AI는 우리의 환경을 완전히 변화시켰으며 이러한 변화의 주요 원인은 오픈 소스 커뮤니티입니다.
발명품이 자유롭게 교환되고, 아이디어가 흐르고, 진입 장벽이 본질적으로 존재하지 않는 사회를 상상해 보십시오.
오픈 소스 AI가 발견되는 곳입니다.
개발자, 학자, 열광적인 지지자들은 이 역동적인 생태계에서 함께 협력하여 우리의 미래를 변화시키는 기술을 만듭니다. 이 흥미진진한 우주를 탐험해보세요. 인공 지능 소수의 독점 영역이 아닌 다수의 공동 노력입니다.
AI의 발전은 그야말로 눈부시다. 인공지능은 20세기 중반 초기 단계부터 현재 기술의 한 축으로 자리매김하기까지 많은 발전을 이루었습니다.
이러한 발전은 주로 오픈 소스 커뮤니티에 의해 주도되었습니다.
Google의 TensorFlow와 같은 프로젝트가 이에 대한 좋은 예입니다. 단순한 도구 그 이상으로 TensorFlow는 여러 AI 이니셔티브를 활성화하여 연구 속도를 높이고 혁신을 위한 길을 닦는 촉매제입니다.
그 영향은 다음과 같은 다양한 응용 분야에서 관찰될 수 있습니다. 예측 분석 그리고 언어 처리.
그렇다면 오픈소스 AI란 정확히 무엇일까요?
AI를 통해 누구나 접근할 수 있게 되었습니다. 오픈소스 플랫폼 덕분에 AI 기술은 누구나 사용, 변경, 공유할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 GitHub와 같은 웹사이트에서 AI 혁신의 활발한 센터를 만들었습니다.
기본 AI 모델부터 복잡한 알고리즘까지 모든 것을 여기에서 자유롭게 공유할 수 있습니다. 이 전략은 팀워크를 촉진하고 창의성을 자극하며 AI를 더 많은 청중에게 공개합니다.
오픈소스 AI 사용의 이점은 상당합니다. 특히 스타트업은 얻을 것이 많다. 아이디어는 많지만 자금이 없는 소규모 기술 회사를 생각해 보십시오.
오픈 소스 AI 덕분에 큰 비용을 들이지 않고도 복잡한 솔루션을 만들 수 있습니다. 자체 요구 사항에 맞게 AI 기술을 수정함으로써 연구 및 제품 생성 속도를 높일 수 있습니다.
이러한 유연성과 비용 효율성은 새로운 비즈니스에 큰 이점입니다. 따라서 우리는 여러분이 놀라운 것을 구축할 수 있도록 최고의 오픈 소스 도구와 플랫폼을 이 게시물에 정리했습니다.
1. 하층
Substratus는 기계 학습 모델 개발 및 교육 현장을 변화시키는 혁신적인 오픈 소스 플랫폼입니다.
모델, 서버, 데이터 세트 및 노트북과 같은 맞춤형 리소스를 Kubernetes API에 통합함으로써 이 플랫폼은 Kubernetes 제어 플레인의 기능을 고유하게 확장하고 전체 수명주기를 조율합니다. 기계 학습 모델.
소스 코드를 가중치 및 편향과 결합하여 기계 학습 모델 인스턴스를 구성하는 모델 리소스는 Substratus의 핵심 구성 요소입니다.
이 모델은 Git 저장소에서 파생되거나 기존 모델 및 훈련 데이터 세트.
또한 Substratus에는 추론을 위해 HTTP API를 통해 모델을 노출하여 AI 모델을 기능적이고 사용 가능한 리소스로 전환하는 프로세스를 단순화하는 서버 리소스가 함께 제공됩니다.
데이터 가져오기 및 변환을 더 쉽게 만드는 또 다른 필수 요소는 데이터 세트 리소스입니다.
이는 효과적인 데이터 처리를 보장하기 위해 Substratus가 실행하고 컨테이너화하는 데이터 가져오기용 소스 코드로 사용자를 안내합니다.
