AI ले हाम्रो वातावरणलाई पूर्ण रूपमा परिवर्तन गरेको छ, र यो परिवर्तनको लागि एक प्रमुख योगदानकर्ता खुला स्रोत समुदाय हो।
एउटा समाजको कल्पना गर्नुहोस् जहाँ आविष्कारहरू स्वतन्त्र रूपमा आदानप्रदान हुन्छन्, विचारहरू प्रवाह गर्न अनुमति दिइन्छ, र प्रवेश अवरोधहरू अनिवार्य रूपमा अस्तित्वमा छैनन्।
यो जहाँ खुला स्रोत AI पाइन्छ।
विकासकर्ताहरू, शिक्षाविद्हरू र उत्साहीहरूले हाम्रो भविष्यलाई परिवर्तन गर्ने प्रविधिहरू सिर्जना गर्न यस गतिशील इकोसिस्टममा सँगै काम गर्छन्। जहाँ यो रोमाञ्चक ब्रह्माण्ड अन्वेषण गर्नुहोस् कृत्रिम बुद्धि केही चयनको विशेष डोमेनको सट्टा धेरैको सहयोगी प्रयास हो।
AI को विकास उल्लेखनीय भन्दा कम भएको छैन। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले २० औं शताब्दीको मध्यमा प्रारम्भिक चरणबाट प्राविधिकको स्तम्भको रूपमा आफ्नो वर्तमान स्थितिमा धेरै लामो यात्रा गरेको छ।
यो प्रगति धेरै हदसम्म खुला स्रोत समुदाय द्वारा संचालित भएको छ।
गुगलको टेन्सरफ्लो जस्ता परियोजनाहरू यसको उत्कृष्ट उदाहरण हुन्। केवल एक उपकरण भन्दा बढी, TensorFlow एक उत्प्रेरक हो जसले धेरै AI पहलहरू सक्षम पारेको छ, अनुसन्धानलाई गति दिँदै र नवाचारहरूको लागि मार्ग प्रशस्त गरेको छ।
यसको प्रभाव विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा अवलोकन गर्न सकिन्छ, जस्तै भविष्यवाणी एनालिटिक्स र भाषा प्रशोधन।
त्यसोभए, AI भनेको खुल्ला स्रोत के हो?
AI ले यसलाई सबैको लागि पहुँचयोग्य बनायो। AI प्रविधिहरू प्रयोग गर्न, परिवर्तन गर्न, र खुला स्रोत प्लेटफर्महरूका लागि सबैले साझा गर्न सकिन्छ। यी प्लेटफर्महरूले GitHub जस्ता वेबसाइटहरूबाट एआई इनोभेसनका जीवन्त केन्द्रहरू सिर्जना गरेका छन्।
आधारभूत एआई मोडेलदेखि जटिल एल्गोरिदमहरू सम्मका सबै कुरा यहाँ उपलब्ध छन्, स्वतन्त्र रूपमा साझा। यो रणनीतिले टिमवर्कलाई बढावा दिन्छ, रचनात्मकतालाई उत्तेजित गर्छ, र ठूलो दर्शकहरूको लागि AI खोल्छ।
खुला स्रोत एआई प्रयोग गर्ने फाइदाहरू पर्याप्त छन्। विशेष गरी स्टार्टअपहरूले धेरै लाभ लिन्छन्। धेरै विचारहरू तर कुनै कोषको साथ सानो टेक्नोलोजी कम्पनीलाई विचार गर्नुहोस्।
तिनीहरूले ओपन सोर्स AI को लागी बैंकलाई नछोडिकन जटिल समाधानहरू सिर्जना गर्न सक्छन्। तिनीहरूको आफ्नै आवश्यकताहरू पूरा गर्न AI प्रविधिहरू परिमार्जन गरेर, तिनीहरूले अनुसन्धान र उत्पादन निर्माणलाई गति दिन सक्छन्।
यो लचिलोपन र लागत-प्रभावकारिता नयाँ व्यवसायहरूको लागि ठूलो फाइदा हो। तसर्थ, हामीले यस पोष्टमा शीर्ष खुला-स्रोत उपकरणहरू र प्लेटफर्महरू कम्पाइल गरेका छौं ताकि तपाईं अचम्मको कुरा बनाउन सक्नुहुन्छ।
1. सब्सट्रेटस
Substratus एउटा क्रान्तिकारी खुला स्रोत प्लेटफर्म हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेल विकास र प्रशिक्षण दृश्यलाई रूपान्तरण गर्दैछ।
मोडल, सर्भर, डाटासेट, र नोटबुक जस्ता बेस्पोक स्रोतहरूलाई Kubernetes API मा एकीकृत गरेर, यो प्लेटफर्मले Kubernetes नियन्त्रण विमानको क्षमताहरूलाई अद्वितीय रूपमा विस्तार गर्दछ र सम्पूर्ण जीवनकालमा अर्केस्ट्रेट गर्दछ। मेशिन शिक्षा मोडेलहरु.
