden fan it Kubernetes-kontrôlefleantúch út en orkestreart it hiele libben fan masine learmodellen.
De Model-boarne, dy't boarnekoade kombineart mei gewichten en foaroardielen om in masine-learmodeleksimplaar te konstruearjen, is de sintrale komponint fan Substratus.
Dit model biedt veelzijdigheid en ienfâld yn modelbou, om't it kin wurde ôflaat fan in Git-repository of konstruearre mei in besteand model en in training dataset.
Boppedat komt Substratus mei de Server-boarne, dy't it proses ferienfâldigt fan it feroarjen fan jo AI-modellen yn funksjonele en brûkbere boarnen troch in model te bleatsjen fia in HTTP API foar konklúzje.
In oar essensjeel elemint dat gegevensymport en transformaasje makliker makket is de Dataset-boarne.
It rjochtet brûkers nei de boarnekoade foar it ymportearjen fan gegevens, dy't Substratus rint en kontenerearret om effektive gegevensferwurking te garandearjen.
De Notebook-boarne, dat is in Jupyter Notebook eksimplaar dy't rint op heechprestearjende berekkeningsboarnen binnen in Kubernetes-kluster, is revolúsjonêr foar ûntwikkelders.
Dit makket it mooglik om masine learen boarnekoade te meitsjen op betroubere hardware dy't sels op lytse lokale kompjûters brûkber is. D'r binne ferskate foardielen fan it opnimmen fan Substratus yn jo proses.
Jo kinne masine-learmodellen derop traine en tsjinje yn in ferskaat oan wolkynstellingen, om't it in cross-cloud-substraat is.
Substratus fereasket gjin kodearring en leveret ynboude optimalisaasjes, wêrtroch it makliker is om iepen boarne grutte taalmodellen (LLM's) yn te setten en te fine. Jupyter-notebooks kinne op ôfstân wurde lansearre mei mar ien kommando, wat resulteart yn in soepel ûntwikkelingsproses.
Substratus funksjonearret primêr yn elke omjouwing wêr't Kubernetes ynstallearret mei lytse easken, en beskermet jo gegevens binnen jo netwurk.
De oanpak fan nul skaalfergrutting optimalisearret GPU-kosten en brûkt konteners om senario's te meitsjen dy't werhelle binne. Derneist wurdt GitOps natuerlik brûkt, wat de operasjonele effektiviteit ferbetterje.
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI's Mentat markearret in wichtige foarútgong yn AI-oandreaune kodearringhelp, mei de komplekse mooglikheden fan GPT-4 om te revolúsjonearjen hoe't koade wurdt produsearre en behannele.
Stel jo foar dat jo Mentat leverje mei de kommando's dy't jo nedich binne fan 'e kommandorigel, en dan sjoch as it generearret koade yn nije as besteande boarne triemmen mei gemak.
Jo kinne jo ûntwikkelingsproses streamlynje troch it tiidslinende kopiearje-plakken tusken jo IDE en a Chat GPT browserfinster tank oan dizze glêde kommandorigelynterface.
Behalven wat ark lykas Copilot's inline-oanbefellings kinne dwaan, is Mentat makke om koade foar jo te skriuwen. Mentat past him oan oan jo easken, helpt yn beide situaasjes, of jo wurkje mei foarôf besteande koade of begjinne mei in nije taak.
Dizze feardigens fertsjintwurdiget in grutte foarútgong yn AI-assistearre kodearring, om't it nuttige, aksjebere koade genereart ynstee fan allinich oanbefellings te meitsjen.
As ûntwikkelders Mentat brûke, nimt har produktiviteit ta om't se kinne konsintrearje op mear yngewikkelder en kreativer wurk, wylst se de ferfeelsume en repetitive kodearring nei it programma litte.
De oanpassingsfermogen fan Mentat wurdt toand yn har breedte fan applikaasjes dy't in protte eleminten fan kodearring oanpakke, lykas it meitsjen fan in earste ûntwerp foar nije projekten, probleemoplossing en fluch oanpasse oan in nije koadebase.
It fjild fan AI-assistearre kodearring hat in ton kânsrike ûntjouwings foarút. Programmeurs kinne no ôfhinklik wêze fan AI om taken te dwaan lykas koadebeoardielingen, bugpatches en syntaktyske korreksjes.
