Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
AI telah mengubah persekitaran kita sepenuhnya, dan penyumbang utama kepada perubahan ini ialah komuniti sumber terbuka.
Bayangkan masyarakat di mana ciptaan bebas bertukar-tukar, idea dibenarkan mengalir, dan halangan masuk pada dasarnya tidak wujud.
Di sinilah AI sumber terbuka ditemui.
Pembangun, ahli akademik dan peminat bekerjasama dalam ekosistem dinamik ini untuk mencipta teknologi yang mengubah masa depan kita. Terokai alam semesta yang menarik ini di mana kecerdasan buatan ialah usaha kolaboratif oleh ramai dan bukannya domain eksklusif segelintir orang terpilih.
Perkembangan AI adalah sesuatu yang luar biasa. Kecerdasan Buatan telah pergi jauh dari fasa awalnya pada pertengahan abad ke-20 hingga kedudukannya sekarang sebagai tonggak teknologi.
Kemajuan ini sebahagian besarnya didorong oleh komuniti sumber terbuka.
Projek seperti TensorFlow Google adalah contoh yang bagus untuk ini. Lebih daripada sekadar alat, TensorFlow ialah pemangkin yang telah membolehkan beberapa inisiatif AI, mempercepatkan penyelidikan dan membuka jalan untuk inovasi.
Pengaruhnya boleh diperhatikan dalam pelbagai aplikasi, seperti analisis ramalan dan pemprosesan bahasa.
Jadi, apakah sebenarnya AI yang merupakan sumber terbuka?
AI menjadikannya boleh diakses oleh semua orang. Teknologi AI boleh digunakan, diubah dan dikongsi oleh semua orang terima kasih kepada platform sumber terbuka. Platform ini telah mencipta pusat inovasi AI yang bertenaga daripada tapak web seperti GitHub.
Segala-galanya tersedia di sini, dikongsi secara bebas, daripada model AI asas kepada algoritma yang rumit. Strategi ini menggalakkan kerja berpasukan, merangsang kreativiti dan membuka AI kepada khalayak yang lebih besar.
Faedah menggunakan AI sumber terbuka adalah besar. Terutamanya pemula mempunyai banyak keuntungan. Pertimbangkan sebuah syarikat teknologi kecil dengan banyak idea tetapi tiada pembiayaan.
Mereka boleh mencipta penyelesaian yang kompleks tanpa menjejaskan wang terima kasih kepada AI sumber terbuka. Dengan mengubah suai teknologi AI untuk memenuhi keperluan mereka sendiri, mereka boleh mempercepatkan penyelidikan dan penciptaan produk.
Fleksibiliti dan keberkesanan kos ini merupakan kelebihan besar untuk perniagaan baharu. Oleh itu, kami telah menyusun alat dan platform sumber terbuka teratas dalam siaran ini supaya anda boleh membina sesuatu yang menakjubkan.
1. Substratus
Substratus ialah platform sumber terbuka revolusioner yang mengubah adegan pembangunan dan latihan model pembelajaran mesin.
Dengan menyepadukan sumber yang dipesan lebih dahulu seperti Model, Pelayan, Set Data dan Buku Nota ke dalam API Kubernetes, platform ini secara unik memperluaskan keupayaan pesawat kawalan Kubernetes dan mengatur sepanjang hayat model pembelajaran mesin.
Sumber Model, yang menggabungkan kod sumber dengan pemberat dan berat sebelah untuk membina contoh model pembelajaran mesin, ialah komponen utama Substratus.
Model ini menawarkan kepelbagaian dan kesederhanaan dalam pembinaan model kerana ia boleh diperoleh daripada repositori Git atau dibina menggunakan model sedia ada dan set data latihan.
Selain itu, Substratus dilengkapi dengan sumber Pelayan, yang memudahkan proses menukar model AI anda kepada sumber yang berfungsi dan boleh digunakan dengan mendedahkan model melalui API HTTP untuk inferens.
Satu lagi elemen penting yang menjadikan import dan transformasi data lebih mudah ialah sumber Dataset.
Ia mengarahkan pengguna kepada kod sumber untuk mengimport data, yang Substratus dijalankan dan disimpan untuk memastikan pemprosesan data yang berkesan.