मोडेल संसाधन, जसले मेसिन-लर्निङ मोडेल उदाहरण निर्माण गर्न स्रोत कोडलाई वजन र पूर्वाग्रहहरू संयोजन गर्दछ, सबस्ट्र्याटसको केन्द्रीय भाग हो।
यस मोडेलले मोडेल निर्माणमा बहुमुखी प्रतिभा र सरलता प्रदान गर्दछ किनकि यसलाई Git भण्डारबाट व्युत्पन्न गर्न सकिन्छ वा अवस्थित मोडेल प्रयोग गरेर निर्माण गर्न सकिन्छ। प्रशिक्षण डेटासेट.
यसबाहेक, Substratus सर्भर संसाधनको साथ आउँछ, जसले निष्कर्षको लागि HTTP API मार्फत मोडेल उजागर गरेर तपाईंको AI मोडेलहरूलाई कार्यात्मक र प्रयोगयोग्य स्रोतहरूमा परिणत गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ।
अर्को आवश्यक तत्व जसले डाटा आयात र रूपान्तरणलाई सजिलो बनाउँछ डाटासेट स्रोत हो।
यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई डाटा आयात गर्नको लागि स्रोत कोडमा निर्देशन दिन्छ, जुन प्रभावकारी डाटा प्रशोधन सुनिश्चित गर्न सबस्ट्र्याटसले चलाउँछ र कन्टेनराइज गर्दछ।
नोटबुक स्रोत, जुन एक हो Jupyter नोटबुक Kubernetes क्लस्टर भित्र उच्च-प्रदर्शन कम्प्युटेसनल स्रोतहरूमा चलिरहेको उदाहरण, विकासकर्ताहरूको लागि क्रान्तिकारी छ।
यसले भरपर्दो हार्डवेयरमा मेसिन लर्निङ स्रोत कोड सिर्जना गर्न सम्भव बनाउँछ जुन साना स्थानीय कम्प्युटरहरूमा पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। तपाईंको प्रक्रियामा सबस्ट्रेटस समावेश गर्ने धेरै फाइदाहरू छन्।
तपाईंले क्लाउड सेटिङ्हरूका विभिन्न प्रकारहरूमा यसमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई तालिम दिन र सेवा दिन सक्नुहुन्छ किनभने यो क्रस-क्लाउड सब्सट्रेट हो।
सबस्ट्र्याटसलाई कुनै कोडिङको आवश्यकता पर्दैन र यसले बिल्ट-इन अप्टिमाइजेसनहरू प्रदान गर्दछ, यसलाई डिप्लोय गर्न र फाइन-ट्यून खुला स्रोत ठूलो भाषा मोडेलहरू (LLMs) गर्न सजिलो बनाउँछ। Jupyter नोटबुकहरू टाढाबाट मात्र एक आदेशको साथ सुरू गर्न सकिन्छ, एक सहज विकास प्रक्रियाको परिणामस्वरूप।
मुख्यतया, सबस्ट्रेटसले हरेक वातावरणमा कार्य गर्दछ जहाँ कुबेरनेटले थोरै आवश्यकताहरूसँग स्थापना गर्दछ, र तपाईंको नेटवर्क भित्र तपाईंको डाटा सुरक्षित गर्दछ।
यसको शून्य-स्केलिंग दृष्टिकोणले GPU लागतहरूलाई अनुकूलन गर्दछ र कन्टेनरहरू प्रयोग गर्दछ परिदृश्यहरू सिर्जना गर्न जुन दोहोर्याउन सकिन्छ। थप रूपमा, GitOps नेटिभ रूपमा प्रयोग गरिन्छ, परिचालन प्रभावकारिता सुधार गर्दै।
