Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
AI-ê bi tevahî hawîrdora me guhertiye, û beşdarek sereke ya vê guherînê civaka çavkaniya vekirî ye.
Bifikirin civakek ku tê de îcad bi serbestî têne guheztin, raman têne destûr kirin ku biherikin, û astengiyên têketinê bi eslê xwe tune ne.
Li vir AI-ya çavkaniya vekirî tê dîtin.
Pêşdebir, akademîsyen û dilxwaz bi hev re di vê ekosîstema dînamîkî de dixebitin ku teknolojiyên ku pêşeroja me diguherînin biafirînin. Vê gerdûna balkêş li ku derê bigerin çêkirî hewldanek hevkarî ya ji hêla gelek kesan ve ye, ne ku qada taybetî ya çend kesan e.
Pêşveçûna AI-ê ne tiştek balkêş e. Îstixbarata Hunerî ji qonaxên xwe yên destpêkê di nîveka sedsala 20-an de heya rewşa xwe ya heyî wekî stûnek teknolojiyê rêyek dirêj çûye.
Ev pêşkeftin bi piranî ji hêla civaka çavkaniya vekirî ve hatî rêve kirin.
Projeyên mîna Google's TensorFlow mînakek mezin a vê yekê ne. Zêdetir ji amûrek tenê, TensorFlow katalîzatorek e ku gelek însiyatîfa AI-yê çalak kiriye, lêkolînê bileztir dike û rê li ber nûbûnê vedike.
Bandora wê dikare di cûrbecûr sepanan de were dîtin, wek mînak analytics analytics û pêvajoya ziman.
Ji ber vê yekê, bi rastî AI-ya ku çavkaniya vekirî ye çi ye?
AI ew ji her kesî re bigihîne. Teknolojiyên AI-ê bi saya platformên çavkaniya vekirî ji hêla her kesî ve têne bikar anîn, guhertin û parve kirin. Van platforman ji malperên mîna GitHub navendên zindî yên nûjeniya AI-yê afirandine.
Her tişt li vir heye, bi serbestî tê parve kirin, ji modelên bingehîn ên AI-ê bigire heya algorîtmayên tevlihev. Ev stratejî xebata tîmê pêşve dike, afirîneriyê teşwîq dike, û AI-ê ji temaşevanek mezin re vedike.
Feydeyên karanîna AI-ya çavkaniya vekirî girîng in. Bi taybetî destpêk gelek tişt hene ku bi dest bixin. Pargîdaniyek teknolojiyê ya piçûk bi gelek ramanan lê bê fînanse bifikirin.
Ew dikarin bi saya AI-ya çavkaniya vekirî bêyî şikandina bankê çareseriyên tevlihev biafirînin. Bi guheztina teknolojiyên AI-ê da ku hewcedariyên xwe bicîh bînin, ew dikarin lêkolîn û çêkirina hilberê bilez bikin.
Ev nermbûn û lêçûn-bandorbûn ji bo karsaziyên nû avantajên mezin in. Ji ber vê yekê, me di vê postê de amûr û platformên çavkaniya vekirî yên top berhev kirine da ku hûn tiştek ecêb ava bikin.
1. Substratus
Substratus platformek çavkaniya vekirî ya şoreşger e ku pêşkeftin û dîmena perwerdehiya modela fêrbûna makîneyê diguhezîne.
Bi entegrekirina çavkaniyên xwerû yên mîna Model, Server, Dataset, û Notebook di Kubernetes API-yê de, ev platform bi rengek yekta kapasîteyên balafira kontrolê ya Kubernetes dirêj dike û tevahiya jiyana xwe saz dike. modelên fêrbûna makîneyê.
Çavkaniya Modelê, ya ku koda çavkaniyê bi giranî û biasiyan re dike yek ji bo avakirina mînakek modela fêrbûna makîneyê, pêkhateya navendî ya Substratus e.
Ev model di avakirina modelê de piralî û sadebûnê pêşkêşî dike ji ber ku ew dikare ji depoyek Git-ê were derxistin an jî bi karanîna modelek heyî û bi karanîna modelek heyî were çêkirin. databasa perwerdehiyê.