Sumber Buku Nota, iaitu a Notebook Jupyter contoh yang dijalankan pada sumber pengiraan berprestasi tinggi dalam kelompok Kubernetes, adalah revolusioner untuk pembangun.
Ini memungkinkan untuk mencipta kod sumber pembelajaran mesin pada perkakasan yang boleh dipercayai yang boleh digunakan walaupun pada komputer tempatan yang kecil. Terdapat beberapa kelebihan memasukkan Substratus dalam proses anda.
Anda boleh melatih dan menyampaikan model pembelajaran mesin padanya dalam pelbagai tetapan awan kerana ia adalah substrat merentas awan.
Substratus tidak memerlukan pengekodan dan menyediakan pengoptimuman terbina dalam, menjadikannya lebih mudah untuk menggunakan dan memperhalusi model bahasa besar (LLM) sumber terbuka. Buku nota Jupyter boleh dilancarkan dari jauh dengan hanya satu arahan, menghasilkan proses pembangunan yang lancar.
Terutamanya, Substratus berfungsi dalam setiap persekitaran yang Kubernetes melakukan pemasangan dengan sedikit keperluan dan melindungi data anda di dalam rangkaian anda.
Pendekatan penskalaan sifarnya mengoptimumkan kos GPU dan menggunakan bekas untuk mencipta senario yang boleh diulang. Selain itu, GitOps digunakan secara asli, meningkatkan keberkesanan operasi.
2. AbanteAI (Mentat)
Mentat AbanteAI menandakan kemajuan ketara dalam bantuan pengekodan dikuasakan AI, menggunakan keupayaan kompleks GPT-4 untuk merevolusikan cara kod dihasilkan dan dikendalikan.
Bayangkan membekalkan Mentat dengan arahan yang anda perlukan dari baris arahan, dan kemudian menontonnya menjana kod dalam fail sumber baharu atau sedia ada dengan mudah.
Anda boleh menyelaraskan proses pembangunan anda dengan menghapuskan penampalan salinan yang memakan masa antara IDE dan a SembangGPT tetingkap pelayar terima kasih kepada antara muka baris arahan yang lancar ini.
Di luar perkara yang boleh dilakukan oleh alatan seperti pengesyoran sebaris Copilot, Mentat dibuat untuk menulis kod untuk anda. Mentat menyesuaikan diri dengan permintaan anda, membantu dalam kedua-dua situasi, sama ada anda bekerja dengan kod sedia ada atau memulakan tugas baharu.
Kemahiran ini mewakili kemajuan besar dalam pengekodan berbantukan AI kerana ia menghasilkan kod yang berguna dan boleh diambil tindakan dan bukannya hanya membuat pengesyoran.
Apabila pembangun menggunakan Mentat, produktiviti mereka meningkat kerana mereka boleh menumpukan perhatian pada kerja yang lebih rumit dan kreatif sambil meninggalkan pengekodan yang membosankan dan berulang kepada program.
Kebolehsuaian Mentat ditunjukkan dalam keluasan aplikasinya yang menangani banyak elemen pengekodan, seperti membuat draf pertama untuk projek baharu, menyelesaikan masalah dan melaraskan dengan cepat kepada pangkalan kod baharu.
Bidang pengekodan berbantukan AI mempunyai banyak perkembangan yang menjanjikan di hadapannya. Pengaturcara kini boleh bergantung pada AI untuk melakukan tugas seperti semakan kod, tampung pepijat dan pembetulan sintaksis.
Ini termasuk platform seperti Mentat. Walaupun teknologi tidak mungkin menggantikan pengaturcara sepenuhnya, AI memainkan peranan yang lebih besar dalam pengaturcaraan dan bersedia untuk menjadi sekutu yang membantu.
Proses pengekodan mungkin ditakrifkan semula sebagai hasil perkongsian antara kecerdasan manusia dan kecekapan AI, menjadikannya kurang terdedah kepada ralat dan lebih cekap.
3. ChatDev
ChatDev ialah teknik revolusioner untuk pembangunan perisian yang memanfaatkan Model Bahasa Besar (LLM) untuk menambah baik dan mempercepatkan proses pembangunan perisian.