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI को Mentat ले कोड उत्पादन र ह्यान्डल गर्ने तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गर्न GPT-4 को जटिल क्षमताहरू प्रयोग गरी एआई-संचालित कोडिङ मद्दतमा महत्त्वपूर्ण प्रगतिको चिन्ह लगाउँछ।
कमाण्ड लाइनबाट तपाईलाई आवश्यक पर्ने आदेशहरूसँग मेन्टाट आपूर्ति गर्ने कल्पना गर्नुहोस्, र त्यसपछि यसलाई हेर्दै कोड उत्पन्न गर्दछ नयाँ वा अवस्थित स्रोत फाइलहरूमा सजिलैसँग।
तपाईं आफ्नो IDE र a बीचको समय-उपभोग गर्ने प्रतिलिपि टाँस्ने कार्यलाई हटाउन आफ्नो विकास प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित गर्न सक्नुहुन्छ। GPT च्याट गर्नुहोस् ब्राउजर विन्डो यस चिकनी आदेश लाइन इन्टरफेस को लागी धन्यवाद।
Copilot को इनलाइन सिफारिसहरू जस्ता उपकरणहरूले के गर्न सक्छन्, Mentat लाई तपाइँको लागि कोड लेख्न बनाइएको छ। Mentat ले तपाइँको मागहरु लाई समायोजन गर्दछ, दुबै परिस्थितिहरुमा मद्दत गर्दछ, चाहे तपाइँ पूर्व-अवस्थित कोड संग काम गर्दै हुनुहुन्छ वा नयाँ कार्य सुरु गर्दै हुनुहुन्छ।
यो सीपले एआई-सहयोगित कोडिङमा ठूलो प्रगतिलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ किनकि यसले केवल सिफारिसहरू गर्नुको सट्टा उपयोगी, कार्ययोग्य कोड उत्पन्न गर्दछ।
जब विकासकर्ताहरूले Mentat प्रयोग गर्छन्, तिनीहरूको उत्पादकता बढ्छ किनभने तिनीहरू प्रोग्राममा थकाइ र दोहोरिने कोडिङ छोडेर थप जटिल र रचनात्मक काममा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्छन्।
Mentat को अनुकूलनता अनुप्रयोगहरूको चौडाइमा देखाइएको छ जसले कोडिङका धेरै तत्वहरूलाई सम्बोधन गर्दछ, जस्तै नयाँ परियोजनाहरूको लागि पहिलो मस्यौदा सिर्जना गर्ने, समस्या निवारण गर्ने, र नयाँ कोडबेसमा द्रुत रूपमा समायोजन गर्ने।
एआई-सहयोगित कोडिङको क्षेत्रमा यसको अगाडि धेरै आशाजनक विकासहरू छन्। प्रोग्रामरहरू अब कोड समीक्षाहरू, बग प्याचहरू, र सिन्ट्याक्टिक सुधारहरू जस्ता कार्यहरू गर्न AI मा निर्भर हुन सक्छन्।
यसमा Mentat जस्ता प्लेटफर्महरू समावेश छन्। यद्यपि टेक्नोलोजीले प्रोग्रामरहरूलाई पूर्ण रूपमा प्रतिस्थापन गर्न असम्भव छ, एआईले प्रोग्रामिङमा थप र ठूलो भूमिका खेलिरहेको छ र एक सहयोगी सहयोगी बन्न तयार छ।
कोडिङ प्रक्रियालाई मानव बुद्धिमत्ता र AI को दक्षता बीचको साझेदारीको परिणामको रूपमा पुन: परिभाषित गर्न सकिन्छ, यसलाई कम त्रुटि-प्रवण र अधिक कुशल बनाउँदै।