Digel vê yekê, Substratus bi çavkaniya Serverê re tê, ku pêvajoya veguhertina modelên AI-ya we di çavkaniyên fonksiyonel û bikêr de bi eşkerekirina modelek bi navgîniya HTTP API-ya ji bo encamdanê hêsan dike.
Hêmanek din a bingehîn a ku import û veguherîna daneyê hêsantir dike çavkaniya Dataset e.
Ew bikarhêneran rê dide koda çavkaniyê ji bo anîna daneyan, ku Substratus dimeşîne û konteynir dike da ku pêvajoyek daneya bi bandor misoger bike.
Çavkaniya Notebook, ku a Jupyter Notebook mînaka ku li ser çavkaniyên hesabker ên performansa bilind di hundurê komek Kubernetes de xebitî, ji bo pêşdebiran şoreşger e.
Ev gengaz dike ku meriv koda çavkaniya fêrbûna makîneyê li ser nermalava pêbawer a ku li ser komputerên piçûk ên herêmî jî were bikar anîn biafirîne. Gelek avantajên tevlêbûna Substratus di pêvajoya we de hene.
Hûn dikarin modelên fêrbûna makîneyê li ser wê di cûrbecûr mîhengên ewr de perwerde bikin û xizmet bikin ji ber ku ew substratek cross-ewr e.
Substratus ne kodkirinê hewce dike û xweşbîniyên çêkirî peyda dike, ku ew hêsantir dike ku modelên zimanên mezin ên çavkaniya vekirî (LLM) werin danîn û rast bikin. Notebookên Jupyter tenê bi yek fermanê ji dûr ve têne destpêkirin, ku di encamê de pêvajoyek pêşkeftinê çêdibe.
Di serî de, Substratus li her hawîrdorê ku Kubernetes bi hewcedariyên piçûk saz dike kar dike, û daneyên we di hundurê tora we de diparêze.
Nêzîkatiya wê ya zero-scaling lêçûnên GPU-ê xweşbîn dike û konteyneran bikar tîne da ku senaryoyên ku dubare dibin biafirîne. Wekî din, GitOps bi xwemalî tê bikar anîn, bandoriya xebitandinê baştir dike.
2. AbanteAI (Mentat)
Mentat ya AbanteAI di arîkariya kodkirinê ya bi AI-ê de pêşkeftinek girîng nîşan dide, kapasîteyên tevlihev ên GPT-4 bikar tîne da ku şoreş bike ka kod çawa tê hilberandin û birêvebirin.
Bifikirin ku hûn fermanên ku hûn ji rêzika fermanê hewce ne ji Mentat re peyda bikin, û dûv re li wî temaşe bikin kodê çêdike di pelên çavkaniya nû an heyî de bi hêsanî.
Hûn dikarin pêvajoya pêşkeftina xwe bi rêkûpêk bikin bi dûrxistina kopî-paskirina wextê di navbera IDE û a. GPT chat pencereya gerokê bi saya vê navbeynkariya xeta fermanê ya xweş.
Ji bilî tiştên ku amûrên mîna pêşniyarên hundurîn ên Copilot dikarin bikin, Mentat tête çêkirin ku ji we re kodê binivîse. Mentat li gorî daxwazên we rast dike, di her du rewşan de jî dibe alîkar, gelo hûn bi koda berê-heyî dixebitin an jî karek nû dest pê dikin.
Ev jêhatîbûnek di kodkirina bi alîkariya AI-ê de pêşkeftinek mezin temsîl dike ji ber ku ew kodek bikêr, çalak çêdike û ne tenê pêşniyaran dike.
Dema ku pêşdebiran Mentat bikar tînin, hilberdariya wan zêde dibe ji ber ku ew dikarin li ser xebata tevlihev û afirîner hûr bibin dema ku kodkirina bêzar û dubare ji bernameyê re bihêlin.
Veguheztina Mentat di berfirehiya serîlêdanên xwe de ku gelek hêmanên kodkirinê vedibêje, wekî çêkirina pêşnumayek yekem ji bo projeyên nû, çareserkirina pirsgirêkan, û zû verastkirina bingehek kodek nû tê destnîşan kirin.