Rangka kerja baru ini, berdasarkan komunikasi bahasa semula jadi, berusaha untuk menghapuskan keperluan untuk model tertentu pada pelbagai peringkat pembangunan perisian, oleh itu merevolusikan industri.
Kitaran pembangunan perisian dibahagikan kepada empat peringkat utama oleh ChatDev, yang menggunakan model air terjun yang teratur: mereka bentuk, pengekodan, ujian dan dokumentasi.
ChatDev membahagikan fasa ini kepada subtugas diskret dengan memberikan ejen maya, seperti penguji dan pengaturcara, kepada setiap peringkat.
Ejen ini bekerjasama melalui perbualan. Penyelesaian tugasan dibuat cekap dengan kaedah rantai perbualan ini, yang menjadikan cadangan dan pengesahan penyelesaian lebih mudah.
Keupayaan ChatDev untuk menangani halusinasi kod—seperti kecacatan yang tidak dapat dikesan atau kebergantungan yang hilang—yang kerap berlaku dalam LLM, merupakan salah satu kelebihan utamanya.
Aplikasi perisian moden boleh dibuat dengan rangka kerja ChatDev, yang turut membantu mengurangkan kemungkinan risiko ini. Reka bentuk platform adalah berdasarkan rangkaian sembang yang memudahkan main peranan berorientasikan tugas dan komunikasi yang cekap di kalangan ejen maya.
Ini membawa kepada proses pembangunan terbuka dan kerjasama di mana pengguna akhir boleh melibatkan diri secara aktif dalam proses membuat keputusan dan tugasan diselesaikan melalui perbualan berbilang pusingan dan sedar konteks.
Semasa peringkat reka bentuk, ChatDev menggunakan mesej dan gesaan tersuai untuk menetapkan jawatan ejennya seperti CEO, MSM dan CTO, berdasarkan konsep awal yang disediakan oleh pelanggan.
Fasa ini termasuk sistem seperti Strim Memori, Refleksi Kendiri, dan Tugasan Tugasan, yang memastikan setiap ejen melaksanakan tugasnya dengan sebaik mungkin.
Penjanaan kod dan pembangunan GUI dipecahkan kepada tanggungjawab yang lebih kecil sepanjang fasa pengekodan, yang merangkumi jawatan seperti CTO, pengaturcara dan pereka seni.
Menggunakan berorientasikan objek bahasa pengaturcaraan, rangka kerja menangani masalah penjanaan kod dengan memperkenalkan kaedah "arahan pemikiran" yang diilhamkan oleh gesaan rantaian pemikiran.
Dengan menyasarkan idea penyelesaian masalah secara khusus, teknik ini menjamin penciptaan kod yang betul dan berkaitan.
4. AI yang mengalir
Flowise AI ialah alat revolusioner dalam bidang perisian dipacu AI, dibezakan dengan ciri drag-and-dropnya yang memerlukan sedikit atau tiada pengekodan.
Kaedah novel ini menjadikan pembangunan dan visualisasi aplikasi Model Bahasa Besar (LLM) lebih mudah, terutamanya bagi mereka yang tidak mempunyai banyak pengalaman pengekodan.
Flowise AI cemerlang dalam membangunkan aplikasi LLM, memudahkan prosedur yang rumit menjadi pertemuan yang lebih mudah didekati. Keupayaan AI Flowise untuk membuat mengikis laman web dan tugas menjawab soalan lebih mudah adalah salah satu ciri utamanya.
Sebagai contoh, Flowise AI boleh mengendalikan tugas mengikis semua pautan berkaitan dari tapak web anda dan meminta LLM bertindak balas terhadap pertanyaan berdasarkan kandungan tapak web anda.
Platform ini bersambung dengan pangkalan data vektor seperti Pinecone untuk menyimpan dan mendapatkan semula data, dan ia memanfaatkan nod Cheerio Web Scraper untuk mengikis pautan.
Ini membolehkan data dimasukkan dengan lancar daripada tapak web ke dalam pangkalan data dan LLM boleh menggunakan pangkalan data ini untuk membalas pertanyaan pengguna.
Tambahan pula, Flowise AI dibuat untuk mentakrifkan mesej sistem untuk senario penggunaan yang berbeza, seperti Rantaian QA untuk Retrieval Perbualan.