3. ChatDev
ChatDev सफ्टवेयर विकासको लागि एक क्रान्तिकारी प्रविधि हो जसले सफ्टवेयर विकास प्रक्रियालाई सुधार गर्न र द्रुत बनाउन ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) को लाभ दिन्छ।
यो उपन्यास ढाँचा, प्राकृतिक भाषा संचारमा आधारित, सफ्टवेयर विकासको विभिन्न चरणहरूमा विशिष्ट मोडेलहरूको आवश्यकतालाई हटाउन खोज्छ, त्यसैले उद्योगमा क्रान्ति गर्दै।
सफ्टवेयर विकास चक्रलाई ChatDev द्वारा चार मुख्य चरणहरूमा विभाजन गरिएको छ, जसले संगठित झरना मोडेल प्रयोग गर्दछ: डिजाइनिङ, कोडिङ, परीक्षण, र कागजात।
ChatDev ले प्रत्येक चरणमा भर्चुअल एजेन्टहरू, जस्तै परीक्षक र प्रोग्रामरहरू असाइन गरेर यी चरणहरूलाई छुट्टै उपकार्यहरूमा विभाजन गर्दछ।
यी एजेन्टहरू कुराकानी मार्फत सँगै काम गर्छन्। कार्य रिजोल्युसनलाई यो वार्तालाप श्रृंखला विधिद्वारा कुशल बनाइएको छ, जसले सुझावहरू र समाधान प्रमाणीकरणलाई सजिलो बनाउँछ।
LLM मा बारम्बार देखिने कोड भ्रमहरू - जस्तै पत्ता नलागेका दोषहरू वा छुटेको निर्भरताहरू -सँग जुध्न ChatDev को क्षमता यसको मुख्य फाइदाहरू मध्ये एक हो।
आधुनिक सफ्टवेयर अनुप्रयोगहरू ChatDev को फ्रेमवर्कसँग बनाउन सकिन्छ, जसले यी सम्भावित जोखिमहरूलाई कम गर्न पनि मद्दत गर्दछ। प्लेटफर्मको डिजाइन एक च्याट चेनमा आधारित छ जसले कार्य-उन्मुख भूमिका खेल्ने र भर्चुअल एजेन्टहरू बीच कुशल संचारको सुविधा दिन्छ।
यसले खुला र सहकारी विकास प्रक्रियातर्फ डोर्याउँछ जहाँ अन्तिम प्रयोगकर्ताहरूले सक्रिय रूपमा निर्णय प्रक्रियामा संलग्न हुन सक्छन् र कार्यहरू बहु-पालो, सन्दर्भ-सचेत कुराकानीहरू मार्फत पूरा हुन्छन्।
डिजाइनको चरणमा, ChatDev ले ग्राहकले उपलब्ध गराएको प्रारम्भिक अवधारणाको आधारमा CEO, CPO, र CTO जस्ता आफ्ना एजेन्टहरूलाई पद तोक्न अनुकूलित सन्देशहरू र प्रम्प्टहरू प्रयोग गर्दछ।
यस चरणमा मेमोरी स्ट्रिम, सेल्फ-रिफ्लेक्शन, र टास्क असाइनमेन्ट जस्ता प्रणालीहरू समावेश छन्, जसले प्रत्येक एजेन्टले आफ्नो कार्यलाई आफ्नो क्षमताअनुसार उत्कृष्ट प्रदर्शन गर्छ भन्ने सुनिश्चित गर्दछ।
कोड उत्पादन र GUI विकासलाई कोडिङ चरणमा साना जिम्मेवारीहरूमा विभाजन गरिएको छ, जसमा CTO, प्रोग्रामर, र कला डिजाइनर जस्ता पदहरू समावेश छन्।
वस्तु-उन्मुख प्रयोग गर्दै प्रोग्रामिंग भाषाहरू, फ्रेमवर्कले चेन-अफ-थट प्रम्प्टहरूद्वारा प्रेरित "सोच निर्देशनहरू" विधिको परिचय दिएर कोड उत्पादन समस्याहरूलाई सम्बोधन गर्दछ।