Qada kodkirina bi alîkariya AI-ê li pêşiya wê gelek geşedanên sozdar hene. Bernamesaz naha dikarin bi AI-yê ve girêdayî bin da ku peywirên mîna vekolînên kodê, xalên xelet, û rastkirinên hevoksaziyê bikin.
Di vê yekê de platformên mîna Mentat hene. Her çend teknolojî ne gengaz e ku bi tevahî li şûna bernamenûsan bigire, AI di bernamekirinê de rolek bêtir û mezintir dilîze û amade ye ku bibe hevalbendek alîkar.
Pêvajoya kodkirinê dibe ku wekî encama vê hevkariyê di navbera îstîxbarata mirovî û karbidestiya AI-ê de ji nû ve were pênase kirin, ku wê kêmtir xeletî û bikêrtir bike.
3. ChatDev
ChatDev ji bo pêşkeftina nermalavê teknîkek şoreşger e ku Modelên Zimanên Mezin (LLM) bikar tîne da ku pêvajoya pêşkeftina nermalavê çêtir û bilez bike.
Ev çarçoweya romanê, ku li ser bingeha ragihandina zimanê xwezayî ye, hewl dide ku hewcedariya modelên taybetî di qonaxên cihêreng ên pêşkeftina nermalavê de ji holê rake, ji ber vê yekê pîşesaziyê şoreş dike.
Dewreya pêşkeftina nermalavê ji hêla ChatDev ve li çar qonaxên sereke tê dabeş kirin, ku modelek ava şilavê ya organîze bikar tîne: sêwirandin, kodkirin, ceribandin û belgekirin.
ChatDev van qonaxan di binxebatên veqetandî de dabeş dike û ji her qonaxê re ajanên virtual, wek ceribandin û bernamesaz, vedigire.
Ev ajan bi rêya sohbetan bi hev re dixebitin. Çareserkirina peywirê bi vê rêbaza zincîra danûstendinê bi bandor tête çêkirin, ku pêşniyar û pejirandina çareseriyê hêsantir dike.
Kapasîteya ChatDev ji bo çareserkirina halusînasyonên kodê - wekî kêmasiyên nedîtî an girêdanên winda - yên ku di LLM-an de pir in, yek ji avantajên wê yên sereke ye.
Serîlêdanên nermalava nûjen dikarin bi çarçoweya ChatDev-ê re bêne çêkirin, ku di heman demê de ji bo kêmkirina van xetereyên gengaz jî dibe alîkar. Sêwirana platformê li ser zincîreyek danûstendinê ye ku lîstina rola peywirdar û danûstendina bikêrhatî di nav ajanên virtual de hêsan dike.
Ev dibe sedema pêvajoyek pêşkeftina vekirî û hevkariyê ku bikarhênerên dawîn dikarin bi aktîvî beşdarî pêvajoya biryargirtinê bibin û peywir bi navgîniya danûstendinên pir-zivir,-agahdar ên çarçovê de têne qedandin.
Di qonaxa sêwiranê de, ChatDev peyamên xwerû û şîretan bikar tîne da ku li ser bingeha konsepta destpêkê ya ku ji hêla xerîdar ve hatî peyda kirin, pozîsyonên nûnerên xwe yên mîna CEO, CPO, û CTO destnîşan bike.
Di vê qonaxê de pergalên wekî Memory Stream, Self-Reflection, û Task Assignment dihewîne, ku piştrast dikin ku her ajanek bi çêtirîn şiyanên xwe peywira xwe pêk tîne.
Hilberîna kodê û pêşkeftina GUI li seranserê qonaxa kodkirinê di berpirsiyariyên piçûktir de têne dabeş kirin, ku tê de pozîsyonên wekî CTO, bernamenûs, û sêwirana hunerê vedihewîne.
Bikaranîna obje-oriented zimanên bernamenûs, çarçove pirsgirêkên hilberîna kodê bi danasîna rêbazek "rêberên ramanê" ku ji pêşniyarên zencîre-ramanê îlhama xwe digire vedihewîne.
Bi taybetî armanckirina ramanên çareserkirina pirsgirêkê, ev teknîk afirandina koda rast û têkildar garantî dike.
4. Flowise AI
Flowise AI di warê nermalava AI-a ajoker de amûrek şoreşger e, ku bi taybetmendiya xwe ya kaş-û-drop-ê ku hewceyê kodkirinê hindik an jî qet hewce dike ve tê veqetandin.