Dit omfettet platfoarms lykas Mentat. Hoewol it net wierskynlik is dat technology programmeurs folslein ferfange sil, spilet AI in mear en gruttere rol yn programmearring en is ree om in nuttige bûnsmaat te wurden.
It kodearingsproses kin op 'e nij wurde definieare as gefolch fan dit partnerskip tusken minsklike yntelliginsje en de effisjinsje fan AI, wêrtroch it minder flaterberich en effisjinter makket.
3. ChatDev
ChatDev is in revolúsjonêre technyk foar softwareûntwikkeling dy't gebrûk makket fan Large Language Models (LLM's) om it softwareûntwikkelingsproses te ferbetterjen en te fersnellen.
Dit nije ramt, basearre op natuerlike taalkommunikaasje, besiket de needsaak foar spesifike modellen yn ferskate stadia fan softwareûntwikkeling ôf te meitsjen, en revolúsjonearret dêrom de yndustry.
De softwareûntwikkelingssyklus is ferdield yn fjouwer haadstadia troch ChatDev, dy't in organisearre wetterfalmodel brûkt: ûntwerp, kodearring, testen en dokumintaasje.
ChatDev ferdielt dizze fazen yn diskrete subtaken troch it tawizen fan firtuele aginten, lykas testers en programmeurs, oan elke poadium.
Dizze aginten wurkje gear troch petearen. Taakresolúsje wurdt effisjint makke troch dizze konversaasjeketenmetoade, wat suggestjes en oplossingsvalidaasje makliker makket.
It fermogen fan ChatDev om koade-hallusinaasjes oan te pakken - lykas net ûntdutsen defekten of ûntbrekkende ôfhinklikens - dy't faak binne yn LLM's, is ien fan har wichtichste foardielen.
Moderne softwareapplikaasjes kinne makke wurde mei ChatDev's ramt, wat ek helpt om dizze mooglike risiko's te ferminderjen. It ûntwerp fan it platfoarm is basearre op in petearketen dy't taakrjochte rolspieljen en effisjinte kommunikaasje tusken firtuele aginten fasilitearret.
Dit liedt ta in iepen en koöperative ûntwikkelingsproses dêr't ein brûkers aktyf kinne meidwaan oan it beslútfoarmingproses en taken wurde foltôge troch multi-turn, kontekstbewuste petearen.
Tidens it ûntwerpstadium brûkt ChatDev oanpaste berjochten en prompts om syn aginten posysjes as CEO, CPO en CTO ta te jaan, basearre op it earste konsept levere troch de klant.
Dizze faze omfettet systemen lykas Memory Stream, Self-Reflection, en Task Assignment, dy't derfoar soargje dat elke agint syn taak nei it bêste fan syn mooglikheden útfiert.
Koadegeneraasje en GUI-ûntwikkeling wurde opdield yn lytsere ferantwurdlikheden yn 'e koadefaze, dy't posysjes omfettet lykas CTO, programmeur en keunstûntwerper.
It brûken fan objekt-rjochte programmeertalen, It ramt rjochtet problemen op koade generaasje troch it yntrodusearjen fan in metoade "gedachte-ynstruksjes" dy't ynspireare is troch keten-fan-gedachte prompts.
Troch spesifyk te rjochtsjen op ideeën foar probleem-oplossen, garandearret dizze technyk krekte en pertinente koade-skepping.
4. Flowise AI
Flowise AI is in revolúsjonêr ark op it mêd fan AI-oandreaune software, ûnderskiede troch syn drag-and-drop-funksje dy't net folle as gjin kodearring fereasket.
Dizze nije metoade makket Large Language Model (LLM) applikaasjeûntwikkeling en fisualisaasje makliker, foaral foar minsken sûnder in protte kodearringûnderfining.
Flowise AI blinkt út yn it ûntwikkeljen fan LLM-apps, it ferienfâldigjen fan de yngewikkelde proseduere yn in mear benaderbere moeting. Flowise AI syn kapasiteit te meitsjen web skraabjen en it beäntwurdzjen fan fragen makliker is ien fan har haadfunksjes.
Bygelyks, Flowise AI kin de taak omgean om alle relatearre keppelings fan jo webside te skrassen en in LLM te reagearjen op fragen basearre op de ynhâld fan jo webside.
It platfoarm ferbynt mei fektordatabases lykas Pinecone om gegevens op te slaan en op te heljen, en it brûkt de Cheerio Web Scraper-knooppunt foar keppelskrapping.