Fungsi ini penting untuk menjamin bahawa AI bertindak balas dalam bahasa tertentu dan dengan cara yang mengelakkan halusinasi, yang merupakan masalah yang kerap berlaku dalam interaksi AI.
Kebolehpercayaan dan ketepatan interaksi AI dipertingkatkan oleh Flowise AI dengan mengkonfigurasi tetapan seperti nama AI, bahasa tindak balas dan jawapan tertentu sekiranya tiada jawapan diperoleh.
Membangunkan alatan unik untuk memulakan operasi webhook ialah kes penggunaan tambahan yang menarik. Flowise AI membolehkan pembangunan alat yang boleh menghubungi titik akhir webhook dan menyediakan parameter yang diperlukan dalam badan webhook.
Anda boleh mengembangkan ciri ini ke platform lain seperti Gmail dan Helaian Google dan menggabungkannya dengan pelbagai aplikasi, seperti menghantar mesej kepada Discord.
Kebolehsuaian ini menunjukkan kepelbagaian Flowise AI dalam mengautomasikan dan mengoptimumkan operasi digital pada banyak platform dan perkhidmatan.
5. sekeping
Pezzo membezakan dirinya sebagai platform AI yang mengutamakan pembangun, mentakrifkan semula cara ciri AI direka, diuji, dipantau dan digunakan.
Ia direka untuk mengoptimumkan kos dan prestasi sambil meningkatkan kecekapan pembangunan AI.
Pezzo menjanjikan penghantaran sehingga sepuluh kali lebih pantas berkat ciri-cirinya yang kuat, yang membolehkan pecutan yang ketara dalam bekalan keupayaan dikuasakan AI.
Sistem pengurusan segera terpusat terletak di tengah-tengah kefungsian Pezzo.
Penyelesaian ini, yang disertakan dengan kawalan versi dan keupayaan penggunaan pengeluaran serta-merta, membolehkan pemprosesan berkesan semua gesaan AI di satu tempat.
Bagi pasukan yang cuba mengekalkan konsistensi merentas projek dan mengoptimumkan operasi AI, keupayaan ini adalah penting. Pezzo juga menyediakan alat pemerhatian untuk memahami keberkesanan, kos dan kaliber aktiviti AI.
Pembangun boleh berjaya mengoptimumkan sumber dengan pengetahuan mendalam mereka ke dalam pelaksanaan pantas. Satu lagi komponen penting kemahiran Pezzo ialah penyelesaian masalah.
Masa penyahpepijatan sangat berkurangan kerana ia membolehkan pemeriksaan masa nyata pelaksanaan pantas. Alat kerjasama disertakan dengan ciri ini untuk membantu pasukan bekerjasama dengan lancar dan serentak untuk menghasilkan ciri AI yang berkuasa.
Kepelbagaian ciri Pezzo adalah kes penggunaannya. Untuk membolehkan pembangun menggunakan sepenuhnya model AI dalam apl, ia menawarkan kotak alat sumber terbuka untuk pembangunan AI yang dipercepatkan.
Ciri-ciri utama termasuk pentadbiran segera berpusat, penciptaan dan versi segera yang cekap, penggunaan segera, pemerhatian menyeluruh, penyelesaian masalah yang berkesan dan ketelusan kos.
Ia boleh digunakan dalam pelbagai konteks pembangunan kerana ia menyokong banyak pelanggan, seperti Python dan Node.js. Satu contoh keberkesanan dan kemudahan penggunaan platform ialah arahan pengurusannya yang tepat pada masanya.
Aktiviti AI boleh diurus sepenuhnya oleh pengguna, termasuk kawalan versi, penghantaran pantas, penjanaan pantas dan pemantauan. Untuk membuat gesaan, ia mesti direkayasa menggunakan Editor Prompt terlebih dahulu.
Ia kemudiannya perlu diuji dalam Pezzo, parameternya diselaraskan untuk prestasi terbaik, kemudian ia komited dan diterbitkan.
Prosedur yang dipermudahkan ini menjamin bahawa setiap gesaan yang diterbitkan akan berfungsi seperti yang dimaksudkan, dengan jumlah kod yang paling sedikit.
6. MindsDB
MindsDB ialah pangkalan data maya sumber terbuka terobosan yang mewakili kemajuan besar dalam pengurusan data dan AI.
