AI-ն ամբողջովին փոխել է մեր միջավայրը, և այս փոփոխության հիմնական ներդրողը բաց կոդով համայնքն է:
Պատկերացրեք մի հասարակություն, որտեղ գյուտերն ազատորեն փոխանակվում են, գաղափարները հոսում են, և մուտքի խոչընդոտները, ըստ էության, գոյություն չունեն:
Այստեղ է հայտնաբերվել բաց կոդով AI-ն:
Մշակողները, գիտնականները և էնտուզիաստները միասին աշխատում են այս դինամիկ էկոհամակարգում՝ ստեղծելու տեխնոլոգիաներ, որոնք փոխակերպում են մեր ապագան: Բացահայտեք այս հուզիչ տիեզերքը, որտեղ Արհեստական բանականություն շատերի համատեղ ջանքերն են, այլ ոչ թե ընտրյալների բացառիկ տիրույթը:
AI-ի զարգացումը ուշագրավ է եղել: Արհեստական ինտելեկտը երկար ճանապարհ է անցել իր վաղ փուլերից՝ 20-րդ դարի կեսերից մինչև իր ներկայիս դիրքը՝ որպես տեխնոլոգիայի հենասյուն:
Այս առաջընթացը հիմնականում պայմանավորված է բաց կոդով համայնքի կողմից:
Google-ի TensorFlow-ի նման նախագծերը դրա հիանալի օրինակն են: Ավելի քան պարզապես գործիք, TensorFlow-ը կատալիզատոր է, որը թույլ է տվել մի քանի AI նախաձեռնություններ՝ արագացնելով հետազոտությունները և ճանապարհ հարթելով նորարարությունների համար:
Դրա ազդեցությունը կարելի է դիտարկել մի շարք կիրառություններում, ինչպիսիք են կանխատեսելի վերլուծություն և լեզվի մշակում։
Այսպիսով, կոնկրետ ի՞նչ է AI-ն, որը բաց կոդով է:
AI-ն այն հասանելի դարձրեց բոլորին: AI տեխնոլոգիաները կարող են օգտագործվել, փոփոխվել և տարածվել բոլորի կողմից՝ բաց կոդով հարթակների շնորհիվ: Այս հարթակները ստեղծել են AI նորարարության կենսունակ կենտրոններ GitHub-ի նման կայքերից:
Ամեն ինչ հասանելի է այստեղ՝ ազատորեն տարածված՝ սկսած AI-ի հիմնական մոդելներից մինչև բարդ ալգորիթմներ: Այս ռազմավարությունը խթանում է թիմային աշխատանքը, խթանում է ստեղծարարությունը և բացում AI-ն ավելի մեծ լսարանի համար:
Բաց կոդով AI-ի օգտագործման առավելությունները զգալի են: Հատկապես ստարտափները շատ բան ունեն շահելու։ Մտածեք մի փոքր տեխնոլոգիական ընկերություն՝ բազմաթիվ գաղափարներով, բայց առանց ֆինանսավորման:
Բաց կոդով արհեստական ինտելեկտի շնորհիվ նրանք կարող են ստեղծել բարդ լուծումներ՝ չխաթարելով բանկը: Ձևափոխելով արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիաները՝ իրենց սեփական պահանջները բավարարելու համար, նրանք կարող են արագացնել հետազոտությունները և արտադրանքի ստեղծումը:
Այս ճկունությունը և ծախսարդյունավետությունը մեծ առավելություններ են նոր բիզնեսների համար: Հետևաբար, մենք այս գրառման մեջ հավաքել ենք բաց կոդով լավագույն գործիքներն ու հարթակները, որպեսզի կարողանաք զարմանալի բան կառուցել:
1. Ենթաշերտ
Substratus-ը հեղափոխական բաց կոդով հարթակ է, որը փոխակերպում է մեքենայական ուսուցման մոդելի մշակման և վերապատրաստման տեսարանը:
Ինտեգրելով հատուկ ռեսուրսներ, ինչպիսիք են Model-ը, Server-ը, Dataset-ը և Notebook-ը Kubernetes API-ում, այս հարթակը եզակիորեն ընդլայնում է Kubernetes-ի կառավարման ինքնաթիռի հնարավորությունները և կազմակերպում է ամբողջ կյանքի տևողությունը: մեքենայական ուսուցման մոդելներ.
Մոդելի ռեսուրսը, որը համատեղում է աղբյուրի ծածկագիրը `մեքենայական ուսուցման մոդելի օրինակ կառուցելու համար կշիռներով եւ կողմնակալությամբ, Substratus- ի կենտրոնական բաղադրիչն է:
Այս մոդելն առաջարկում է բազմակողմանիություն և պարզություն մոդելի կառուցման մեջ, քանի որ այն կարող է ստացվել Git պահեստից կամ կառուցվել՝ օգտագործելով գոյություն ունեցող մոդելը և վերապատրաստման տվյալների բազա.