Ev rêbaza nûjen pêşkeftin û dîtbarîkirina Modela Ziman a Mezin (LLM) hêsantir dike, nemaze ji bo kesên ku gelek ezmûna kodkirinê ne.
Flowise AI di pêşvebirina sepanên LLM-ê de bi pêş dikeve, prosedûra tevlihev di nav rûbirûyek nêzîk de hêsan dike. Kapasîteya çêkirina AI-ê biherike tevnekirina tevnê û karên bersivdana pirsê hêsantir yek ji taybetmendiyên wê yên sereke ye.
Mînakî, Flowise AI dikare karê hilgirtina hemî girêdanên têkildar ji malpera we bigire û LLM li ser bingeha naveroka malpera we bersivê bide lêpirsînan.
Platform bi databasên vektorî yên mîna Pinecone ve girêdide da ku daneyan hilîne û bistîne, û ew girêka Cheerio Web Scraper ji bo kişandina girêdanê bi kar tîne.
Ev yek dihêle ku dane bi rengek bêkêmasî ji malperek di nav databasê de werin hilanîn, û LLM dikare vê databasê bikar bîne da ku bersivê bide lêpirsînên bikarhêner.
Digel vê yekê, Flowise AI tête çêkirin ku peyamên pergalê ji bo senaryoyên karanîna cihêreng diyar bike, wekî Zincîra QA ji bo Vegerîna Danûstandinê.
Ev fonksiyon ji bo garantîkirina ku AI bi zimanek diyar bersiv dide û bi rengek ku ji halusînasyonan dûr dikeve, ku di danûstendinên AI-ê de pirsgirêkek pir caran ne, pêdivî ye.
Pêbawerî û rastbûna danûstendinên AI-ê ji hêla Flowise AI-ê ve bi mîhengkirina mîhengên wekî navê AI-ê, zimanê bersivdayînê, û bersivên taybetî di bûyera ku bersiv neyê girtin de çêtir dibe.
Pêşxistina amûrên bêhempa yên ji bo destpêkirina operasyonên webhook-ê bikar anînek balkêş e. Flowise AI pêşkeftina amûrên ku dikarin bi xalên dawiya webhook re têkilî daynin û pîvanên pêwîst di laşê webhook de peyda bikin dihêle.
Mimkun e ku vê taybetmendiyê li platformên din ên mîna Gmail û Google Sheets berfireh bikin û wê bi cûrbecûr serlêdanan re, wek şandina peyaman ji Discord re, bikin yek.
Ev adaptebûn pirrengiya Flowise AI-ê di otomatîk û xweşbînkirina karûbarên dîjîtal de li ser gelek platform û karûbaran nîşan dide.
5. Perçe
Pezzo xwe wekî platformek AI-ya yekem-pêşdebir destnîşan dike, ji nû ve diyar dike ka taybetmendiyên AI-ê çawa têne sêwirandin, ceribandin, çavdêrîkirin û bicîh kirin.
Ew ji bo baştirkirina lêçûn û performansê dema ku karbidestiya pêşkeftina AI-ê baştir dike hatî çêkirin.
Pezzo ji ber taybetmendiyên xwe yên bi hêz, ku di peydakirina kapasîteyên bi AI-ê de bilezbûnek berbiçav çêdike, soza radestkirina deh carî zûtir dide.
Pergala rêveberiya bilez a navendî di dilê fonksiyona Pezzo de ye.
Ev çareserî, ku bi kontrola guhertoyê û kapasîteyên bicîhkirina hilberîna tavilê, pêvajokirina bi bandor a hemî pêşniyarên AI-ê li yek cîhî dihêle.
Ji bo tîmên ku hewl didin ku di nav projeyan de hevrêziyê bihêlin û operasyonên AI-ê xweştir bikin, ev jêhatîbûn girîng e. Pezzo ji bo têgihîştina bandorkerî, lêçûn, û pîvana çalakiyên AI-ê jî amûrên çavdêriyê peyda dike.