समस्या समाधान गर्ने विचारहरूलाई विशेष रूपमा लक्षित गरेर, यो प्रविधिले सही र प्रासंगिक कोड सिर्जनाको ग्यारेन्टी दिन्छ।
4. फ्लोवाइज एआई
फ्लोवाइज एआई एआई-संचालित सफ्टवेयरको क्षेत्रमा एक क्रान्तिकारी उपकरण हो, यसको ड्र्याग-एन्ड-ड्रप सुविधाले फरक पार्छ जसलाई थोरै वा कुनै कोडिङ आवश्यक पर्दैन।
यो उपन्यास विधिले ठूलो भाषा मोडेल (LLM) अनुप्रयोग विकास र दृश्यलाई सजिलो बनाउँछ, विशेष गरी धेरै कोडिङ अनुभव नभएका मानिसहरूका लागि।
Flowise AI ले LLM एपहरू विकास गर्नमा उत्कृष्ट बनाउँछ, जटिल प्रक्रियालाई थप पहुँचयोग्य मुठभेडमा सरल बनाउँदै। फ्लोवाइज एआई बनाउन सक्ने क्षमता वेब स्क्र्यापिंग र प्रश्न-उत्तरको काम सजिलो हुनु यसको मुख्य विशेषताहरू मध्ये एक हो।
उदाहरणका लागि, Flowise AI ले तपाईंको वेबसाइटबाट सबै सम्बन्धित लिङ्कहरू स्क्र्याप गर्ने र तपाईंको वेबसाइटको सामग्रीमा आधारित सोधपुछहरूमा LLM जवाफ दिने कार्यलाई ह्यान्डल गर्न सक्छ।
प्लेटफर्मले डेटा भण्डारण र पुन: प्राप्त गर्न Pinecone जस्तै भेक्टर डाटाबेसहरूसँग जडान गर्दछ, र यसले लिङ्क स्क्र्यापिङको लागि Cheerio Web Scraper नोडको लाभ उठाउँछ।
यसले डाटालाई वेबसाइटबाट डाटाबेसमा सिमलेस अप्सर्ट गर्न सम्भव बनाउँछ, र LLM ले प्रयोगकर्ताको सोधपुछको जवाफ दिन यो डाटाबेस प्रयोग गर्न सक्छ।
यसबाहेक, Flowise AI विभिन्न प्रयोग परिदृश्यहरूको लागि प्रणाली सन्देशहरू परिभाषित गर्न बनाइएको छ, जस्तै कुराकानी पुन: प्राप्तिको लागि QA चेन।
यो प्रकार्य AI ले कुनै निश्चित भाषामा प्रतिक्रिया दिन्छ र भ्रमबाट जोगिने तरिकामा ग्यारेन्टी गर्न आवश्यक छ, जुन AI अन्तरक्रियाहरूमा बारम्बार हुने समस्या हो।
AI अन्तरक्रियाको भरपर्दोता र शुद्धता Flowise AI द्वारा AI को नाम, प्रतिक्रियाको भाषा, र कुनै जवाफ प्राप्त नभएको अवस्थामा विशेष जवाफहरू जस्ता सेटिङहरू कन्फिगर गरेर सुधार गरिन्छ।
वेबहुक अपरेशनहरू प्रारम्भ गर्न अद्वितीय उपकरणहरू विकास गर्नु एक अतिरिक्त चाखलाग्दो प्रयोग-केस हो। Flowise AI ले वेबहुकको अन्तिम बिन्दुहरूलाई सम्पर्क गर्न र वेबहुकको मुख्य भागमा आवश्यक प्यारामिटरहरू प्रदान गर्न सक्ने उपकरणहरूको विकासलाई सक्षम बनाउँछ।
यो सुविधालाई Gmail र Google Sheets जस्ता अन्य प्लेटफर्महरूमा विस्तार गर्न र यसलाई Discord मा सन्देशहरू पठाउने जस्ता विभिन्न अनुप्रयोगहरूसँग संयोजन गर्न सम्भव छ।
