Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
A IA cambiou completamente o noso entorno e un dos principais contribuíntes a este cambio é a comunidade de código aberto.
Imaxina unha sociedade na que as invencións se intercambian libremente, as ideas se permiten fluír e os obstáculos de entrada son esencialmente inexistentes.
Aquí é onde se atopa a IA de código aberto.
Os desenvolvedores, os académicos e os entusiastas traballan xuntos neste ecosistema dinámico para crear tecnoloxías que están a transformar o noso futuro. Explora este universo emocionante onde intelixencia artificial é un esforzo colaborativo de moitos máis que o dominio exclusivo duns poucos selectos.
O desenvolvemento da IA foi nada menos que notable. A Intelixencia Artificial percorreu un longo camiño desde as súas primeiras fases a mediados do século XX ata a súa posición actual como alicerce da tecnoloxía.
Este progreso foi impulsado en gran medida pola comunidade de código aberto.
Proxectos como TensorFlow de Google son un gran exemplo diso. Máis que unha simple ferramenta, TensorFlow é un catalizador que permitiu varias iniciativas de IA, acelerando a investigación e abrindo o camiño para as innovacións.
A súa influencia pódese observar nunha variedade de aplicacións, como análise preditiva e procesamento da linguaxe.
Entón, que é exactamente a IA de código aberto?
A IA fíxoo accesible para todos. As tecnoloxías de IA poden ser usadas, alteradas e compartidas por todos grazas ás plataformas de código aberto. Estas plataformas crearon centros vibrantes de innovación en IA a partir de sitios web como GitHub.
Todo está dispoñible aquí, compartido libremente, dende modelos básicos de IA ata algoritmos complicados. Esta estratexia promove o traballo en equipo, estimula a creatividade e abre a IA a un público máis amplo.
Os beneficios de usar a IA de código aberto son substanciais. Especialmente as startups teñen moito que gañar. Considere unha pequena empresa tecnolóxica con moitas ideas pero sen financiamento.
Poden crear solucións complexas sen quebrar o banco grazas á IA de código aberto. Ao modificar as tecnoloxías de IA para satisfacer os seus propios requisitos, poden acelerar a investigación e a creación de produtos.
Esta flexibilidade e rendibilidade son grandes vantaxes para as novas empresas. Polo tanto, compilamos as principais ferramentas e plataformas de código aberto nesta publicación para que poidas construír algo sorprendente.
1. Substrato
Substratus é unha plataforma revolucionaria de código aberto que está a transformar a escena do desenvolvemento e formación de modelos de aprendizaxe automática.
Ao integrar recursos personalizados como o modelo, o servidor, o conxunto de datos e o portátil na API de Kubernetes, esta plataforma amplía de forma exclusiva as capacidades do plano de control de Kubernetes e organiza toda a vida útil de modelos de aprendizaxe automática.
O recurso Model, que combina código fonte con pesos e prexuízos para construír unha instancia de modelo de aprendizaxe automática, é o compoñente central de Substratus.
Este modelo ofrece versatilidade e sinxeleza na construción de modelos xa que se pode derivar dun repositorio Git ou construír usando un modelo existente e un conxunto de datos de formación.
Ademais, Substratus inclúe o recurso Server, que simplifica o proceso de converter os teus modelos de IA en recursos funcionais e utilizables ao expor un modelo a través dunha API HTTP para inferencias.
Outro elemento esencial que facilita a importación e transformación de datos é o recurso Dataset.
Dirixe aos usuarios ao código fonte para importar datos, que Substratus executa e envasa para garantir un procesamento eficaz de datos.
O recurso Caderno, que é a Caderno Jupyter instancia que se executa con recursos computacionais de alto rendemento dentro dun clúster de Kubernetes, é revolucionario para os desenvolvedores.
Isto fai posible crear código fonte de aprendizaxe automática en hardware fiable que se pode usar incluso en pequenos ordenadores locais. Hai varias vantaxes de incluír Substratus no teu proceso.
Pode adestrar e servir modelos de aprendizaxe automática nel nunha variedade de configuracións de nube porque é un substrato entre nubes.