Pêşdebir dikarin bi zanebûna xwe ya kûr çavkaniyan bi serfirazî bi darvekirinên bilez xweştir bikin. Parçeyek din a bingehîn a jêhatîbûna Pezzo çareserkirina pirsgirêkan e.
Dema debuggkirinê pir kêm dibe ji ber ku ew vekolîna rast-demê ya darvekirinên bilez dihêle. Amûrên hevkariyê bi vê taybetmendiyê re hene da ku alîkariya tîmê bikin ku bi hev re û bi yekdengî bixebitin da ku taybetmendiyên AI-ê yên hêzdar hilberînin.
Bi qasî ku taybetmendiyên Pezzo cihêreng in, rewşên karanîna wê ne. Ji bo ku pêşdebiran bike ku bi tevahî modelên AI-ê di sepanan de bikar bînin, ew ji bo pêşkeftina bilez a AI-ê qutiyek amûrek çavkaniyek vekirî pêşkêşî dike.
Taybetmendiyên sereke rêveberiya bilez a navendî, afirandin û guhertoya bilez a bikêr, bicihkirina tavilê, çavdêriya bêkêmasî, çareserkirina pirsgirêkê ya bi bandor, û zelalbûna lêçûn hene.
Ew dikare di cûrbecûr mercên pêşkeftinê de were bikar anîn ji ber ku ew gelek xerîdar piştgirî dike, wek Python û Node.js. Nimûneyek ji bandorkerî û rehetiya karanîna platformê rêwerziya rêveberiya wê ya demkî ye.
Çalakiyên AI-ê bi tevahî ji hêla bikarhêneran ve têne rêve kirin, di nav de kontrolkirina guhertoyê, radestkirina bilez, hilberîna bilez, û çavdêrîkirin. Ji bo ku hûn daxwaznameyek biafirînin, divê ew pêşî bi karanîna Edîtorê Serlêdanê were endezyar kirin.
Dûv re pêdivî ye ku ew li Pezzo were ceribandin, pîvanên wê ji bo performansa çêtirîn were guheztin, dûv re ew tê peywirdarkirin û weşandin.
Vê pêvajoyek hêsan garantî dike ku her bilezek hatî weşandin dê wekî ku hatî armanc kirin, bi kêmtirîn mîqdara kodê bixebite.
6. MindsDB
MindsDB databasek virtual-çavkaniya vekirî-vekirî ye ku di rêveberiya daneyê û AI-ê de pêşkeftinek girîng temsîl dike.
Ew yekta ye ji ber awayê xwe yê afirîner ku algorîtmayên AI-ê bi daneyên rast-ê re berhev dike. "Kar" û "Tabloyên AI", du hêmanên pêşkeftî, vê yekbûna birêkûpêk a daneyan û AI-ê dihêle.
Çalakiyên daneya rast-ê dikarin bi karanîna Karûbaran hêsantir werin rêve kirin, û daneyên rast û modelên AI-ê dikarin rasterast bi Tabloyên AI-ê re bêne girêdan.
Nîşanek adaptasyona MindsDB ji zêdetirî 70 pêwendiyên teknolojîk û daneyê yên ku bi databas û platformên top re hene, wek MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, û Snowflake heye.
Pirrjimariya wê di heman demê de bi gelek amûrên BI-ê re, wekî Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker, û Domo ve girêdayî ye.
MindsDB fonksiyona xwe bi piştgirîkirina Lightwood, a çarçoveya fêrbûna kûr li ser bingeha PyTorch.
Bi nêzîkatiyek hêsan a ku pêşdebiran digire, MindsDB pêvajoya pêşkeftina sepanên AI-ê xweş dike.
Ew ji hêla pêşdebiran ve ku bi karanîna vegotinên naskirî yên SQL-ê bi karanîna pêşdebiran re têkilî daynin, ku tevliheviya ku bi gelemperî bi fêrbûna makîneyê ve girêdayî ye kêm dike, xwe cûda dike.
Lihevhatina wê bi çend çarçove û modelên AI-ê re, wek TensorFlow, PyTorch, û GPT-3 ya OpenAI, dostaniya bikarhêner a vê nêzîkbûnê temam dike.
Platform di heman demê de destpêkirina serîlêdanên AI-yê bêyî sazkirina binesaziyê bi otomatîkkirina cûrbecûr çalakiyên AI-ê, ji pêş-dermankirina daneyê û perwerdehiya modelê heya encamdanê hêsantir dike.