Ia unik kerana cara kreatifnya menggabungkan algoritma AI dengan data masa nyata. "Pekerjaan" dan "Jadual AI," dua komponen canggih, membolehkan penyepaduan data dan AI yang lancar ini.
Aktiviti data masa nyata boleh diatur dengan lebih mudah menggunakan Jobs, dan data masa nyata serta model AI boleh dipautkan terus dengan Jadual AI.
Petunjuk kebolehsuaian MindsDB ialah lebih daripada 70 antara muka teknologi dan data yang dimilikinya dengan pangkalan data dan platform teratas, seperti MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server dan Snowflake.
Fleksibilitinya juga termasuk kebolehoperasian dengan beberapa alat BI, seperti Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker dan Domo.
MindsDB meluaskan fungsinya dengan menyokong Lightwood, a kerangka pembelajaran yang mendalam berdasarkan PyTorch.
Dengan pendekatan ringkas yang menampung pembangun, MindsDB menyelaraskan proses membangunkan aplikasi AI.
Ia membezakan dirinya dengan membolehkan pembangun berkomunikasi dengan model AI menggunakan ungkapan SQL yang terkenal, yang mengurangkan kerumitan yang sering dikaitkan dengan pembelajaran mesin.
Keserasiannya dengan beberapa rangka kerja dan model AI, seperti TensorFlow, PyTorch dan GPT-3 OpenAI, melengkapkan pendekatan ini mesra pengguna.
Platform ini juga memudahkan untuk melancarkan aplikasi AI tanpa persediaan infrastruktur dengan mengautomasikan pelbagai aktiviti AI, daripada prarawatan data dan latihan model kepada inferens.
Dengan menawarkan antara muka yang dikenali dan menapis kerumitan pembelajaran mesin, ia sangat mempercepatkan penciptaan aplikasi AI.
Persediaan infrastruktur sifar menyelaraskan penggunaan aplikasi AI, meningkatkan kecekapan proses. Tambahan pula, MindsDB berskala dan mampu memenuhi keperluan aplikasi AI yang canggih.
MindsDB menyediakan pelbagai aplikasi dunia sebenar. Ia boleh digunakan untuk membina chatbot pintar yang benar-benar dan berjaya melibatkan orang ramai.
7. Marikh
MarsX ialah platform termaju untuk pembangunan perisian yang mengubah proses membuat aplikasi mudah alih dan dalam talian.
Pada asasnya, keperluan untuk penggunaan semula kod yang cekap adalah masalah yang cuba diselesaikan oleh MarsX dalam pengaturcaraan.
Walaupun ketersediaan rangka kerja dan coretan kod daripada tapak seperti Stack Overflow, peratusan besar kod projek secara tradisinya dibangunkan dari awal.
Ketidakcekapan dalam proses pembangunan membawa kepada penubuhan MarsX, sebuah syarikat yang menyediakan perpustakaan tindanan penuh atau kit pembangunan perisian (SDK) yang menyepadukan komponen bahagian hadapan dan bahagian belakang.
Untuk kesederhanaan penggunaan dan pemahaman, MarsX telah menyeragamkan perpustakaan tindanan penuh ini, yang penting untuk penyelesaian perisian yang komprehensif.
Menyedari bahawa pembangun berminat untuk bereksperimen dengan alat baharu tetapi tidak pada harga pelaburan masa yang besar, MarsX memastikan perpustakaan ini dapat diuji dengan cepat.
Pelbagai aplikasi mikro, atau program khusus ringkas yang dibuat oleh pembangun luar, tersedia di pasaran platform.
Dengan menawarkan penyelesaian pra-dibuat dan cemerlang dan bukannya memerlukan pembangun membina dari awal, aplikasi mikro ini—seperti program sembang atau klon tapak web terkenal seperti Airbnb atau Instagram—menjimatkan masa pembangun.
Gabungan No Code, Low Code, Custom Code dan AI yang MarsX tawarkan membezakannya. Kebolehsuaian ini membolehkan pengaturcara mereka bentuk aplikasi web dan mudah alih yang kompleks pada tahap kecekapan pengekodan yang berbeza.