Substratus non require codificación e ofrece optimizacións integradas, o que facilita a implantación e o perfeccionamento dos grandes modelos de linguaxe (LLM) de código aberto. Os cadernos Jupyter pódense lanzar de forma remota cun só comando, o que resulta nun proceso de desenvolvemento fluido.
Principalmente, Substratus funciona en todos os ambientes nos que Kubernetes se instala con poucos requisitos e protexe os teus datos dentro da túa rede.
O seu enfoque de escala cero optimiza os custos da GPU e utiliza contedores para crear escenarios que sexan repetibles. Ademais, GitOps úsase de forma nativa, mellorando a eficacia operativa.
2. AbanteAI (Mentat)
Mentat de AbanteAI marca un avance significativo na axuda de codificación impulsada pola IA, utilizando as complexas capacidades de GPT-4 para revolucionar a forma en que se produce e se manexa o código.
Imaxina proporcionar a Mentat os comandos que necesitas desde a liña de comandos e despois observalo xera código en ficheiros fonte novos ou existentes con facilidade.
Podes axilizar o teu proceso de desenvolvemento eliminando o lento copiar e pegar entre o teu IDE e un Chat GPT xanela do navegador grazas a esta interface de liña de comandos suave.
Máis aló do que poden facer ferramentas como as recomendacións en liña de Copilot, Mentat está feito para escribir código para ti. Mentat axústase ás túas demandas, axudando en ambas as situacións, tanto se estás traballando con código preexistente como se estás iniciando unha tarefa nova.
Esta habilidade representa un gran avance na codificación asistida por IA, xa que xera código útil e accionable en lugar de só facer recomendacións.
Cando os desenvolvedores usan Mentat, a súa produtividade aumenta porque poden concentrarse nun traballo máis complicado e creativo mentres deixan ao programa a codificación tediosa e repetitiva.
A adaptabilidade de Mentat móstrase na súa variedade de aplicacións que abordan moitos elementos da codificación, como a creación dun primeiro borrador para novos proxectos, a resolución de problemas e o axuste rápido a unha nova base de código.
O campo da codificación asistida por IA ten moitos desenvolvementos prometedores por diante. Agora os programadores poden depender da IA para facer tarefas como revisións de código, parches de erros e correccións sintácticas.
Isto inclúe plataformas como Mentat. Aínda que é improbable que a tecnoloxía substitúa completamente aos programadores, a IA está xogando un papel cada vez maior na programación e está a punto de converterse nun aliado útil.
O proceso de codificación podería redefinirse como resultado desta asociación entre a intelixencia humana e a eficiencia da IA, o que o fai menos propenso a erros e máis eficiente.
3. ChatDev
ChatDev é unha técnica revolucionaria para o desenvolvemento de software que aproveita os grandes modelos de linguaxe (LLM) para mellorar e acelerar o proceso de desenvolvemento de software.
Este marco novedoso, baseado na comunicación en linguaxe natural, busca eliminar a necesidade de modelos específicos en varias etapas do desenvolvemento do software, polo que revoluciona a industria.
O ciclo de desenvolvemento de software está dividido en catro etapas principais por ChatDev, que utiliza un modelo de cascada organizado: deseño, codificación, proba e documentación.
ChatDev divide estas fases en subtarefas discretas asignando axentes virtuais, como probadores e programadores, a cada etapa.
Estes axentes traballan xuntos mediante conversas. A resolución de tarefas faise eficiente mediante este método de cadea de conversa, que facilita as suxestións e a validación da solución.
A capacidade de ChatDev para abordar as alucinacións do código, como defectos non detectados ou dependencias que faltan, que son frecuentes nos LLM, é unha das súas principais vantaxes.
As aplicacións de software modernas pódense facer co marco de ChatDev, que tamén axuda a reducir estes posibles riscos. O deseño da plataforma baséase nunha cadea de chat que facilita o xogo de roles orientado a tarefas e unha comunicación eficiente entre axentes virtuais.
Isto leva a un proceso de desenvolvemento aberto e cooperativo no que os usuarios finais poden participar activamente no proceso de toma de decisións e as tarefas son completadas a través de conversas de múltiples quendas e conscientes do contexto.
Durante a fase de deseño, ChatDev usa mensaxes e avisos personalizados para asignar aos seus axentes postos como CEO, CPO e CTO, en función do concepto inicial proporcionado polo cliente.