Bi pêşkêşkirina navgînek naskirî û fîlterkirina tevliheviyên fêrbûna makîneyê, ew çêkirina sepanên AI-ê pir bileztir dike.
Sazkirinek binesaziya sifir bicîhkirina serîlêdanên AI-ê hêsan dike, karbidestiya pêvajoyê zêde dike. Wekî din, MindsDB berbelav e û dikare hewcedariyên serîlêdanên AI-ya sofîstîke bicîh bîne.
MindsDB cûrbecûr serîlêdanên cîhana rastîn peyda dike. Ew dikare ji bo avakirina chatbotên aqilmend ên ku bi rastî û bi serfirazî mirovan tevdigere were bikar anîn.
7. Mars
MarsX ji bo pêşkeftina nermalavê platformek pêşkeftî ye ku pêvajoya çêkirina sepanên mobîl û serhêl veguherîne.
Di bingeh de, hewcedariya ji nû ve karanîna koda bikêr pirsgirêk e ku MarsX hewl dide ku di bernamekirinê de çareser bike.
Tevî hebûna çarçove û perçeyên kodê ji malperên mîna Stack Overflow, rêjeyek mezin a koda projeyê bi kevneşopî ji sifirê ve hatî pêşve xistin.
Kêmasiya di pêvajoya pêşkeftinê de bû sedema damezrandina MarsX, pargîdaniyek ku pirtûkxaneyên tam-stack, an kîtên pêşkeftina nermalavê (SDK) peyda dike ku hêmanên pêş û paşîn yek dike.
Ji bo hêsaniya karanîn û têgihiştinê, MarsX van pirtûkxaneyên tam-stack standardîze kiriye, ku ji bo çareseriyên nermalava berfireh hewce ne.
Naskirina ku pêşdebiran dilxwaz in ku bi amûrên nû ceribandin lê ne bi bihayê veberhênanek demkî ya girîng, MarsX piştrast dike ku ev pirtûkxane zû dikarin werin ceribandin.
Cûrbecûr serîlêdanên mîkro, an kurte, bernameyên pispor ên ku ji hêla pêşdebirên derveyî ve hatine çêkirin, li ser bazara platformê hene.
Bi pêşkêşkirina çareseriyên pêş-çêkirî û hêja, li şûna ku ji pêşdebiran hewce bike ku ji sifirê ava bikin, van mîkro-serîlêdanên -mîna bernameyên chatê an klona malperên navdar ên mîna Airbnb an Instagram- dema pêşdebiran xilas dikin.
Tevliheviya No Code, Low Code, Code Custom, û AI ku MarsX pêşkêşî dike, wê ji hev vediqetîne. Vê adaptebûnê rê dide bernamenûsan ku di astên jêhatîbûna kodkirinê yên cihêreng de sepanên tevnvî û mobîl ên tevlihev dîzayn bikin.
Êdî ne hewce ye ku bi saya platformê veguheztina di navbera gelek Jîngehên Pêşkeftina Yekgirtî (IDE) de, ku bi pêşkêşkirina hawîrdorek yekreng guheztina van mîkroappan hêsantir dike.
Ji bo hêsankirina berhevkirin û nûvekirina mîkro-a-dema rastîn, platform di heman demê de hawîrdora xweya pêşkeftina yekbûyî (IDE) jî heye.
Girîngiya MarsX-ê ya li ser karanîna wê ji bo destpêk û pêşdebiran îdeal dike ku hewce ne zû sepanan ava bikin û nûve bikin.
8. Vanna AI
Vanna AI arîkarek îstîxbarata karsaziyê ya bi hêzdar a AI-yê ye ku awayê ku em bi danûstendinan re têkilî daynin diguhezîne.
Vê teknolojiya herî pêşkeftî Modelên Zimanên Mezin (LLM) bikar tîne da ku ji bo databasa we pirsên SQL-ya rastîn hilberîne û bimeşîne.
Vanna yekta ye ji ber ku ew performansa xwe li gorî daneyên perwerdehiyê yên hatî peyda kirin eyar dike, di heman demê de rê dide rastiyek mezin tewra li ser daneyên tevlihev.