Ավելին, Substratus-ը գալիս է Server ռեսուրսի հետ, որը պարզեցնում է ձեր AI մոդելները ֆունկցիոնալ և օգտագործելի ռեսուրսների վերածելու գործընթացը՝ եզրակացություն ստանալու համար HTTP API-ի միջոցով մոդելը բացահայտելով:
Մեկ այլ կարևոր տարր, որը հեշտացնում է տվյալների ներմուծումն ու փոխակերպումը, Dataset ռեսուրսն է:
Այն օգտատերերին ուղղորդում է դեպի տվյալների ներմուծման սկզբնաղբյուրը, որը Substratus-ը գործարկում և կոնտեյներավորում է տվյալների արդյունավետ մշակումն ապահովելու համար:
Նոթբուքի ռեսուրսը, որը ա Jupyter Notebook Օրինակ, որն աշխատում է բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական ռեսուրսներով Kubernetes կլաստերի ներսում, հեղափոխական է մշակողների համար:
Սա հնարավորություն է տալիս ստեղծել մեքենայական ուսուցման աղբյուրի կոդը հուսալի սարքաշարի վրա, որն օգտագործելի է նույնիսկ փոքր տեղական համակարգիչների վրա: Substratus-ը ձեր գործընթացում ներառելու մի քանի առավելություններ կան:
Դուք կարող եք վարժեցնել և սպասարկել մեքենայական ուսուցման մոդելներ դրա վրա տարբեր ամպային պարամետրերով, քանի որ այն խաչաձև ամպային ենթաշերտ է:
Substratus-ը չի պահանջում կոդավորում և ապահովում է ներկառուցված օպտիմալացումներ, ինչը հեշտացնում է բաց կոդով մեծ լեզուների մոդելների (LLM) տեղակայումն ու ճշգրտումը: Jupyter նոթատետրերը կարող են գործարկվել հեռակա կարգով՝ ընդամենը մեկ հրամանով, ինչը հանգեցնում է զարգացման հարթ գործընթացի:
Հիմնականում, Substratus- ը գործում է յուրաքանչյուր միջավայրում, որտեղ KuberNetes- ը տեղադրվում է փոքր պահանջներով եւ պաշտպանում է ձեր տվյալները ձեր ցանցի ներսում:
Նրա զրոյական մասշտաբի մոտեցումը օպտիմալացնում է GPU-ի ծախսերը և օգտագործում կոնտեյներներ՝ կրկնվող սցենարներ ստեղծելու համար: Բացի այդ, GitOps-ը օգտագործվում է բնիկորեն՝ բարելավելով գործառնական արդյունավետությունը:
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI-ի Mentat-ը նշանավորում է AI-ի վրա աշխատող կոդավորման օգնության զգալի առաջընթաց՝ օգտագործելով GPT-4-ի բարդ հնարավորությունները՝ կոդերի արտադրության և մշակման եղանակը հեղափոխելու համար:
Պատկերացրեք, որ Mentat-ին հրամանի տողից անհրաժեշտ հրամաններ եք մատակարարում, այնուհետև դիտում եք այն առաջացնում է կոդը նոր կամ գոյություն ունեցող սկզբնաղբյուր ֆայլերում հեշտությամբ:
Դուք կարող եք պարզեցնել ձեր զարգացման գործընթացը՝ հեռացնելով ձեր IDE-ի և IDE-ի միջև ժամանակատար copy-pasting-ը: Զրուցարան GPT բրաուզերի պատուհանը այս հարթ հրամանի տողի ինտերֆեյսի շնորհիվ:
Բացի այն, ինչ կարող են անել Copilot-ի ներկառուցված առաջարկությունները, Mentat-ը ստեղծված է ձեզ համար կոդ գրելու համար: Mentat-ը հարմարվում է ձեր պահանջներին՝ օգնելով երկու իրավիճակներում էլ՝ անկախ նրանից՝ աշխատում եք նախկինում գոյություն ունեցող կոդով, թե սկսում եք նոր առաջադրանք:
Այս հմտությունը մեծ առաջընթաց է AI-ի օգնությամբ կոդավորման մեջ, քանի որ այն ստեղծում է օգտակար, գործող կոդ, այլ ոչ միայն առաջարկություններ անելը:
Երբ մշակողները օգտագործում են Mentat-ը, նրանց արտադրողականությունը մեծանում է, քանի որ նրանք կարող են կենտրոնանալ ավելի բարդ և ստեղծագործ աշխատանքի վրա՝ միաժամանակ թողնելով հոգնեցուցիչ և կրկնվող կոդավորումը ծրագրին:
Մենդաների հարմարվողականությունը ցուցադրվում է իր ծրագրերի լայնածավալում, որոնք դիմում են կոդավորման շատ տարրերի, ինչպիսիք են նոր նախագծերի առաջին նախագծի ստեղծումը, խնդիրների լուծումը եւ արագ կարգավորելը նոր կոդով:
AI-ի օգնությամբ կոդավորման ոլորտն առջևում շատ խոստումնալից զարգացումներ ունի: Ծրագրավորողները այժմ կարող են կախված լինել արհեստական ինտելեկտից՝ կատարել այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են կոդերի վերանայումները, սխալների ուղղումները և շարահյուսական ուղղումները:
Սա ներառում է Mentat-ի նման հարթակներ: Թեև տեխնոլոգիան դժվար թե ամբողջությամբ փոխարինի ծրագրավորողներին, AI-ն ավելի ու ավելի մեծ դեր է խաղում ծրագրավորման մեջ և պատրաստ է դառնալ օգտակար դաշնակից:
Կոդավորման գործընթացը կարող է վերաիմաստավորվել մարդկային հետախուզության և AI-ի արդյունավետության միջև այս համագործակցության արդյունքում՝ դարձնելով այն ավելի քիչ հակված սխալների և ավելի արդյունավետ:
3. ChatDev
ChatDev-ը ծրագրային ապահովման մշակման հեղափոխական տեխնիկա է, որն օգտագործում է Լեզուների խոշոր մոդելները (LLM)՝ բարելավելու և արագացնելու ծրագրային ապահովման մշակման գործընթացը:
Այս նոր շրջանակը, որը հիմնված է բնական լեզվով հաղորդակցության վրա, ձգտում է վերացնել հատուկ մոդելների անհրաժեշտությունը ծրագրային ապահովման մշակման տարբեր փուլերում՝ հետևաբար հեղափոխելով արդյունաբերությունը:
Ծրագրային ապահովման մշակման ցիկլը ChatDev-ի կողմից բաժանված է չորս հիմնական փուլերի, որն օգտագործում է կազմակերպված ջրվեժի մոդել՝ նախագծում, կոդավորում, փորձարկում և փաստաթղթավորում:
ChatDev-ը այս փուլերը բաժանում է առանձին ենթաառաջադրանքների՝ յուրաքանչյուր փուլին հատկացնելով վիրտուալ գործակալներ, ինչպիսիք են թեստերն ու ծրագրավորողները:
Այս գործակալները համագործակցում են զրույցների միջոցով: Առաջադրանքների լուծումը արդյունավետ է դառնում խոսակցությունների շղթայի այս մեթոդով, ինչը հեշտացնում է առաջարկներն ու լուծումների վավերացումը:
ChatDev-ի կարողությունը՝ հաղթահարելու կոդային հալյուցինացիաները, ինչպիսիք են չբացահայտված թերությունները կամ բացակայող կախվածությունները, որոնք հաճախակի են LLM-ներում, նրա հիմնական առավելություններից մեկն է:
Ժամանակակից ծրագրային հավելվածներ կարելի է պատրաստել ChatDev-ի շրջանակով, ինչը նաև օգնում է նվազեցնել այդ հնարավոր ռիսկերը։ Պլատֆորմի դիզայնը հիմնված է չաթի շղթայի վրա, որը հեշտացնում է առաջադրանքների վրա հիմնված դերախաղը և արդյունավետ հաղորդակցությունը վիրտուալ գործակալների միջև:
Սա հանգեցնում է բաց եւ կոոպերատիվ զարգացման գործընթացին, որտեղ վերջնական օգտագործողները կարող են ակտիվորեն զբաղվել որոշումների կայացման գործընթացով եւ առաջադրանքներն ավարտվում են բազմաշերտ, համատեքստում տեղյակ խոսակցություններով:
Նախագծման փուլում ChatDev-ն օգտագործում է հարմարեցված հաղորդագրություններ և հուշումներ՝ իր գործակալներին պաշտոններ նշանակելու համար, ինչպիսիք են CEO, CPO և CTO՝ հիմնվելով հաճախորդի կողմից տրամադրված նախնական հայեցակարգի վրա:
Այս փուլը ներառում է այնպիսի համակարգեր, ինչպիսիք են Հիշողության հոսքը, Ինքն արտացոլումը և Առաջադրանքի նշանակումը, որոնք վստահեցնում են, որ յուրաքանչյուր գործակալ կատարում է իր առաջադրանքը իր հնարավորությունների առավելագույն չափով:
Կոդի ստեղծումը և GUI-ի մշակումը բաժանվում են ավելի փոքր պարտականությունների կոդավորման փուլում, որը ներառում է պաշտոններ, ինչպիսիք են CTO, ծրագրավորող և արվեստի դիզայներ:
Օգտագործելով օբյեկտի վրա հիմնված ծրագրավորման լեզուները, շրջանակն անդրադառնում է կոդերի ստեղծման խնդիրներին՝ ներդնելով «մտքի հրահանգներ» մեթոդ, որը ոգեշնչված է մտքերի շղթայական հուշումներով:
Հատկապես թիրախավորելով խնդիրների լուծման գաղափարները՝ այս տեխնիկան երաշխավորում է ճիշտ և տեղին կոդերի ստեղծում:
4. Flowise AI
Flowise AI-ն հեղափոխական գործիք է AI-ի վրա հիմնված ծրագրային ապահովման ոլորտում, որն առանձնանում է իր քաշել և բաց թողնելու հատկությամբ, որը պահանջում է քիչ կամ ընդհանրապես կոդավորում:
Այս նոր մեթոդը հեշտացնում է Large Language Model (LLM) հավելվածների մշակումն ու արտացոլումը, հատկապես այն մարդկանց համար, ովքեր չունեն մեծ կոդավորման փորձ:
Flowise AI-ն գերազանցում է LLM հավելվածների մշակմանը՝ պարզեցնելով բարդ ընթացակարգը՝ դարձնելով ավելի մատչելի հանդիպման: Flowise AI-ի՝ ստեղծելու կարողությունը վեբ գրություն իսկ հարցերին ավելի հեշտ տնային գործերը նրա հիմնական հատկանիշներից մեկն է:
Օրինակ, Flowise AI-ն կարող է կարգավորել ձեր կայքից բոլոր առնչվող հղումները քերելու և ձեր կայքի բովանդակության հիման վրա LLM-ի կողմից հարցումներին պատասխանելու խնդիրը:
Պլատֆորմը կապվում է վեկտորային տվյալների բազաների հետ, ինչպիսին է Pinecone-ը, տվյալների պահպանման և առբերման համար, և այն օգտագործում է Cheerio Web Scraper հանգույցը հղումների քերման համար:
Սա հնարավորություն է տալիս տվյալների անխափան տեղադրումը վեբկայքից տվյալների բազա, և LLM-ը կարող է օգտագործել այս տվյալների բազան՝ պատասխանելու օգտատերերի հարցումներին:
Ավելին, Flowise AI-ն ստեղծված է համակարգի հաղորդագրությունները սահմանելու տարբեր օգտագործման սցենարների համար, ինչպիսիք են խոսակցությունների որոնման QA շղթան:
Այս ֆունկցիան էական է երաշխավորելու, որ AI-ն արձագանքում է որոշակի լեզվով և այնպես, որ խուսափի հալյուցինացիաներից, որոնք հաճախակի խնդիր են AI փոխազդեցությունների ժամանակ:
AI-ի փոխազդեցությունների հուսալիությունն ու ճշգրտությունը բարելավվում է Flowise AI-ի կողմից՝ կարգավորելով այնպիսի կարգավորումներ, ինչպիսիք են AI-ի անունը, պատասխանի լեզուն և որոշակի պատասխաններ, եթե պատասխան չստացվի:
Webhook-ի գործառնությունները սկսելու եզակի գործիքների մշակումը լրացուցիչ հետաքրքիր կիրառման դեպք է: Flowise AI-ն հնարավորություն է տալիս ստեղծել գործիքներ, որոնք կարող են կապ հաստատել վեբ-կապիկի վերջնակետերի հետ և ապահովել անհրաժեշտ պարամետրերը վեբ-կապիկի մարմնում:
Հնարավոր է ընդլայնել այս գործառույթը այլ հարթակներում, ինչպիսիք են Gmail-ը և Google Sheets-ը և համատեղել այն մի շարք հավելվածների հետ, ինչպիսիք են Discord-ին հաղորդագրություններ ուղարկելը:
Այս հարմարվողականությունը ցույց է տալիս Flowise AI-ի բազմակողմանիությունը բազմաթիվ հարթակներում և ծառայություններում թվային գործառնությունների ավտոմատացման և օպտիմալացման գործում:
5. Կտոր
Pezzo-ն առանձնանում է որպես AI-ի առաջին ծրագրավորող հարթակ՝ վերասահմանելով, թե ինչպես են նախագծվում, փորձարկվում, վերահսկվում և տեղակայվում AI-ի առանձնահատկությունները:
Այն նախագծված է օպտիմալացնելու ծախսերն ու կատարողականությունը՝ միաժամանակ բարելավելով AI զարգացման արդյունավետությունը:
Pezzo-ն խոստանում է մինչև տասը անգամ ավելի արագ առաքում իր հզոր բնութագրերի շնորհիվ, որոնք թույլ են տալիս զգալի արագացնել արհեստական ինտելեկտով աշխատող հնարավորությունների մատակարարումը:
Կենտրոնացված արագ կառավարման համակարգը գտնվում է Pezzo-ի ֆունկցիոնալության հիմքում:
Այս լուծումը, որը գալիս է տարբերակի վերահսկում և ակնթարթային արտադրության տեղակայման հնարավորությունները, թույլ են տալիս արդյունավետ մշակել բոլոր AI-ի հուշումները մեկ վայրում:
Այն թիմերի համար, որոնք փորձում են հետևողականություն պահպանել նախագծերի միջև և օպտիմալացնել AI-ի գործառնությունները, այս հնարավորությունը կենսական նշանակություն ունի: Pezzo-ն նաև տրամադրում է տեսանելիության գործիքներ՝ AI գործունեության արդյունավետությունը, արժեքը և տրամաչափը հասկանալու համար:
Մշակողները կարող են հաջողությամբ օպտիմիզացնել ռեսուրսները իրենց խորը գիտելիքներով արագ կատարման մեջ: Pezzo-ի հմտությունների մեկ այլ կարևոր բաղադրիչ անսարքությունների վերացումն է:
Վրիպազերծման ժամանակը զգալիորեն կրճատվել է, քանի որ այն հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում ստուգել արագ կատարումները: Համագործակցության գործիքները ներառված են այս հատկանիշի հետ՝ օգնելու թիմերին սահուն և միահամուռ աշխատել միասին՝ արտադրելու AI հզոր հատկանիշներ:
Որքան էլ բազմազան են Pezzo-ի առանձնահատկությունները, դրա օգտագործման դեպքերն են: Որպեսզի ծրագրավորողներին հնարավորություն ընձեռվի լիովին օգտագործել AI մոդելները հավելվածներում, այն առաջարկում է բաց կոդով գործիքների տուփ արագացված AI զարգացման համար:
Հիմնական առանձնահատկությունները ներառում են կենտրոնացված արագ կառավարում, արդյունավետ արագ ստեղծում և տարբերակում, ակնթարթային տեղակայում, մանրակրկիտ դիտարկելիություն, արդյունավետ խնդիրների վերացում և ծախսերի թափանցիկություն:
Այն կարող է օգտագործվել զարգացման տարբեր համատեքստերում, քանի որ այն աջակցում է բազմաթիվ հաճախորդների, ինչպիսիք են Python-ը և Node.js-ը: Պլատֆորմի արդյունավետության և օգտագործման հարմարության օրինակներից մեկը դրա ժամանակին կառավարման հրահանգն է:
AI-ի գործողությունները կարող են ամբողջությամբ կառավարվել օգտատերերի կողմից, ներառյալ տարբերակի վերահսկումը, արագ առաքումը, արագ արտադրությունը և մոնիտորինգը: Հուշում ստեղծելու համար այն նախ պետք է նախագծված լինի՝ օգտագործելով Prompt Editor:
Այնուհետև այն պետք է փորձարկվի Pezzo-ում, դրա պարամետրերը ճշգրտվեն լավագույն կատարման համար, այնուհետև այն հանձնվի և հրապարակվի:
Այս պարզեցված ընթացակարգը երաշխավորում է, որ յուրաքանչյուր հրապարակված հուշում կգործի նախատեսվածի պես՝ նվազագույն քանակությամբ կոդով:
6. MindsDB
MindsDB-ը բեկումնային բաց կոդով վիրտուալ տվյալների բազա է, որը զգալի առաջընթաց է ներկայացնում տվյալների կառավարման և AI-ի ոլորտում:
Այն եզակի է արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմները իրական ժամանակի տվյալների հետ միաձուլելու իր ստեղծագործ եղանակով: «Աշխատանքները» և «AI աղյուսակները»՝ երկու առաջադեմ բաղադրիչներ, հնարավորություն են տալիս տվյալների և AI-ի այս հարթ ինտեգրումը:
Իրական ժամանակի տվյալների գործունեությունը կարելի է ավելի հեշտությամբ կազմակերպել Jobs-ի միջոցով, իսկ իրական ժամանակի տվյալները և AI մոդելները կարող են ուղղակիորեն կապված լինել AI աղյուսակների հետ:
MindsDB-ի հարմարվողականության ցուցիչն է 70-ից ավելի տեխնոլոգիական և տվյալների ինտերֆեյսները, որոնք նա ունի լավագույն տվյալների բազաների և հարթակների հետ, ինչպիսիք են MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server և Snowflake:
Դրա բազմակողմանիությունը ներառում է նաև փոխգործունակություն մի քանի BI գործիքների հետ, ինչպիսիք են Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker և Domo:
MindsDB-ն ընդլայնում է իր ֆունկցիոնալությունը՝ աջակցելով Lightwood-ին, ա խորը ուսուցման շրջանակ հիմնված PyTorch-ի վրա:
Պարզեցված մոտեցմամբ, որը հարմարեցնում է մշակողներին, MindsDB-ն հեշտացնում է AI հավելվածների մշակման գործընթացը:
Այն առանձնանում է նրանով, որ ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս շփվել AI մոդելների հետ՝ օգտագործելով հայտնի SQL արտահայտությունները, ինչը նվազեցնում է բարդությունը, որը հաճախ կապված է մեքենայական ուսուցման հետ:
Դրա համատեղելիությունը մի քանի AI շրջանակների և մոդելների հետ, ինչպիսիք են TensorFlow, PyTorch և OpenAI-ի GPT-3, լրացնում է այս մոտեցման օգտատիրոջ հարմարավետությունը:
Պլատֆորմը նաև հեշտացնում է AI հավելվածների գործարկումը՝ առանց ենթակառուցվածքի տեղադրման՝ ավտոմատացնելով AI գործունեության լայն շրջանակ՝ տվյալների նախնական մշակումից և մոդելների ուսուցումից մինչև եզրակացություն:
Առաջարկելով ճանաչելի ինտերֆեյս եւ զտելով մեքենայի ուսուցման բարդությունները, դա մեծապես արագացնում է AI դիմումների ստեղծումը:
Զրոյական ենթակառուցվածքի կարգավորումը հեշտացնում է AI հավելվածների տեղակայումը` բարձրացնելով գործընթացի արդյունավետությունը: Ավելին, MindsDB-ն մասշտաբային է և կարող է բավարարել AI-ի բարդ հավելվածների կարիքները:
MindsDB-ն ապահովում է իրական աշխարհի հավելվածների լայն շրջանակ: Այն կարող է օգտագործվել խելացի չաթ-բոտեր ստեղծելու համար, որոնք իսկապես և հաջողությամբ ներգրավում են մարդկանց:
7. Mars
MarsX-ը ծրագրային ապահովման մշակման առաջադեմ հարթակ է, որը փոխակերպում է բջջային և առցանց հավելվածների ստեղծման գործընթացը:
Հիմնականում կոդի արդյունավետ վերաօգտագործման անհրաժեշտությունը այն խնդիրն է, որը MarsX-ը փորձում է լուծել ծրագրավորման մեջ:
Չնայած stack- ի արտահոսքի նման կայքերից շրջանակների եւ կոդերի հատվածների առկայությանը, ծրագրի կոդի մեծ տոկոսը ավանդաբար մշակվում է զրոյից:
Զարգացման գործընթացի անարդյունավետությունը հանգեցրեց MarsX-ի հիմնադրմանը, մի ընկերություն, որն ապահովում է ամբողջական փաթեթ գրադարաններ կամ ծրագրային ապահովման մշակման փաթեթներ (SDK), որոնք ինտեգրում են frontend և backend բաղադրիչները:
Օգտագործման և հասկանալու պարզության համար MarsX-ը ստանդարտացրել է այս ամբողջական փաթեթային գրադարանները, որոնք կարևոր են համապարփակ ծրագրային լուծումների համար:
Հասկանալով, որ մշակողները ցանկանում են փորձարկել նոր գործիքներ, բայց ոչ զգալի ժամանակի ներդրման գնով, MarsX-ը վստահեցնում է, որ այս գրադարանները կարող են արագ փորձարկվել:
Պլատֆորմի շուկայում հասանելի են մի շարք միկրո-հավելվածներ կամ կարճ, մասնագիտացված ծրագրեր, որոնք պատրաստված են արտաքին մշակողների կողմից:
Առաջարկելով նախապես պատրաստված, գերազանց լուծումներ, այլ ոչ թե ծրագրավորողներից պահանջելով կառուցել զրոյից՝ այս միկրոհավելվածները, ինչպիսիք են չաթի ծրագրերը կամ հայտնի կայքերի կլոնավորումները, ինչպիսիք են Airbnb-ն կամ Instagram-ը, խնայում են ծրագրավորողների ժամանակը:
No Code, Low Code, Custom Code և AI-ի խառնուրդը, որն առաջարկում է MarsX-ը, առանձնացնում է այն: Այս հարմարվողականությունը ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս նախագծել բարդ վեբ և բջջային հավելվածներ կոդավորման հմտությունների տարբեր մակարդակներում:
Պլատֆորմի շնորհիվ այլևս անհրաժեշտ չէ անցնել բազմաթիվ Ինտեգրված զարգացման միջավայրերի (IDE) միջև, ինչը հեշտացնում է այս միկրոհավելվածների փոփոխումը՝ առաջարկելով միասնական միջավայր:
Միկրո հավելվածների իրական ժամանակում հավաքագրումն ու թարմացումը հեշտացնելու համար հարթակն ունի նաև իր ինտեգրված զարգացման միջավայրը (IDE):
MarsX-ի կիրառականության վրա շեշտադրումը այն դարձնում է իդեալական նորաստեղծ ընկերությունների և ծրագրավորողների համար, ովքեր պետք է արագ ստեղծեն և թարմացնեն հավելվածները:
8. Վաննա Ա.Ի
Vanna AI-ն AI-ի վրա աշխատող հզոր բիզնես հետախուզության օգնական է, որը փոխում է տվյալների հավաքածուների հետ մեր փոխազդեցության ձևը:
Այս գերժամանակակից տեխնոլոգիան օգտագործում է Large Language Models (LLMs)՝ ձեր տվյալների բազայի համար ճշգրիտ SQL հարցումներ ստեղծելու և գործարկելու համար:
Vanna-ն եզակի է, քանի որ այն ճշգրտում է իր կատարողականությունը՝ հիմնվելով տրամադրված ուսուցման տվյալների վրա՝ թույլ տալով մեծ ճշգրտություն նույնիսկ բարդ տվյալների հավաքածուներում:
Սա ենթադրում է, որ Վաննան գնալով ավելի հմուտ է մշակում և ընկալում տվյալների բարդ կառուցվածքները, որքան շատ տվյալներ եք տալիս այն:
Vanna AI-ն աչքի է ընկնում անվտանգության և գաղտնիության ընդգծմամբ: Ձեր տվյալների բազայի բովանդակությունը գաղտնի է պահվում, քանի որ LLM-ն աշխատում է միայն մետատվյալների հետ, ինչպիսիք են սխեմաները, փաստաթղթերը և հարցումները՝ ձեր տվյալների բազայի հետ շփվելիս:
Բացի այդ, Vanna AI-ն ձեզ ազատություն է տալիս կապեր ստեղծելու ցանկացած տվյալների բազայի համար և ունի ներկառուցված աջակցություն հայտնի տվյալների բազաներին, ինչպիսիք են BigQuery, Postgres և Snowflake:
Սա այն դարձնում է չափազանց հարմարվող գործիք տվյալների կառավարման պահանջների լայն զանգվածի համար: Պլատֆորմն ունի ինտեգրման նմանատիպ ակնառու հնարավորություններ:
Vanna-ն կարող է օգտագործվել Jupyter Notebook-ում սկսելու համար, այնուհետև այն տարածվել բիզնես հաճախորդների վրա՝ օգտագործելով տարբեր ճակատներ, ինչպիսիք են. վեբ ծրագրեր, Streamlit հավելվածներ կամ Slackbot:
Այն հիանալի տարբերակ է մի շարք կորպորատիվ կարգավորումների համար՝ սկսած ստարտափներից մինչև խոշոր կազմակերպություններ՝ իր բազմակողմանիության պատճառով:
Vanna AI-ն նպատակ ունի վերացնել բարդ SQL կամ Python հարցումների անհրաժեշտությունը՝ պարզեցնելով ձեր տվյալների բազայից պատկերացումներ հանելը պարզապես հարցեր տալով:
9 Գրադիո
Gradio-ն ճկուն և առաջադեմ գործիք է Տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցում, որը հեղափոխական է դարձնում մոդելների օգտագործման և ներկայացման ձևը:
Ավելի քան երեսուն նախապես կառուցված բաղադրիչներով և մեծ թվով նորերով՝ Gradio-ն հեշտացնում է տարբեր տեսակի տվյալների համար ինտերակտիվ ցուցադրումներ ստեղծելը:
Gradio- ն իրեն առանձնացնում է `սահուն կերպով փոխելով դրա բաղադրիչները ստատիկ եւ ինտերակտիվ ռեժիմների միջեւ, կախված այն բանից, թե դրանք օգտագործվում են որպես ցուցադրումների մուտք կամ արդյունքներ:
Դուք կարող եք խուսափել յուրաքանչյուր բաղադրիչի բնույթը ձեռքով բացահայտելու գլխացավից՝ շնորհիվ դրա ավտոմատ հայտնաբերման:
Gradio-ն նաև բացառիկ լավ է կատարում պատրաստման և հետմշակման մեջ՝ հեշտությամբ փոխակերպելով տվյալները օգտատերերի փոխազդեցության և գործառույթների կարիքների համար համապատասխան ձևաչափերի միջև:
Այս ֆունկցիոնալությունը կարևոր է այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են լուսանկարներ վերբեռնելը կամ օգտագործողի բրաուզերում պատկերների պատկերասրահ ներկայացնելը:
Հայտնի հավելվածների համար իր ինտեգրված հերթերի համակարգը պետք է կարողանա աջակցել հազարավոր միաժամանակյա օգտատերերի:
Կան եղանակներ, որոնցով դուք կարող եք կառավարել հերթը, օրինակ՝ սահմանափակել, թե քանի հարցումներ կարող են միաժամանակ մշակվել: Քանի որ շատ մեքենայական ուսուցման ռեժիմներ օգտագործում են մեծ հիշողություն և պահանջում են կանոնակարգված մուտք այն ժամանակ, երբ օգտագործողի ակտիվությունը բարձր է, սա հատկապես ձեռնտու է:
Gradio-ն թույլ է տալիս օգտագործել գեներատորի գործառույթները այն իրավիճակներում, երբ ձեզ անհրաժեշտ են մի շարք արդյունքներ, օրինակ՝ չաթ-բոտերում կամ նկարներ ստեղծող մոդելներում:
Ինտերակտիվ փորձը կարող է բարելավվել՝ օգտագործելով այս կարողությունը՝ կրկնվող արդյունքները ներկայացնելու համար:
Gradio- ն ունակ է նաեւ հոսքային մուտքեր գործարկել, ինչպիսիք են իրական ժամանակում աուդիո հոսքերը կամ մոդելները `պատվերներ ստեղծելու համար, ի պատասխան հրամանի մուտքագրմանը:
Դուք նաև վերահսկում եք, թե ինչպես է օգտատերը տեսնում առաջընթացի թարմացումները՝ շնորհիվ պլատֆորմի կողմից կարգավորվող Առաջընթացի գծերի աջակցության:
Այս ֆունկցիոնալությունը շատ օգտակար է այն առաջադրանքների համար, որոնք պահանջում են մշակման մեծ ժամանակ, ներառյալ բարդ հաշվարկները կամ տվյալների վերլուծությունը:
Gradio-ի առաջընթացը հետևելու կարողությունն ավելի է բարելավվում tqdm գրադարանի ընդգրկմամբ, որն առաջարկում է տեսողական արձագանք առաջադրանքի առաջընթացի վերաբերյալ:
10 Քիվր
Quivr-ը ի հայտ է գալիս որպես խաղը փոխող հարթակ, որն իրեն դիրքավորում է որպես ձեր «Երկրորդ ուղեղ» և անձնական օգնական, ինչը հարմար է դարձնում համատեղ ծրագրերի մշակման համար:
Արագ կարգավորումը եւ պարզ հատկությունները դարձնում են այս բաց կոդով գործիքը հիանալի ակտիվ է զարգացման մեծ թիմերում կամ բաց աղբյուրներում:
Quivr-ն իսկապես հեշտ է օգտագործել. Դուք կարող եք գրանցվել՝ օգտագործելով Ձեր Google հաշիվը հինգ վայրկյանից պակաս ժամանակում: Դուք կարող եք ներգրավվել ձեր տվյալների հետ՝ հարթակում ձեր ֆայլերի վերաբերյալ հարցեր տալով, ինչը նաև հեշտացնում է ֆայլերի վերբեռնումը:
Ծառայելով ավելի քան 30,000 մարդ եւ 4,000 բիզնես, Quivr- ը AI նորարարության առաջնագծում է `օգտագործելով հիմնադրամի մոդելները եւ արտադրողական AI- ն:
Բաց կոդով լավագույն 100 նախագծերի շարքում համայնքի վրա հիմնված այս հարթակը սպասարկում է ավելի քան 26,000 մշակողների: Ապահովելով կայուն միջավայր հաջորդ սերնդի AI հավելվածների մշակման համար՝ Quivr-ն առանձնանում է իրեն թույլ տալով կազմակերպություններին ամբողջությամբ օգտագործել AI-ն նորարարության համար:
Որպես թվային օգնական, որն աջակցում է որոշումների կայացմանը և ավտոմատացնում է հոգնեցուցիչ գործընթացները, Quivr-ը ծառայում է որպես ավելին, քան պարզապես զարգացման հարթակ: Սա օգնում է բարձրացնել կորպորատիվ արդյունավետությունը:
Quivr-ի բաց կոդով դիզայնը խրախուսում է համայնքի մասնակցությունը հնարավորությունների հարցումներին, վրիպակների հաշվետվություններին և փաստաթղթերին:
Թափանցիկությունը և համագործակցության զարգացումը երաշխավորված են GitHub-ի սկզբնաղբյուրի հեշտ մուտքով: Այս ռազմավարությունը նպաստում է մշտական նորարարություններին և հարթակի բարելավմանը, բացի համայնքի զգացումից:
Եզրափակում
Բաց կոդով AI-ն և դրա ազդեցությունը շրջակա միջավայրի վրա՝ կենտրոնանալով այն բանի վրա, թե ինչպես է այն ժողովրդավարացնում տեխնոլոգիական զարգացումը և խրախուսում համագործակցությունը երկրպագուների, հետազոտողների և մշակողների միջև:
Յուրաքանչյուր ոք կարող է օգտագործել, փոխել և տարածել AI տեխնոլոգիան՝ օգտագործելով բաց կոդով հարթակներ, որոնք հանգեցրել են GitHub-ի նման վեբկայքերում ծաղկող նորարարական կենտրոնների ստեղծմանը:
TensorFlow գործիքը, որն արագացնում է AI հետազոտությունն ու նորարարությունը, օրինակներից մեկն է, ինչպես նաև բաց կոդով մի շարք հարթակներ, ինչպիսիք են Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI և AbanteAI (Mentat):
Այս համակարգերը հեշտացնում են AI-ի վրա հիմնված ծրագրային ապահովման մշակումը նրանց համար, ովքեր չունեն կոդավորման գիտելիքներ, բարելավում են մեքենայական ուսուցման մոդելի ստեղծումը և առաջարկում են AI-ի վրա աշխատող կոդավորման աջակցություն:
Հատկապես ստարտափների համար նրանք առավելություններ են տալիս, ներառյալ ծախսարդյունավետությունը, ճկունությունը և արտադրողականության բարձրացումը:
Ի հավելումն հետազոտությունների և առևտրային ստեղծման արագացմանը, AI տեխնոլոգիայի այս ժողովրդավարացումը հնարավորություն է տալիս մուտք գործել ավելի լայն լսարանի համար՝ փոխելով AI-ն մի քանի ընտրյալների համար մասնագիտացված ոլորտից դեպի համագործակցային նախաձեռնություն:
Թողնել գրառում