Esta fase inclúe sistemas como Memory Stream, Self-Reflection e Task Assignment, que aseguran que cada axente realice a súa tarefa ao máximo das súas capacidades.
A xeración de código e o desenvolvemento da GUI están divididos en pequenas responsabilidades ao longo da fase de codificación, que inclúe postos como CTO, programador e deseñador de arte.
Uso orientado a obxectos linguaxes de programación, o marco aborda os problemas de xeración de código introducindo un método de "instrucións de pensamento" que está inspirado en indicacións de cadea de pensamento.
Ao orientarse específicamente ás ideas para resolver problemas, esta técnica garante a creación de código correcta e pertinente.
4. Flowise AI
Flowise AI é unha ferramenta revolucionaria no campo do software impulsado pola IA, que se distingue pola súa función de arrastrar e soltar que require pouca ou ningunha codificación.
Este novo método facilita o desenvolvemento e a visualización de aplicacións de modelo de linguaxe grande (LLM), especialmente para persoas sen moita experiencia en codificación.
Flowise AI destaca no desenvolvemento de aplicacións LLM, simplificando o complicado procedemento nun encontro máis accesible. A capacidade de facer Flowise AI rascado web e as tarefas de resposta a preguntas son máis fáciles unha das súas principais características.
Por exemplo, Flowise AI pode xestionar a tarefa de raspar todas as ligazóns relacionadas do teu sitio web e facer que un LLM responda ás consultas en función do contido do teu sitio web.
A plataforma conéctase con bases de datos vectoriais como Pinecone para almacenar e recuperar datos, e aproveita o nodo Cheerio Web Scraper para o raspado de ligazóns.
Isto fai posible que os datos sexan enviados sen problemas desde un sitio web a unha base de datos e un LLM pode usar esta base de datos para responder ás preguntas dos usuarios.
Ademais, Flowise AI está feito para definir mensaxes do sistema para diferentes escenarios de uso, como a cadea de control de calidade para a recuperación de conversacións.
Esta función é esencial para garantir que a IA responda nunha determinada linguaxe e de forma que evite as alucinacións, que son un problema frecuente nas interaccións da IA.
Flowise AI mellora a fiabilidade e precisión das interaccións da IA ao configurar opcións como o nome da IA, o idioma de resposta e respostas particulares no caso de que non se obteña ningunha resposta.
Desenvolver ferramentas únicas para iniciar operacións de webhook é un caso de uso intrigante adicional. Flowise AI permite o desenvolvemento de ferramentas que poden contactar cos puntos finais do webhook e proporcionar os parámetros necesarios no corpo do webhook.
É posible expandir esta función a outras plataformas como Gmail e Google Sheets e combinala cunha variedade de aplicacións, como enviar mensaxes a Discord.
Esta adaptabilidade exemplifica a versatilidade de Flowise AI para automatizar e optimizar as operacións dixitais en moitas plataformas e servizos.
5. Peza
Pezzo distínguese como unha plataforma de IA para desenvolvedores, redefinindo como se deseñan, proban, supervisan e implantan as funcións de IA.
Está deseñado para optimizar o custo e o rendemento ao tempo que mellora a eficiencia do desenvolvemento da IA.
Pezzo promete unha entrega ata dez veces máis rápida grazas ás súas potentes características, que permiten unha aceleración considerable na subministración de capacidades impulsadas por IA.
O sistema centralizado de xestión rápida sitúase no corazón da funcionalidade de Pezzo.
Esta solución, que vén con control de versións e as capacidades de implantación de produción instantánea, permiten o procesamento eficaz de todas as solicitudes de IA nun só lugar.
Para os equipos que intentan manter a coherencia entre os proxectos e optimizar as operacións de IA, esta capacidade é vital. Pezzo tamén ofrece ferramentas de observabilidade para comprender a eficacia, o custo e o calibre das actividades de IA.
Os desenvolvedores poden optimizar con éxito os recursos co seu profundo coñecemento en execucións rápidas. Outro compoñente esencial das habilidades de Pezzo é a resolución de problemas.