Notebook 리소스는 주피터 수첩 Kubernetes 클러스터 내부의 고성능 컴퓨팅 리소스에서 실행되는 인스턴스는 개발자에게 혁명적입니다.
이를 통해 소규모 로컬 컴퓨터에서도 사용할 수 있는 안정적인 하드웨어에서 기계 학습 소스 코드를 생성할 수 있습니다. 프로세스에 Substratus를 포함하면 몇 가지 이점이 있습니다.
클라우드 간 기반이기 때문에 다양한 클라우드 설정에서 기계 학습 모델을 훈련하고 제공할 수 있습니다.
Substratus는 코딩이 필요하지 않으며 내장된 최적화 기능을 제공하므로 오픈 소스 LLM(대형 언어 모델)을 더 쉽게 배포하고 미세 조정할 수 있습니다. 단 하나의 명령으로 Jupyter 노트북을 원격으로 시작할 수 있으므로 개발 프로세스가 원활하게 진행됩니다.
기본적으로 Substratus는 Kubernetes가 요구 사항이 거의 없이 설치되는 모든 환경에서 작동하고 네트워크 내부의 데이터를 보호합니다.
제로 스케일링 접근 방식은 GPU 비용을 최적화하고 컨테이너를 사용하여 반복 가능한 시나리오를 만듭니다. 또한 GitOps가 기본적으로 사용되어 운영 효율성이 향상됩니다.
2. AbanteAI(멘타트)
AbanteAI의 Mentat는 GPT-4의 복잡한 기능을 사용하여 코드 생성 및 처리 방법을 혁신함으로써 AI 기반 코딩 도움말에 있어 상당한 발전을 이루었습니다.
명령줄에서 필요한 명령을 Mentat에 제공하고 이를 지켜보는 것을 상상해 보십시오. 코드를 생성합니다 새 소스 파일이나 기존 소스 파일을 쉽게 만들 수 있습니다.
IDE와 ChatGPT 이 부드러운 명령줄 인터페이스 덕분에 브라우저 창을 사용할 수 있습니다.
Copilot의 인라인 권장 사항과 같은 도구가 수행할 수 있는 기능 외에도 Mentat는 사용자를 위해 코드를 작성하도록 만들어졌습니다. Mentat은 기존 코드로 작업하든 새로운 작업을 시작하든 관계없이 요구 사항에 맞게 조정되어 두 상황 모두에서 도움을 줍니다.
이 기술은 단순히 권장 사항을 제시하는 것이 아니라 유용하고 실행 가능한 코드를 생성하므로 AI 지원 코딩의 주요 발전을 나타냅니다.
개발자가 Mentat을 사용하면 지루하고 반복적인 코딩을 프로그램에 맡기고 보다 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있기 때문에 생산성이 향상됩니다.
Mentat의 적응성은 새 프로젝트를 위한 첫 번째 초안 작성, 문제 해결, 새 코드베이스에 대한 신속한 조정 등 코딩의 다양한 요소를 처리하는 광범위한 애플리케이션에서 나타납니다.
AI 지원 코딩 분야에는 앞으로 수많은 유망한 개발이 이루어지고 있습니다. 프로그래머는 이제 AI를 사용하여 코드 검토, 버그 패치, 구문 수정과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
여기에는 Mentat과 같은 플랫폼이 포함됩니다. 기술이 프로그래머를 완전히 대체할 수는 없지만 AI는 프로그래밍에서 점점 더 큰 역할을 하고 있으며 도움이 되는 동맹자가 될 준비가 되어 있습니다.
코딩 프로세스는 인간 지능과 AI 효율성 간의 이러한 파트너십의 결과로 재정의되어 오류 발생 가능성을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
3. 채팅개발
ChatDev는 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 소프트웨어 개발 프로세스를 개선하고 가속화하는 혁신적인 소프트웨어 개발 기술입니다.
자연어 통신을 기반으로 하는 이 새로운 프레임워크는 소프트웨어 개발의 다양한 단계에서 특정 모델의 필요성을 없애고 업계에 혁명을 일으키고자 합니다.
소프트웨어 개발 주기는 체계적인 폭포 모델을 사용하는 ChatDev의 네 가지 주요 단계(설계, 코딩, 테스트 및 문서화)로 나뉩니다.