Ia tidak lagi perlu untuk beralih antara banyak Persekitaran Pembangunan Bersepadu (IDE) terima kasih kepada platform, yang menjadikannya lebih mudah untuk mengubah suai aplikasi mikro ini dengan menawarkan persekitaran yang seragam.
Untuk memudahkan penyusunan masa nyata dan pengemaskinian aplikasi mikro, platform ini juga mempunyai persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) tersendiri.
Penekanan MarsX pada kebolehgunaan menjadikannya sesuai untuk pemula dan pembangun yang perlu membina dan mengemas kini apl dengan cepat.
8. Vanna AI
Vanna AI ialah pembantu risikan perniagaan berkuasa AI yang berkuasa yang mengubah cara kami berinteraksi dengan set data.
Teknologi tercanggih ini menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) untuk menghasilkan dan menjalankan pertanyaan SQL yang tepat untuk pangkalan data anda.
Vanna adalah unik kerana ia melaraskan prestasinya berdasarkan data latihan yang dibekalkan, membolehkan ketepatan yang tinggi walaupun pada set data yang rumit.
Ini menunjukkan bahawa Vanna semakin mahir dalam mengendalikan dan memahami struktur data yang rumit semakin banyak data yang anda suapkan.
Vanna AI terkenal kerana menekankan keselamatan dan privasi. Kandungan pangkalan data anda dirahsiakan kerana LLM hanya berfungsi dengan metadata, seperti sebagai skema, dokumentasi dan pertanyaan, semasa berinteraksi dengan pangkalan data anda.
Selain itu, Vanna AI memberi anda kebebasan untuk membina sambungan untuk mana-mana pangkalan data dan dilengkapi dengan sokongan terbina dalam untuk pangkalan data terkenal seperti BigQuery, Postgres dan Snowflake.
Ini menjadikannya instrumen yang sangat boleh disesuaikan untuk pelbagai keperluan pengurusan data. Platform ini juga mempunyai kemungkinan integrasi yang luar biasa.
Vanna boleh digunakan untuk memulakan dalam Buku Nota Jupyter dan kemudian diperluaskan kepada pelanggan perniagaan menggunakan bahagian hadapan yang berbeza seperti aplikasi web, Apl strim atau Slackbot.
Ia merupakan pilihan yang bagus untuk pelbagai tetapan korporat, daripada syarikat permulaan kepada organisasi utama, kerana kepelbagaiannya.
Vanna AI bertujuan untuk menghapuskan keperluan untuk pertanyaan SQL atau Python yang rumit dengan menjadikannya mudah untuk mengekstrak cerapan daripada pangkalan data anda hanya dengan bertanya soalan.
9 Gradio
Gradio ialah alat yang fleksibel dan canggih untuk sains data dan pembelajaran mesin yang merevolusikan cara model digunakan dan dipersembahkan.
Dengan lebih daripada tiga puluh komponen pra-bina dan sejumlah besar komponen baharu, Gradio memudahkan untuk membuat demonstrasi interaktif untuk pelbagai jenis data.
Gradio membezakan dirinya dengan menukar komponennya dengan lancar antara mod statik dan interaktif bergantung pada sama ada ia digunakan sebagai input atau output dalam demonstrasi.
Anda boleh mengelakkan sakit kepala kerana perlu mengenal pasti sifat setiap komponen secara manual berkat pengesanan automatiknya.
Gradio juga menunjukkan prestasi yang sangat baik dalam penyediaan dan pasca pemprosesan, mengubah data antara format yang sesuai untuk interaksi pengguna dan keperluan fungsi dengan mudah.
Fungsi ini penting untuk tugas seperti memuat naik gambar atau mempersembahkan galeri imej dalam penyemak imbas pengguna.
Untuk apl terkenal, sistem baris gilir bersepadunya mesti mampu menyokong beribu-ribu pengguna serentak.
Terdapat cara anda boleh mengurus baris gilir, seperti mengehadkan bilangan permintaan yang boleh dikendalikan sekaligus. Oleh kerana banyak rutin pembelajaran mesin menggunakan banyak memori dan memerlukan akses terkawal semasa aktiviti pengguna tinggi, ini amat berfaedah.
Gradio membenarkan penggunaan fungsi penjana dalam situasi apabila anda memerlukan satu siri output, seperti dalam chatbots atau model penjanaan gambar.