O tempo de depuración diminúe moito xa que permite a inspección en tempo real de execucións rápidas. As ferramentas de colaboración inclúense con esta función para axudar aos equipos a traballar xuntos de forma fluida e ao unísono para producir potentes funcións de IA.
Tan variadas como son as características de Pezzo son os seus casos de uso. Para que os desenvolvedores poidan utilizar plenamente os modelos de IA nas aplicacións, ofrece unha caixa de ferramentas de código aberto para un desenvolvemento acelerado da IA.
As características principais inclúen a administración centralizada de avisos, a creación e control de versións eficientes, as implementacións instantáneas, a observabilidade completa, a resolución de problemas eficaz e a transparencia dos custos.
Pódese usar nunha variedade de contextos de desenvolvemento porque admite numerosos clientes, como Python e Node.js. Un exemplo da eficacia e comodidade de uso da plataforma é a súa oportuna instrución de xestión.
As actividades de IA poden ser totalmente xestionadas polos usuarios, incluíndo o control de versións, a entrega rápida, a xeración rápida e o seguimento. Para crear unha solicitude, primeiro debe ser deseñada usando o Editor de solicitudes.
Despois ten que ser probado en Pezzo, os seus parámetros axustados para o mellor rendemento, despois é comprometido e publicado.
Este procedemento simplificado garante que cada aviso publicado funcionará segundo o previsto, coa menor cantidade de código.
6. MindsDB
MindsDB é unha base de datos virtual de código aberto innovadora que representa un avance substancial na xestión de datos e na IA.
É único debido á súa forma creativa de fusionar algoritmos de IA con datos en tempo real. "Traballos" e "Táboas de IA", dous compoñentes de vangarda, permiten esta integración fluida de datos e IA.
As actividades de datos en tempo real pódense orquestrar máis facilmente mediante Jobs, e os datos en tempo real e os modelos de IA pódense vincular directamente coas táboas de IA.
Un indicio da adaptabilidade de MindsDB son as máis de 70 interfaces tecnolóxicas e de datos que ten coas principais bases de datos e plataformas, como MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server e Snowflake.
A súa versatilidade tamén inclúe a interoperabilidade con varias ferramentas de BI, como Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker e Domo.
MindsDB amplía a súa funcionalidade admitindo Lightwood, a marco de aprendizaxe profunda baseado en PyTorch.
Cun enfoque simplificado que se adapta aos desenvolvedores, MindsDB simplifica o proceso de desenvolvemento de aplicacións de IA.
Distínguese ao permitir aos desenvolvedores comunicarse con modelos de IA mediante expresións SQL coñecidas, o que reduce a complexidade que moitas veces se relaciona coa aprendizaxe automática.
A súa compatibilidade con varios marcos e modelos de IA, como TensorFlow, PyTorch e GPT-3 de OpenAI, complementa a facilidade de uso deste enfoque.
A plataforma tamén facilita o lanzamento de aplicacións de IA sen configuración de infraestrutura ao automatizar unha ampla gama de actividades de IA, desde o tratamento previo de datos e a formación de modelos ata a inferencia.
Ao ofrecer unha interface recoñecible e filtrar as complexidades da aprendizaxe automática, acelera en gran medida a creación de aplicacións de IA.
Unha configuración de infraestrutura cero racionaliza o despregamento de aplicacións de IA, aumentando a eficiencia do proceso. Ademais, MindsDB é escalable e capaz de satisfacer as necesidades de aplicacións de IA sofisticadas.
MindsDB ofrece unha ampla gama de aplicacións do mundo real. Pódese usar para crear chatbots intelixentes que impliquen a xente con éxito.
7. Marte
MarsX é unha plataforma de vangarda para o desenvolvemento de software que transforma o proceso de creación de aplicacións móbiles e en liña.
Fundamentalmente, a necesidade dunha reutilización eficiente do código é o problema que MarsX intenta resolver na programación.
A pesar da dispoñibilidade de marcos e fragmentos de código de sitios como Stack Overflow, unha gran porcentaxe do código do proxecto desenvólvese tradicionalmente desde cero.
As ineficiencias no proceso de desenvolvemento levaron á fundación de MarsX, unha empresa que ofrece bibliotecas full-stack ou kits de desenvolvemento de software (SDK) que integran compoñentes frontend e backend.