ChatDev는 테스터 및 프로그래머와 같은 가상 에이전트를 각 단계에 할당하여 이러한 단계를 개별 하위 작업으로 나눕니다.
이러한 에이전트는 대화를 통해 함께 작업합니다. 이 대화 체인 방법을 통해 작업 해결이 효율적으로 이루어지며, 이를 통해 제안 및 솔루션 검증이 더 쉬워집니다.
LLM에서 흔히 발생하는 발견되지 않은 결함이나 종속성 누락과 같은 코드 환각을 해결하는 ChatDev의 능력은 주요 장점 중 하나입니다.
최신 소프트웨어 애플리케이션은 ChatDev의 프레임워크를 사용하여 만들 수 있으며 이는 이러한 가능한 위험을 줄이는 데도 도움이 됩니다. 플랫폼의 디자인은 작업 중심의 역할극과 가상 에이전트 간의 효율적인 의사소통을 촉진하는 채팅 체인을 기반으로 합니다.
이는 최종 사용자가 의사 결정 프로세스에 적극적으로 참여할 수 있고 다단계 상황 인식 대화를 통해 작업이 완료되는 개방적이고 협력적인 개발 프로세스로 이어집니다.
설계 단계에서 ChatDev는 고객이 제공한 초기 개념을 기반으로 맞춤형 메시지와 프롬프트를 사용하여 CEO, CPO, CTO와 같은 에이전트 위치를 할당합니다.
이 단계에는 각 에이전트가 자신의 능력을 최대한 발휘하도록 하는 메모리 스트림, 자기 성찰, 작업 할당과 같은 시스템이 포함됩니다.
코드 생성 및 GUI 개발은 코딩 단계 전반에 걸쳐 CTO, 프로그래머 및 아트 디자이너와 같은 직위를 포함하는 더 작은 책임으로 분류됩니다.
객체 지향 사용 프로그래밍 언어, 프레임워크는 일련의 사고 프롬프트에서 영감을 받은 "사고 지침" 방법을 도입하여 코드 생성 문제를 해결합니다.
문제 해결 아이디어를 구체적으로 목표로 함으로써 이 기술은 정확하고 적절한 코드 생성을 보장합니다.
4. 플로우이즈 AI
Flowise AI는 코딩이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 드래그 앤 드롭 기능으로 구별되는 AI 기반 소프트웨어 분야의 혁신적인 도구입니다.
이 새로운 방법을 사용하면 특히 코딩 경험이 많지 않은 사람들의 경우 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션 개발 및 시각화가 더 쉬워집니다.
Flowise AI는 LLM 앱 개발에 탁월하여 복잡한 절차를 보다 접근하기 쉬운 작업으로 단순화합니다. Flowise AI의 능력 웹 스크래핑 그리고 질문에 답하는 집안일이 더 쉬워지는 것이 주요 특징 중 하나입니다.
예를 들어, Flowise AI는 웹사이트에서 모든 관련 링크를 스크랩하고 LLM이 웹사이트 콘텐츠를 기반으로 한 문의에 응답하도록 하는 작업을 처리할 수 있습니다.
플랫폼은 Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스와 연결하여 데이터를 저장하고 검색하며, 링크 스크래핑을 위해 Cheerio Web Scraper 노드를 활용합니다.
이를 통해 데이터를 웹사이트에서 데이터베이스로 원활하게 업데이트할 수 있으며, LLM은 이 데이터베이스를 사용하여 사용자 문의에 응답할 수 있습니다.
또한 Flowise AI는 대화 검색을 위한 QA 체인과 같은 다양한 사용 시나리오에 대한 시스템 메시지를 정의하도록 만들어졌습니다.
이 기능은 AI가 특정 언어로 반응하고 AI 상호 작용에서 자주 발생하는 문제인 환각을 피하는 방식으로 응답하도록 보장하는 데 필수적입니다.
Flowise AI는 AI 이름, 응답 언어, 답변을 얻지 못한 경우 특정 답변 등의 설정을 구성하여 AI 상호 작용의 신뢰성과 정확성을 향상시킵니다.