Dit makket it mooglik dat gegevens naadloos wurde oerbrocht fan in webside yn in databank, en in LLM kin dizze databank brûke om te beantwurdzjen op fragen fan brûkers.
Fierder is Flowise AI makke om systeemberjochten te definiearjen foar ferskate gebrûkssenario's, lykas de QA Chain for Conversational Retrieval.
Dizze funksje is essensjeel om te garandearjen dat de AI reagearret yn in bepaalde taal en op in manier dy't hallusinaasjes foarkomt, dy't in faak probleem binne yn AI-ynteraksjes.
De betrouberens en krektens fan AI-ynteraksjes wurde ferbettere troch Flowise AI troch ynstellingen te konfigurearjen lykas de namme fan 'e AI, de taal fan antwurd, en bepaalde antwurden yn it gefal dat gjin antwurd wurdt krigen.
Untwikkeljen fan unike ark om webhook-operaasjes te begjinnen is in ekstra yntrigearjende gebrûksgefal. Flowise AI makket de ûntwikkeling fan ark mooglik dy't kinne kontakt opnimme mei webhook-einpunten en leverje de fereaske parameters yn it lichem fan 'e webhook.
It is mooglik om dizze funksje út te wreidzjen nei oare platfoarms lykas Gmail en Google Sheets en it te kombinearjen mei in ferskaat oan applikaasjes, lykas it ferstjoeren fan berjochten nei Discord.
Dizze oanpassingsfermogen is in foarbyld fan de veelzijdigheid fan Flowise AI yn it automatisearjen en optimalisearjen fan digitale operaasjes op in protte platfoarms en tsjinsten.
5. Stik
Pezzo ûnderskiedt him as in ûntwikkelder-earste AI-platfoarm, en definiearret op 'e nij hoe't AI-funksjes wurde ûntworpen, hifke, kontroleare en ynset.
It is ûntworpen om kosten en prestaasjes te optimalisearjen, wylst de effisjinsje fan AI-ûntwikkeling ferbetterje.
Pezzo belooft maksimaal tsien kear rapper levering troch syn krêftige skaaimerken, dy't in flinke fersnelling yn it oanbod fan AI-oandreaune mooglikheden mooglik meitsje.
It sintralisearre systeem foar promptbehear leit yn it hert fan 'e funksjonaliteit fan Pezzo.
Dizze oplossing, dy't komt mei ferzje en instantaneous produksje ynset mooglikheden, makket de effektive ferwurking fan alle AI-oanfragen op ien plak mooglik.
Foar teams dy't besykje konsistinsje te hâlden oer projekten en AI-operaasjes te optimalisearjen, is dizze mooglikheid essensjeel. Pezzo leveret ek observabiliteitsark om de effektiviteit, kosten en kaliber fan AI-aktiviteiten te begripen.
Untwikkelders kinne boarnen mei har djippe kennis mei súkses optimalisearje yn rappe útfieringen. In oare essinsjele komponint fan Pezzo syn feardichheden is troubleshooting.
Debuggentiid wurdt gâns fermindere, om't it realtime ynspeksje fan rappe útfieringen mooglik makket. Gearwurkingsark binne opnommen mei dizze funksje om teams te helpen soepel en yn unison gear te wurkjen om krêftige AI-funksjes te produsearjen.
Sa ferskillend as de funksjes fan Pezzo binne, binne har gebrûksgefallen. Om ûntwikkelders mooglik te meitsjen om AI-modellen folslein te brûken yn apps, biedt it in iepen boarne ark foar rappe AI-ûntwikkeling.
Wichtige funksjes omfetsje sintralisearre prompt administraasje, effisjinte prompt oanmeitsjen en ferzje, direkte ynset, yngeande observabiliteit, effektive probleemoplossing, en kostentransparânsje.
It kin brûkt wurde yn in ferskaat oan ûntwikkelingskonteksten, om't it in protte kliïnten stipet, lykas Python en Node.js. Ien foarbyld fan 'e effektiviteit en gebrûksgemak fan it platfoarm is syn tydlike behearynstruksje.
AI-aktiviteiten kinne folslein wurde beheard troch brûkers, ynklusyf ferzjekontrôle, snelle levering, rappe generaasje en tafersjoch. Om in prompt te meitsjen, moat it earst makke wurde mei de Prompt Editor.
It moat dan wurde hifke yn Pezzo, syn parameters oanpast foar bêste prestaasjes, dan wurdt it ynset en publisearre.