Ev tê vê wateyê ku Vanna her ku diçe bêtir daneya ku hûn jê dixwin di hilgirtin û têgihiştina strukturên daneya tevlihev de jêhatî ye.
Vanna AI ji ber girîngiya ewlehî û nepenîtiyê girîng e. Naveroka databasa we nepenî tê girtin ji ber ku LLM tenê bi metadata re dixebite, mîna şema, belgekirin, û lêpirsînan, dema ku bi databasa we re têkilî daynin.
Wekî din, Vanna AI azadiyê dide we ku hûn ji bo her databasê pêwendiyan ava bikin û ji bo databasên naskirî yên wekî BigQuery, Postgres, û Snowflake piştgirîya çêkirî tê.
Ev ji bo komek berfireh a daxwazên rêveberiya daneyê wê amûrek pir adaptable dide. Platform bi heman rengî îmkanên entegrasyonê yên berbiçav hene.
Vanna dikare were bikar anîn da ku di Jupyter Notebook de dest pê bike û dûv re ji xerîdarên karsaziyê re ku pêşiyên cihêreng bikar tînin, wekî sepanên tevnê, sepanên Streamlit, an Slackbot.
Ew vebijarkek girîng e ji bo cûrbecûr mîhengên pargîdanî, ji destpêkan bigire heya rêxistinên mezin, ji ber pirrengiya wê.
Vanna AI armanc dike ku hewcedariya pirsên tevlihev ên SQL an Python ji holê rabike bi hêsankirina hêsankirina derxistina têgihîştinê ji databasa xwe tenê bi pirskirina pirsan.
9 Gradyoyê
Gradio ji bo amûrek maqûl û pêşkeftî ye zanistî û fêrbûna makîneyê ya ku di awayê bikar anîn û pêşkêşkirina modelan de şoreş dike.
Bi zêdetirî sî hêmanên pêş-avakirî û hejmareke mezin ji yên nû, Gradio çêkirina xwenîşandanên înteraktîf ji bo cûrbecûr daneyan hêsantir dike.
Gradio xwe ji hev vediqetîne bi guheztina hêmanên xwe di navbera modên statîk û înteraktîf de li gorî ka ew di xwenîşandanekê de wekî têketin an derketin têne bikar anîn.
Hûn dikarin ji serêşiya ku hûn bi destan xwezaya her pêkhateyê nas bikin bi saya tespîtkirina wê ya otomatîkî dûr bixin.
Gradio di heman demê de di amadekarî û paş-pêvajoyê de jî pir baş pêk tîne, daneyan di navbera formên ku ji bo danûstendina bikarhêner û hewcedariyên fonksiyonê guncan in bi hêsanî veguherîne.
Vê fonksiyonê ji bo karên wekî barkirina wêneyan an pêşkêşkirina galeriyek wêneyê di geroka bikarhêner de pêdivî ye.
Ji bo serîlêdanên naskirî, pergala wê ya yekbûyî ya rêzê divê bikaribe bi hezaran bikarhênerên hevdem piştgirî bike.
Rêbaz hene ku hûn dikarin rêzê bi rêve bibin, wek sînorkirina çend daxwazan di yekcarê de têne rêve kirin. Ji ber ku gelek rûtînên fêrbûna makîneyê gelek bîranîn bikar tînin û di demên ku çalakiya bikarhêner zêde ye de pêdivî bi gihîştina birêkûpêk heye, ev bi taybetî bi avantaj e.
Gradio destûrê dide karanîna fonksiyonên jeneratorê di rewşên ku hûn hewceyê rêzek derencanan in, wek mînak di chatbots an modelên hilberîna wêneyê de.
Ezmûna înteraktîf dikare bi karanîna vê kapasîteyê ji bo pêşkêşkirina encamên dubare were çêtir kirin.
Gradio di heman demê de jêhatî ye ku têketinên vekêşanê jî bi rê ve bibe, wek pêlên bihîstwerî yên rast an modelên ji bo hilberîna wêneyan di bersiva têketina fermanê de.
Di heman demê de kontrola we heye ku bikarhêner çawa nûvekirinên pêşkeftinê dibîne bi saya piştgirîya platformê ji bo Barên Pêşveçûn ên mîhengkirî.