웹훅 작업을 시작하는 고유한 도구를 개발하는 것은 또 다른 흥미로운 사용 사례입니다. Flowise AI를 사용하면 웹훅 엔드포인트에 접속하고 웹훅 본문에 필수 매개변수를 제공할 수 있는 도구 개발이 가능합니다.
이 기능을 Gmail 및 Google 스프레드시트와 같은 다른 플랫폼으로 확장하고 Discord에 메시지를 보내는 등 다양한 애플리케이션과 결합할 수 있습니다.
이러한 적응성은 많은 플랫폼과 서비스에서 디지털 운영을 자동화하고 최적화하는 Flowise AI의 다재다능함을 보여줍니다.
5. 조각
Pezzo는 AI 기능의 설계, 테스트, 모니터링 및 배포 방법을 재정의하여 개발자 중심의 AI 플랫폼으로 차별화됩니다.
AI 개발 효율성을 높이면서 비용과 성능을 최적화하도록 설계되었습니다.
Pezzo는 AI 기반 기능 공급을 상당히 가속화할 수 있는 강력한 특성 덕분에 최대 10배 더 빠른 배송을 약속합니다.
중앙 집중식 프롬프트 관리 시스템은 Pezzo 기능의 핵심입니다.
이 솔루션은 버전 관리 즉각적인 생산 배포 기능을 통해 모든 AI 프롬프트를 한 곳에서 효과적으로 처리할 수 있습니다.
프로젝트 전반에 걸쳐 일관성을 유지하고 AI 운영을 최적화하려는 팀에게 이 기능은 매우 중요합니다. Pezzo는 또한 AI 활동의 효과, 비용 및 수준을 이해하기 위한 관찰 도구를 제공합니다.
개발자는 빠른 실행에 대한 깊은 지식을 바탕으로 리소스를 성공적으로 최적화할 수 있습니다. Pezzo 기술의 또 다른 필수 구성 요소는 문제 해결입니다.
빠른 실행을 실시간으로 확인할 수 있어 디버깅 시간이 대폭 단축됩니다. 이 기능에는 팀이 원활하고 조화롭게 협력하여 강력한 AI 기능을 생성하는 데 도움이 되는 협업 도구가 포함되어 있습니다.
Pezzo의 기능만큼이나 사용 사례도 다양합니다. 개발자가 앱에서 AI 모델을 완벽하게 사용할 수 있도록 신속한 AI 개발을 위한 오픈 소스 도구 상자를 제공합니다.
주요 기능에는 중앙 집중식 프롬프트 관리, 효율적인 프롬프트 생성 및 버전 관리, 즉각적인 배포, 철저한 관찰 가능성, 효과적인 문제 해결 및 비용 투명성이 포함됩니다.
Python, Node.js 등 수많은 클라이언트를 지원하므로 다양한 개발 컨텍스트에서 사용할 수 있습니다. 플랫폼의 효율성과 사용 편의성의 한 가지 예는 시기적절한 관리 지침입니다.
버전 관리, 빠른 전달, 빠른 생성, 모니터링 등 AI 활동을 사용자가 완벽하게 관리할 수 있습니다. 프롬프트를 생성하려면 먼저 프롬프트 편집기를 사용하여 프롬프트를 엔지니어링해야 합니다.
그런 다음 Pezzo에서 테스트하고 최상의 성능을 위해 매개변수를 조정한 다음 커밋하고 게시해야 합니다.
이 단순화된 절차는 게시된 모든 프롬프트가 최소한의 코드를 사용하여 의도한 대로 작동하도록 보장합니다.
6. 마인드DB
MindsDB는 데이터 관리 및 AI의 실질적인 발전을 나타내는 획기적인 오픈 소스 가상 데이터베이스입니다.
AI 알고리즘을 실시간 데이터와 융합하는 창의적인 방식으로 인해 독특합니다. 최첨단 구성 요소인 '작업'과 'AI 테이블'을 통해 데이터와 AI의 원활한 통합이 가능해졌습니다.