Dizze ferienfâldige proseduere garandearret dat elke publisearre prompt sil funksjonearje lykas bedoeld, mei it minste oantal koade.
6. MindsDB
MindsDB is in baanbrekkende iepen-boarne firtuele database dy't in substansjele foarútgong fertsjintwurdiget yn gegevensbehear en AI.
It is unyk troch syn kreative manier om AI-algoritmen te fusearjen mei real-time gegevens. "Jobs" en "AI Tables," twa cutting-edge komponinten, meitsje dizze soepele yntegraasje fan gegevens en AI.
Real-time gegevensaktiviteiten kinne makliker wurde orkestreare mei Jobs, en realtime gegevens en AI-modellen kinne direkt keppele wurde mei AI-tabellen.
In yndikaasje fan it oanpassingsfermogen fan MindsDB is de mear dan 70 technologyske en gegevensynterfaces dy't it hat mei topdatabases en platfoarms, lykas MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, en Snowflake.
De veelzijdigheid omfettet ek ynteroperabiliteit mei ferskate BI-ark, lykas Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker en Domo.
MindsDB wreidet syn funksjonaliteit út troch te stypjen Lightwood, a djip learen ramt basearre op PyTorch.
Mei in ferienfâldige oanpak dy't ûntwikkelders passe, streamlines MindsDB it proses fan it ûntwikkeljen fan AI-applikaasjes.
It ûnderskiedt him troch ûntwikkelders yn te skeakeljen om te kommunisearjen mei AI-modellen mei bekende SQL-útdrukkingen, wat de kompleksiteit ferleget faaks ferbûn mei masine learen.
De kompatibiliteit mei ferskate AI-ramten en modellen, lykas TensorFlow, PyTorch, en OpenAI's GPT-3, komplementearret de brûkerfreonlikens fan dizze oanpak.
It platfoarm makket it ek makliker om AI-applikaasjes te lansearjen sûnder ynfrastruktuer opset troch in breed oanbod fan AI-aktiviteiten te automatisearjen, fan gegevensfoarbehanneling en modeltraining oant konklúzje.
Troch in werkenbere ynterface oan te bieden en de kompleksiteiten fan masine learen út te filterjen, versnelt it de skepping fan AI-applikaasjes sterk.
In opset fan nul-ynfrastruktuer streamlines de ynset fan AI-applikaasjes, wêrtroch proses-effisjinsje ferheget. Fierder is MindsDB skalberber en yn steat om te foldwaan oan 'e behoeften fan ferfine AI-applikaasjes.
MindsDB biedt in breed oanbod fan applikaasjes yn 'e echte wrâld. It kin brûkt wurde om yntelliginte chatbots te bouwen dy't minsken echt en mei súkses belûke.
7. Mars
MarsX is in foaroansteand platfoarm foar softwareûntwikkeling dat it proses fan it meitsjen fan mobile en online applikaasjes transformeart.
Yn prinsipe is de needsaak foar effisjint koade opnij it probleem dat MarsX besiket op te lossen yn programmearring.
Nettsjinsteande de beskikberens fan kaders en koade snippets fan siden lykas Stack Overflow, wurdt in grut persintaazje projektkoade tradisjoneel ûntwikkele fanôf it begjin.
De ineffisjinsjes yn it ûntwikkelingsproses liede ta de oprjochting fan MarsX, in bedriuw dat bibleteken mei folsleine stack leveret, as softwareûntwikkelingskits (SDK's) dy't frontend- en backend-komponinten yntegrearje.
Foar ienfâld fan gebrûk en begryp hat MarsX dizze folsleine bibleteken standerdisearre, dy't essensjeel binne foar wiidweidige softwareoplossingen.
Erkennend dat ûntwikkelders graach eksperimintearje mei nije ark, mar net foar de priis fan in substansjele tiidynvestearring, soarget MarsX derfoar dat dizze bibleteken fluch kinne wurde hifke.
In ferskaat oan mikro-apps, as koarte, spesjalisearre programma's makke troch bûtenûntwikkelders, binne beskikber op 'e merk fan it platfoarm.
Troch foarôf makke, treflike oplossingen oan te bieden ynstee fan ûntwikkelders te fereaskje fanôf it begjin te bouwen, besparje dizze mikro-apps - lykas petearprogramma's of klonen fan bekende websiden lykas Airbnb of Instagram - ûntwikkelders tiid.