Para simplificar o uso e a comprensión, MarsX normalizou estas bibliotecas de pila completa, que son esenciais para solucións de software completas.
Recoñecendo que os desenvolvedores están ansiosos por experimentar con novas ferramentas pero non ao prezo dun investimento de tempo substancial, MarsX asegúrase de que estas bibliotecas poidan ser probadas rapidamente.
No mercado da plataforma están dispoñibles unha variedade de microaplicacións, ou breves programas especializados feitos por desenvolvedores externos.
Ao ofrecer solucións excelentes e prefabricadas en lugar de esixir que os desenvolvedores constrúan desde cero, estas microaplicacións, como programas de chat ou clons de sitios web coñecidos como Airbnb ou Instagram, aforran tempo aos desenvolvedores.
A mestura de sen código, código baixo, código personalizado e intelixencia artificial que ofrece MarsX o distingue. Esta adaptabilidade permite aos programadores deseñar aplicacións web e móbiles complexas en diferentes niveis de competencia en codificación.
Xa non é necesario cambiar entre moitos Entornos de Desenvolvemento Integrado (IDE) grazas á plataforma, o que facilita a modificación destas microapps ao ofrecer un contorno uniforme.
Co fin de facilitar a compilación e actualización en tempo real de microapps, a plataforma tamén dispón do seu propio entorno de desenvolvemento integrado (IDE).
O énfase de MarsX na usabilidade faino ideal para startups e desenvolvedores que necesitan crear e actualizar aplicacións rapidamente.
8. Vanna AI
Vanna AI é un poderoso asistente de intelixencia empresarial impulsado pola intelixencia artificial que está cambiando a forma en que interactuamos cos conxuntos de datos.
Esta tecnoloxía de última xeración utiliza grandes modelos de linguaxe (LLM) para producir e executar consultas SQL precisas para a súa base de datos.
Vanna é único porque axusta o seu rendemento en función dos datos de adestramento proporcionados, o que permite unha gran precisión incluso en conxuntos de datos complicados.
Isto implica que Vanna é cada vez máis hábil para manexar e comprender estruturas de datos complicadas cantos máis datos lle alimentes.
Vanna AI destaca por enfatizar a seguridade e a privacidade. O contido da túa base de datos mantéñense privado xa que o LLM só funciona con metadatos, como esquemas, documentación e consultas, mentres interactúa coa túa base de datos.
Ademais, Vanna AI ofrécelle a liberdade de crear conexións para calquera base de datos e inclúe soporte integrado para bases de datos coñecidas como BigQuery, Postgres e Snowflake.
Isto convérteo nun instrumento inmensamente adaptable para unha ampla gama de requisitos de xestión de datos. A plataforma ten posibilidades de integración igualmente destacadas.
Vanna pódese usar para comezar nun Notebook Jupyter e despois estenderse a clientes comerciais usando diferentes frontends como aplicacións web, aplicacións Streamlit ou Slackbot.
É unha excelente opción para unha variedade de configuracións corporativas, desde startups ata grandes organizacións, pola súa versatilidade.
Vanna AI pretende eliminar a necesidade de consultas SQL ou Python complicadas facilitando a extracción de información da súa base de datos simplemente facendo preguntas.
9 Gradio
Gradio é unha ferramenta flexible e de vangarda para ciencia dos datos e aprendizaxe automática que está a revolucionar a forma en que se usan e presentan os modelos.
Con máis de trinta compoñentes preconstruídos e un gran número de novos, Gradio facilita a creación de demostracións interactivas para diferentes tipos de datos.
Gradio distínguese cambiando suavemente os seus compoñentes entre modos estáticos e interactivos, dependendo de se se usan como entradas ou saídas nunha demostración.
Pode evitar a dor de cabeza de ter que identificar manualmente a natureza de cada compoñente grazas á súa detección automatizada.
Gradio tamén funciona excepcionalmente ben na preparación e no postprocesamento, transformando os datos entre formatos que son axeitados para a interacción do usuario e as necesidades de función con facilidade.
Esta funcionalidade é esencial para tarefas como cargar fotografías ou presentar unha galería de imaxes no navegador do usuario.