실시간 데이터 활동은 작업을 사용하여 보다 쉽게 조정할 수 있으며, 실시간 데이터와 AI 모델은 AI 테이블과 직접 연결될 수 있습니다.
MindsDB의 적응성은 MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server 및 Snowflake와 같은 최고의 데이터베이스 및 플랫폼과 함께 보유하고 있는 70개 이상의 기술 및 데이터 인터페이스에서 나타납니다.
다용성에는 Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker 및 Domo와 같은 여러 BI 도구와의 상호 운용성도 포함됩니다.
MindsDB는 Lightwood를 지원하여 기능을 확장합니다. 딥 러닝 프레임 워크 PyTorch를 기반으로 합니다.
개발자를 수용하는 단순화된 접근 방식을 통해 MindsDB는 AI 애플리케이션 개발 프로세스를 간소화합니다.
개발자가 잘 알려진 SQL 표현식을 사용하여 AI 모델과 통신할 수 있도록 지원함으로써 종종 기계 학습과 관련된 복잡성을 낮춘다는 점에서 차별화됩니다.
TensorFlow, PyTorch 및 같은 여러 AI 프레임워크 및 모델과의 호환성 OpenAI의 GPT-3, 이 접근 방식의 사용자 친화성을 보완합니다.
또한 이 플랫폼을 사용하면 데이터 전처리 및 모델 훈련부터 추론에 이르기까지 광범위한 AI 활동을 자동화하여 인프라 설정 없이 AI 애플리케이션을 더 쉽게 시작할 수 있습니다.
인식 가능한 인터페이스를 제공하고 기계 학습의 복잡성을 필터링함으로써 AI 애플리케이션 생성을 크게 가속화합니다.
제로 인프라 설정은 AI 애플리케이션 배포를 간소화하여 프로세스 효율성을 높입니다. 또한 MindsDB는 확장 가능하며 정교한 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
MindsDB는 광범위한 실제 애플리케이션을 제공합니다. 실제로 사람들을 성공적으로 참여시키는 지능형 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
7. 화성
MarsX는 모바일 및 온라인 애플리케이션 제작 프로세스를 변화시키는 소프트웨어 개발을 위한 최첨단 플랫폼입니다.
근본적으로 효율적인 코드 재사용의 필요성은 MarsX가 프로그래밍에서 해결하려고 하는 문제입니다.
Stack Overflow와 같은 사이트에서 프레임워크와 코드 조각을 사용할 수 있음에도 불구하고 프로젝트 코드의 상당 부분은 전통적으로 처음부터 개발되었습니다.
개발 프로세스의 비효율성으로 인해 풀 스택 라이브러리 또는 프런트엔드와 백엔드 구성 요소를 통합하는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공하는 회사인 MarsX가 설립되었습니다.
사용 및 이해의 단순화를 위해 MarsX는 포괄적인 소프트웨어 솔루션에 필수적인 이러한 전체 스택 라이브러리를 표준화했습니다.
개발자가 새로운 도구를 실험하고 싶어하지만 상당한 시간을 투자하여 실험할 수 없다는 점을 인식한 MarsX는 이러한 라이브러리를 신속하게 테스트할 수 있도록 보장합니다.
다양한 마이크로 앱, 즉 외부 개발자가 만든 간단하고 전문적인 프로그램을 플랫폼 마켓플레이스에서 사용할 수 있습니다.
개발자에게 처음부터 구축하도록 요구하는 대신 사전 제작된 우수한 솔루션을 제공함으로써 이러한 마이크로 앱(예: 채팅 프로그램, Airbnb 또는 Instagram과 같은 잘 알려진 웹사이트의 복제본)은 개발자의 시간을 절약해 줍니다.
MarsX가 제공하는 No Code, Low Code, Custom Code 및 AI의 조합은 MarsX를 차별화합니다. 이러한 적응성을 통해 프로그래머는 다양한 코딩 숙련도 수준에서 복잡한 웹 및 모바일 앱을 설계할 수 있습니다.
플랫폼 덕분에 더 이상 많은 통합 개발 환경(IDE) 간에 전환할 필요가 없으며, 균일한 환경을 제공하여 이러한 마이크로앱을 더 쉽게 수정할 수 있습니다.