De miks fan No Code, Low Code, Custom Code, en AI dy't MarsX biedt makket it apart. Dit oanpassingsfermogen stelt programmeurs yn steat om komplekse web- en mobile apps te ûntwerpen op ferskate nivo's foar kodearring.
It is net langer nedich om te wikseljen tusken in protte Integrated Development Environments (IDE's) troch it platfoarm, wat it makliker makket om dizze mikroapps te feroarjen troch in unifoarme omjouwing oan te bieden.
Om de real-time kompilaasje en bywurking fan mikroapps te fasilitearjen, hat it platfoarm ek in eigen yntegreare ûntwikkelingsomjouwing (IDE).
De klam fan MarsX op brûkberens makket it ideaal foar startups en ûntwikkelders dy't apps fluch moatte bouwe en bywurkje.
8. Vanna AI
Vanna AI is in krêftige AI-oandreaune assistint foar saaklike yntelliginsje dy't de manier feroaret wêrop wy omgean mei datasetten.
Dizze state-of-the-art technology brûkt Large Language Models (LLM's) om krekte SQL-fragen foar jo databank te produsearjen en út te fieren.
Vanna is unyk om't it syn prestaasjes oanpast op basis fan de levere trainingsgegevens, wêrtroch grutte krektens sels op yngewikkelde datasets mooglik is.
Dit hâldt yn dat Vanna hieltyd better is yn it behanneljen en begripen fan yngewikkelde gegevensstruktueren hoe mear gegevens jo it fiede.
Vanna AI is opmerklik foar it beklamjen fan feiligens en privacy. Jo database-ynhâld wurdt privee hâlden, om't de LLM allinich wurket mei metadata, lykas as skema's, dokumintaasje en queries, wylst jo ynteraksje mei jo database.
Derneist jout Vanna AI jo de frijheid om ferbiningen te bouwen foar elke database en komt mei ynboude stipe foar bekende databases lykas BigQuery, Postgres en Snowflake.
Dit makket it in ûnbidich oanpasber ynstrumint foar in wiidweidich oanbod fan easken foar gegevensbehear. It platfoarm hat ferlykbere treflike yntegraasjemooglikheden.
Vanna kin brûkt wurde om te begjinnen yn in Jupyter Notebook en dan wurde útwreide nei saaklike klanten mei help fan ferskate frontends lykas webapplikaasjes, Streamlit apps, of Slackbot.
It is in geweldige opsje foar in ferskaat oan bedriuwsynstellingen, fan startups oant grutte organisaasjes, fanwegen syn veelzijdigheid.
Vanna AI is fan doel de needsaak foar yngewikkelde SQL- of Python-fragen fuort te heljen troch it ienfâldich te meitsjen om ynsjoch út jo databank te ekstrahearjen troch gewoan fragen te stellen.
9 graad
Gradio is in fleksibel en cutting-edge ark foar datawittenskip en masine learen dat revolúsjonearret de manier wêrop modellen wurde brûkt en presintearre.
Mei mear as tritich foarboude komponinten en in grut oantal nije, makket Gradio it makliker om ynteraktive demonstraasjes te meitsjen foar ferskate soarten gegevens.
Gradio ûnderskiedt himsels troch har komponinten soepel te wikseljen tusken statyske en ynteraktive modus, ôfhinklik fan oft se wurde brûkt as yn- of útgongen yn in demonstraasje.
Jo kinne de hoofdpijn foarkomme om de aard fan elke komponint manueel te identifisearjen, troch syn automatyske deteksje.
Gradio docht ek útsûnderlik goed yn tarieding en postferwurking, en transformeart gegevens tusken formaten dy't passend binne foar brûkersynteraksje en funksjeferlet mei gemak.
Dizze funksjonaliteit is essensjeel foar taken lykas it uploaden fan foto's of it presintearjen fan in ôfbyldingsgalery yn 'e browser fan 'e brûker.
Foar bekende apps moat it yntegreare wachtrigesysteem tûzenen tagelyk brûkers kinne stypje.
D'r binne manieren wêrop jo de wachtrige kinne beheare, lykas beheine hoefolle oanfragen tagelyk kinne wurde behannele. Om't in protte masine-learroutines in protte ûnthâld brûke en regele tagong fereaskje yn tiden as brûkersaktiviteit heech is, is dit foaral foardielich.