Pengalaman interaktif boleh dipertingkatkan dengan menggunakan kapasiti ini untuk membentangkan hasil berulang.
Gradio juga mampu mengendalikan input penstriman, seperti strim audio masa nyata atau model untuk menjana imej sebagai tindak balas kepada input arahan.
Anda juga mempunyai kawalan ke atas cara pengguna melihat kemas kini kemajuan berkat sokongan platform untuk Bar Kemajuan yang boleh dikonfigurasikan.
Fungsi ini sangat membantu untuk tugasan yang memerlukan banyak masa pemprosesan, termasuk pengiraan rumit atau analisis data.
Keupayaan Gradio untuk menjejak kemajuan dipertingkatkan lagi dengan kemasukan perpustakaan tqdm, yang menawarkan maklum balas visual tentang perkembangan tugas.
10 Quivr
Quivr muncul sebagai platform yang mengubah permainan yang meletakkan dirinya sebagai "Otak Kedua" dan pembantu peribadi anda, menjadikannya sesuai untuk pembangunan perisian kolaboratif.
Persediaan pantas dan ciri mudah menjadikan alat sumber terbuka ini sebagai aset yang hebat untuk sesiapa sahaja yang bekerja dalam pasukan pembangunan besar atau komuniti sumber terbuka.
Quivr sangat mudah digunakan; anda boleh mendaftar menggunakan akaun Google anda dalam masa kurang daripada lima saat. Anda boleh melibatkan diri dengan data anda dengan bertanya soalan tentang fail anda pada platform, yang turut menjadikan muat naik fail lebih mudah.
Berkhidmat kepada lebih 30,000 orang dan 4,000 perniagaan, Quivr berada di barisan hadapan dalam inovasi AI dengan menggunakan Model Asas dan AI Generatif.
Antara 100 projek sumber terbuka teratas, platform dipacu komuniti ini memberi perkhidmatan kepada lebih 26,000 pembangun. Menyediakan persekitaran yang stabil untuk membangunkan aplikasi AI generasi akan datang, Quivr membezakan dirinya dengan membolehkan organisasi menggunakan AI sepenuhnya untuk inovasi.
Sebagai pembantu digital yang menyokong membuat keputusan dan mengautomasikan proses yang membosankan, Quivr berfungsi sebagai lebih daripada sekadar platform untuk pembangunan. Ini membantu meningkatkan kecekapan korporat.
Reka bentuk sumber terbuka Quivr menggalakkan penyertaan komuniti dalam permintaan ciri, laporan pepijat dan dokumentasi.
Ketelusan dan pembangunan koperasi dijamin dengan akses mudah kepada kod sumber di GitHub. Strategi ini menggalakkan inovasi berterusan dan peningkatan platform di samping perasaan komuniti.
Kesimpulan
AI sumber terbuka dan kesannya terhadap alam sekitar, dengan fokus pada cara ia mendemokrasikan pembangunan teknologi dan menggalakkan kerjasama dalam kalangan peminat, penyelidik dan pembangun.
Sesiapa sahaja boleh menggunakan, mengubah dan mengedarkan teknologi AI menggunakan platform sumber terbuka, yang telah membawa kepada penciptaan pusat inovasi yang berkembang maju di tapak web seperti GitHub.
TensorFlow, alat yang mempercepatkan penyelidikan dan inovasi AI, adalah satu contoh, begitu juga dengan beberapa platform sumber terbuka seperti Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI dan AbanteAI (Mentat).
Sistem ini memudahkan pembangunan perisian dipacu AI untuk mereka yang mempunyai sedikit atau tiada pengetahuan pengekodan, meningkatkan penciptaan model pembelajaran mesin dan menawarkan sokongan pengekodan berkuasa AI.
Khususnya untuk pemula, mereka memberikan kelebihan termasuk keberkesanan kos, fleksibiliti dan peningkatan produktiviti.
Selain mempercepatkan penyelidikan dan penciptaan komersial, pendemokrasian teknologi AI ini membuka akses kepada khalayak yang lebih luas, menukar AI daripada bidang khusus untuk beberapa orang terpilih kepada usaha kerjasama.
Sila tinggalkan balasan anda