마이크로앱의 실시간 컴파일 및 업데이트를 용이하게 하기 위해 플랫폼에는 자체 통합 개발 환경(IDE)도 있습니다.
MarsX는 유용성에 중점을 두어 앱을 빠르게 구축하고 업데이트해야 하는 스타트업과 개발자에게 이상적입니다.
8. 반나 AI
Vanna AI는 데이터 세트와 상호 작용하는 방식을 변화시키는 강력한 AI 기반 비즈니스 인텔리전스 도우미입니다.
이 최첨단 기술은 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 데이터베이스에 대한 정확한 SQL 쿼리를 생성하고 실행합니다.
Vanna는 제공된 교육 데이터를 기반으로 성능을 조정하여 복잡한 데이터 세트에서도 뛰어난 정확성을 제공한다는 점에서 독특합니다.
이는 Vanna가 더 많은 데이터를 제공할수록 복잡한 데이터 구조를 처리하고 이해하는 데 점점 더 능숙해짐을 의미합니다.
Vanna AI는 보안과 개인 정보 보호를 강조하는 것으로 유명합니다. LLM은 데이터베이스와 상호 작용하는 동안 스키마, 문서, 쿼리와 같은 메타데이터로만 작동하므로 데이터베이스 콘텐츠는 비공개로 유지됩니다.
또한 Vanna AI는 모든 데이터베이스에 대한 연결을 자유롭게 구축할 수 있도록 하며 BigQuery, Postgres 및 Snowflake와 같은 잘 알려진 데이터베이스에 대한 기본 지원을 제공합니다.
따라서 광범위한 데이터 관리 요구 사항에 맞게 매우 적응력이 뛰어난 도구가 됩니다. 플랫폼은 마찬가지로 뛰어난 통합 가능성을 가지고 있습니다.
Vanna는 Jupyter Notebook에서 시작한 후 다음과 같은 다양한 프런트엔드를 사용하는 비즈니스 고객으로 확장될 수 있습니다. 웹 애플리케이션, Streamlit 앱 또는 Slackbot.
다재다능함으로 인해 스타트업부터 주요 조직에 이르기까지 다양한 기업 환경에 적합한 옵션입니다.
Vanna AI는 단순히 질문만으로 데이터베이스에서 통찰력을 추출할 수 있도록 함으로써 복잡한 SQL 또는 Python 쿼리의 필요성을 없애는 것을 목표로 합니다.
9 그라 디오
Gradio는 다음을 위한 유연하고 최첨단 도구입니다. 데이터 과학 모델을 사용하고 제시하는 방식에 혁명을 일으키는 기계 학습입니다.
30개 이상의 사전 구축된 구성 요소와 수많은 새로운 구성 요소를 갖춘 Gradio를 사용하면 다양한 종류의 데이터에 대한 대화형 데모를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
Gradio는 데모에서 입력 또는 출력으로 사용되는지 여부에 따라 구성 요소를 정적 모드와 대화형 모드 간에 원활하게 전환하여 차별화됩니다.
자동 감지 덕분에 각 구성 요소의 특성을 수동으로 식별해야 하는 골치 아픈 일을 피할 수 있습니다.
Gradio는 또한 준비 및 후처리 작업에서 탁월한 성능을 발휘하여 사용자 상호 작용 및 기능 요구 사항에 적합한 형식 간에 데이터를 쉽게 변환합니다.
이 기능은 사진을 업로드하거나 사용자 브라우저에 이미지 갤러리를 표시하는 등의 작업에 필수적입니다.
잘 알려진 앱의 경우 통합 대기열 시스템은 수천 명의 동시 사용자를 지원할 수 있어야 합니다.
한 번에 처리할 수 있는 요청 수를 제한하는 등 대기열을 관리할 수 있는 방법이 있습니다. 많은 기계 학습 루틴은 많은 메모리를 사용하고 사용자 활동이 많은 시간 동안 규제된 액세스를 요구하기 때문에 이는 특히 유리합니다.