Gradio lit it gebrûk fan generatorfunksjes ta yn situaasjes as jo in searje útgongen nedich binne, lykas yn chatbots of ôfbyldingsgenerearjende modellen.
De ynteraktive ûnderfining kin ferbettere wurde troch dizze kapasiteit te brûken om iterative útkomsten te presintearjen.
Gradio is ek by steat om streaming-ynputen te behanneljen, lykas real-time audiostreams of modellen foar it generearjen fan ôfbyldings yn reaksje op kommando-ynfier.
Jo hawwe ek kontrôle oer hoe't de brûker foarútgongsupdates sjocht troch de stipe fan it platfoarm foar konfigurearbere Progress Bars.
Dizze funksjonaliteit is tige nuttich foar taken dy't in protte ferwurkingstiid nedich binne, ynklusyf yngewikkelde berekkeningen of gegevensanalyse.
Gradio's fermogen om foarútgong te folgjen wurdt fierder ferbettere troch it opnimmen fan 'e tqdm-bibleteek, dy't fisuele feedback biedt oer taakprogression.
10 Quivr
Quivr ûntstiet as in spultsje-feroarjende platfoarm dat himsels as jo "Twadde Brain" en persoanlike assistint positionearret, wêrtroch it geskikt is foar gearwurkjende softwareûntwikkeling.
Snelle opset en rjochte funksjes meitsje dit iepen-boarne-ark in geweldige oanwinst foar elkenien dy't wurket yn grutte ûntwikkelingsteams of iepen boarne-mienskippen.
Quivr is echt maklik te brûken; jo kinne jo oanmelde mei jo Google-akkount yn minder dan fiif sekonden. Jo kinne omgean mei jo gegevens troch fragen te stellen oer jo bestannen op it platfoarm, wat ek it uploaden fan bestannen makliker makket.
Tsjinje mear dan 30,000 minsken en 4,000 bedriuwen, Quivr is oan 'e foargrûn fan AI-ynnovaasje troch it brûken fan Foundation Models en Generative AI.
Under de top 100 iepen boarne-projekten tsjinnet dit mienskipsoandreaune platfoarm mear dan 26,000 ûntwikkelders. It leverjen fan in stabile omjouwing foar it ûntwikkeljen fan folgjende-generaasje AI-applikaasjes, Quivr ûnderskiedt him troch it ynskeakeljen fan organisaasjes om AI folslein te brûken foar ynnovaasje.
As digitale assistint dy't beslútfoarming stipet en ferfeelsume prosessen automatisearret, tsjinnet Quivr as mear dan allinich in platfoarm foar ûntwikkeling. Dit helpt te fergrutsjen corporate effisjinsje.
It iepen-boarne-ûntwerp fan Quivr stimuleart dielname oan mienskip oan funksje-oanfragen, bugrapporten en dokumintaasje.
Transparânsje en koöperative ûntwikkeling wurde garandearre troch maklike tagong ta de boarnekoade op GitHub. Dizze strategy befoarderet konstante ynnovaasje en ferbettering fan platfoarm neist in gefoel fan mienskip.
Konklúzje
Iepenboarne AI en har effekten op it miljeu, mei in fokus op hoe't it technologyske ûntwikkeling demokratisearret en gearwurking stimulearret tusken fans, ûndersikers en ûntwikkelders.
Elkenien kin AI-technology brûke, feroarje en fersprieden mei iepen boarne-platfoarms, dy't hawwe laat ta de skepping fan bloeiende ynnovaasjesintra op websiden lykas GitHub.
TensorFlow, in ark dat AI-ûndersyk en ynnovaasje fersnelt, is ien foarbyld, lykas in oantal iepen boarne-platfoarms lykas Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI, en AbanteAI (Mentat).
Dizze systemen fasilitearje AI-oandreaune softwareûntwikkeling foar dyjingen mei in bytsje oant gjin kennis fan kodearring, ferbetterje it meitsjen fan masine-learmodellen, en biede AI-oandreaune kodearringstipe.
Benammen foar startups leverje se foardielen ynklusyf kosten-effektiviteit, fleksibiliteit en ferhege produktiviteit.
Neist it fersnellen fan ûndersyk en kommersjele skepping, iepenet dizze demokratisearring fan AI technology tagong ta in breder publyk, feroaret AI fan in spesjalisearre fjild foar in selektear nei in koöperative besykjen.
Leave a Reply