Vê fonksiyonê ji bo karên ku hewceyê pir wextê pêvajoyê ne, tevî hesabên tevlihev an analîzkirina daneyê, pir arîkar e.
Kapasîteya Gradio ya şopandina pêşkeftinê bi tevlêbûna pirtûkxaneya tqdm, ku li ser pêşkeftina peywirê bertekên dîtbarî pêşkêşî dike, bêtir zêde dibe.
10 Quivr
Quivr wekî platformek guheztina lîstikê derdikeve holê ku xwe wekî "Mejiyê Duyemîn" û arîkarê weya kesane bi cih dike, û ew ji bo pêşkeftina nermalava hevkar guncan dike.
Sazkirina bilez û taybetmendiyên rasterast vê amûra çavkaniya vekirî ji bo her kesê ku di tîmên pêşkeftinê yên mezin an civakên çavkaniya vekirî de dixebitîne sermayek mezin dike.
Quivr bi rastî karanîna hêsan e; hûn dikarin bi karanîna hesabê xweya Google-ê di kêmtirî pênc saniyan de qeyd bikin. Hûn dikarin bi daneyên xwe re bi pirsan li ser pelên xwe yên li ser platformê bipirsin, ku ev jî barkirina pelan hêsan dike.
Ji zêdetirî 30,000 kes û 4,000 karsazî re xizmet dike, Quivr bi karanîna Modelên Weqfê û AI-ya Generative di rêza pêşîn a nûjeniya AI-ê de ye.
Di nav 100 projeyên-çavkaniya vekirî de, ev platforma civatê ji zêdetirî 26,000 pêşdebiran re xizmet dike. Ji bo pêşdebirina sepanên AI-ê nifşê din hawîrdorek aram peyda dike, Quivr xwe bi rê ve dibe ku rêxistinan bi tevahî AI-ê ji bo nûbûnê bikar bînin cihê xwe digire.
Wekî arîkarek dîjîtal ku piştgirî dide biryargirtinê û pêvajoyên bêzarker otomatîk dike, Quivr ji platformek pêşkeftinê wêdetir kar dike. Ev dibe alîkar ku karbidestiya pargîdaniyê zêde bike.
Sêwirana çavkaniya vekirî ya Quivr beşdarbûna civakê di daxwazên taybetmendiyê, raporên xeletiyê û belgekirinê de teşwîq dike.
Zelalbûn û pêşkeftina hevkariyê bi gihîştina hêsan a koda çavkaniyê ya li ser GitHub ve tê garantî kirin. Ev stratejî ji bilî hestek civakê, nûbûn û pêşveçûna platformê ya domdar pêşve dike.
Xelasî
AI-çavkaniya vekirî û bandorên wê yên li ser jîngehê, bi baldarî li ser ka ew çawa pêşkeftina teknolojîk demokratîk dike û hevkariyê di navbera temaşevan, lêkolîner û pêşdebiran de teşwîq dike.
Her kes dikare teknolojiya AI-ê bi karanîna platformên çavkaniya vekirî bikar bîne, biguhezîne û belav bike, yên ku bûne sedema afirandina navendên nûjen ên geş li ser malperên mîna GitHub.
TensorFlow, amûrek ku lêkolîn û nûjeniya AI-ê bileztir dike, mînakek e, wekî çend platformên çavkaniya vekirî yên wekî Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI, û AbanteAI (Mentat).
Van pergal pêşkeftina nermalava AI-ê ji bo kesên ku kêm-zêde zanîna kodkirinê ne hêsan dikin, çêkirina modela fêrbûna makîneyê baştir dikin, û piştgirîya kodkirinê ya bi AI-ê pêşkêş dikin.
Bi taybetî ji bo destpêkan, ew feydeyan di nav de lêçûn-bandorbûn, nermbûn û zêdekirina berberiyê peyda dikin.
Digel bilezkirina lêkolîn û afirandina bazirganî, ev demokratîzekirina teknolojiya AI-ê gihandina temaşevanek berfireh vedike, AI-ê ji qadek pispor ji bo çend kesan bijarte diguhezîne hewldanek hevkar.
Leave a Reply