Gradio를 사용하면 챗봇이나 사진 생성 모델과 같이 일련의 출력이 필요한 상황에서 생성기 기능을 사용할 수 있습니다.
이 기능을 사용하여 반복적인 결과를 제시하면 대화형 경험이 향상될 수 있습니다.
Gradio는 실시간 오디오 스트림이나 명령 입력에 대한 응답으로 이미지를 생성하는 모델과 같은 스트리밍 입력도 처리할 수 있습니다.
또한 플랫폼의 구성 가능한 진행률 표시줄 지원 덕분에 사용자가 진행률 업데이트를 보는 방법을 제어할 수 있습니다.
이 기능은 복잡한 계산이나 데이터 분석 등 처리 시간이 많이 필요한 작업에 매우 유용합니다.
Gradio의 진행 상황 추적 기능은 작업 진행 상황에 대한 시각적 피드백을 제공하는 tqdm 라이브러리를 포함하여 더욱 향상되었습니다.
10 퀴브르
Quivr은 "두 번째 두뇌"이자 개인 비서 역할을 하는 판도를 바꾸는 플랫폼으로 등장하여 협업 소프트웨어 개발에 적합합니다.
빠른 설정과 간단한 기능 덕분에 이 오픈 소스 도구는 대규모 개발 팀이나 오픈 소스 커뮤니티에서 일하는 모든 사람에게 훌륭한 자산이 됩니다.
Quivr은 사용하기 정말 쉽습니다. 5초 이내에 Google 계정을 사용하여 가입할 수 있습니다. 플랫폼에서 파일에 대해 질문하여 데이터에 참여할 수 있으며 파일 업로드도 더 간단해집니다.
30,000명이 넘는 사람과 4,000개 이상의 기업에 서비스를 제공하는 Quivr은 기초 모델과 생성 AI를 활용하여 AI 혁신의 최전선에 서 있습니다.
상위 100개 오픈 소스 프로젝트 중 이 커뮤니티 중심 플랫폼은 26,000명 이상의 개발자에게 서비스를 제공합니다. 차세대 AI 애플리케이션 개발을 위한 안정적인 환경을 제공하는 Quivr은 조직이 혁신을 위해 AI를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 차별화됩니다.
의사 결정을 지원하고 지루한 프로세스를 자동화하는 디지털 비서인 Quivr은 단순한 개발 플랫폼 이상의 역할을 합니다. 이는 기업의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.
Quivr의 오픈 소스 디자인은 기능 요청, 버그 보고서 및 문서에 대한 커뮤니티 참여를 장려합니다.
GitHub의 소스 코드에 쉽게 액세스하여 투명성과 협력 개발이 보장됩니다. 이 전략은 커뮤니티라는 느낌 외에도 지속적인 혁신과 플랫폼 향상을 촉진합니다.
결론
오픈 소스 AI와 그것이 환경에 미치는 영향. 기술 개발을 민주화하고 팬, 연구원, 개발자 간의 협력을 장려하는 방법에 중점을 둡니다.
누구나 오픈 소스 플랫폼을 사용하여 AI 기술을 사용, 변경 및 배포할 수 있으며, 이로 인해 GitHub와 같은 웹 사이트에 번성하는 혁신 센터가 만들어졌습니다.
AI 연구 및 혁신 속도를 높이는 도구인 TensorFlow가 한 예이며 Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI 및 AbanteAI(Mentat)와 같은 여러 오픈 소스 플랫폼도 마찬가지입니다.
이러한 시스템은 코딩 지식이 거의 또는 전혀 없는 사람들을 위해 AI 기반 소프트웨어 개발을 용이하게 하고, 기계 학습 모델 생성을 개선하며, AI 기반 코딩 지원을 제공합니다.
특히 스타트업의 경우 비용 효율성, 유연성, 생산성 향상 등의 이점을 제공합니다.
연구 및 상업적 창작을 가속화하는 것 외에도 이러한 AI 기술의 민주화는 더 많은 청중에게 접근할 수 있게 하여 AI를 선택된 소수를 위한 전문 분야에서 협력적인 노력으로 변화시킵니다.
댓글을 남겨주세요.