Para aplicacións coñecidas, o seu sistema de colas integrado debe ser capaz de soportar miles de usuarios simultáneos.
Hai formas de xestionar a cola, como limitar cantas solicitudes se poden xestionar á vez. Debido a que moitas rutinas de aprendizaxe automática usan moita memoria e requiren un acceso regulado nos momentos nos que a actividade do usuario é alta, isto é especialmente vantaxoso.
Gradio permite o uso de funcións de xerador en situacións nas que precisa dunha serie de saídas, como en chatbots ou modelos de xeración de imaxes.
A experiencia interactiva pódese mellorar usando esta capacidade para presentar resultados iterativos.
Gradio tamén é capaz de xestionar entradas de transmisión, como fluxos de audio en tempo real ou modelos para xerar imaxes en resposta á entrada de comandos.
Tamén tes control sobre como ve o usuario as actualizacións de progreso grazas ao soporte da plataforma para as barras de progreso configurables.
Esta funcionalidade é moi útil para tarefas que necesitan moito tempo de procesamento, incluíndo cálculos complicados ou análise de datos.
A capacidade de Gradio para rastrexar o progreso mellora aínda máis coa súa inclusión da biblioteca tqdm, que ofrece comentarios visuales sobre a progresión da tarefa.
10 Quivr
Quivr xorde como unha plataforma que cambia o xogo que se posiciona como o teu "segundo cerebro" e asistente persoal, o que o fai axeitado para o desenvolvemento de software colaborativo.
A configuración rápida e as funcións sinxelas fan desta ferramenta de código aberto un gran activo para calquera que traballe en grandes equipos de desenvolvemento ou comunidades de código aberto.
Quivr é moi sinxelo de usar; podes rexistrarte usando a túa conta de Google en menos de cinco segundos. Podes interactuar cos teus datos facendo preguntas sobre os teus ficheiros na plataforma, o que tamén facilita a carga de ficheiros.
Atendendo a máis de 30,000 persoas e 4,000 empresas, Quivr está á vangarda da innovación en intelixencia artificial mediante o uso de modelos fundacionais e a intelixencia artificial xerativa.
Entre os 100 principais proxectos de código aberto, esta plataforma dirixida pola comunidade atende a máis de 26,000 desenvolvedores. Proporcionando un ambiente estable para desenvolver aplicacións de IA de próxima xeración, Quivr distínguese por permitir ás organizacións utilizar plenamente a IA para a innovación.
Como asistente dixital que admite a toma de decisións e automatiza procesos tediosos, Quivr serve máis que unha plataforma de desenvolvemento. Isto axuda a aumentar a eficiencia corporativa.
O deseño de código aberto de Quivr fomenta a participación da comunidade en solicitudes de funcións, informes de erros e documentación.
A transparencia e o desenvolvemento cooperativo están garantidos por un fácil acceso ao código fonte en GitHub. Esta estratexia promove a innovación constante e a mellora da plataforma ademais dun sentimento de comunidade.
Conclusión
A IA de código aberto e os seus efectos sobre o medio ambiente, con foco en como democratiza o desenvolvemento tecnolóxico e fomenta a cooperación entre fans, investigadores e desenvolvedores.
Calquera persoa pode usar, alterar e distribuír a tecnoloxía de IA mediante plataformas de código aberto, o que levou á creación de prósperos centros de innovación en sitios web como GitHub.
TensorFlow, unha ferramenta que acelera a investigación e a innovación en IA, é un exemplo, así como varias plataformas de código aberto como Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI e AbanteAI (Mentat).
Estes sistemas facilitan o desenvolvemento de software impulsado pola IA para aqueles que teñen pouco ou ningún coñecemento de codificación, melloran a creación de modelos de aprendizaxe automática e ofrecen soporte de codificación impulsado pola IA.
Especialmente para as startups, proporcionan vantaxes que inclúen a rendibilidade, a flexibilidade e o aumento da produtividade.
Ademais de acelerar a investigación e a creación comercial, esta democratización da tecnoloxía de IA abre o acceso a un público máis amplo, cambiando a IA dun campo especializado para uns poucos selectos a un esforzo cooperativo.
Deixe unha resposta