यो अनुकूलनताले धेरै प्लेटफर्म र सेवाहरूमा डिजिटल अपरेशनहरू स्वचालित र अनुकूलन गर्न Flowise AI को बहुमुखी प्रतिभाको उदाहरण दिन्छ।
5. टुक्रा
Pezzo ले आफूलाई विकासकर्ता-पहिलो AI प्लेटफर्मको रूपमा छुट्याएको छ, कसरी AI सुविधाहरू डिजाइन, परीक्षण, अनुगमन र प्रयोग गरिन्छ।
यो AI विकास दक्षता सुधार गर्दा लागत र कार्यसम्पादन अनुकूलन गर्न डिजाइन गरिएको हो।
पेजोले एआई-संचालित क्षमताहरूको आपूर्तिमा उल्लेखनीय प्रवेगलाई सक्षम पार्ने शक्तिशाली विशेषताहरूको लागि दश गुणा छिटो डेलिभरीको वाचा गर्दछ।
केन्द्रीकृत प्रम्प्ट व्यवस्थापन प्रणाली Pezzo को कार्यक्षमता को केन्द्र मा छ।
यो समाधान, जो संग आउँछ संस्करण नियन्त्रण र तत्काल उत्पादन डिप्लोइमेन्ट क्षमताहरू, सबै एआई प्रम्प्टहरूको प्रभावकारी प्रशोधनलाई एकै ठाउँमा सक्षम बनाउँछ।
परियोजनाहरूमा एकरूपता कायम राख्न र AI सञ्चालनहरूलाई अप्टिमाइज गर्ने प्रयास गर्ने टोलीहरूको लागि, यो क्षमता महत्त्वपूर्ण छ। Pezzo ले एआई गतिविधिहरूको प्रभावकारिता, लागत, र क्षमता बुझ्नको लागि अवलोकन उपकरणहरू पनि प्रदान गर्दछ।
विकासकर्ताहरूले उनीहरूको गहिरो ज्ञानको साथ द्रुत कार्यान्वयनमा सफलतापूर्वक स्रोतहरू अनुकूलन गर्न सक्छन्। Pezzo को कौशल को अर्को आवश्यक घटक समस्या निवारण छ।
डिबगिङ समय धेरै घटेको छ किनकि यसले द्रुत कार्यान्वयनको वास्तविक-समय निरीक्षण सक्षम गर्दछ। टोलीहरूलाई शक्तिशाली AI सुविधाहरू उत्पादन गर्न सहज रूपमा र एकताबद्ध रूपमा काम गर्न मद्दत गर्न यस सुविधासँग सहयोग उपकरणहरू समावेश गरिएको छ।
पेजोका विशेषताहरू यसका प्रयोग-केसहरू हुन्। विकासकर्ताहरूलाई एपहरूमा AI मोडेलहरू पूर्ण रूपमा प्रयोग गर्न सक्षम बनाउन, यसले द्रुत AI विकासको लागि खुला स्रोत उपकरण बक्स प्रदान गर्दछ।
मुख्य विशेषताहरूमा केन्द्रीकृत तुरुन्त प्रशासन, कुशल तुरुन्त निर्माण र संस्करण, तत्काल तैनाती, पूर्ण अवलोकन, प्रभावकारी समस्या निवारण, र लागत पारदर्शिता समावेश छ।
यो विभिन्न विकास सन्दर्भहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ किनभने यसले धेरै ग्राहकहरूलाई समर्थन गर्दछ, जस्तै Python र Node.js। प्लेटफर्मको प्रभावकारिता र प्रयोगको सुविधाको एउटा उदाहरण यसको समयमै व्यवस्थापन निर्देशन हो।
संस्करण नियन्त्रण, द्रुत डेलिभरी, द्रुत उत्पादन, र निगरानी सहित AI गतिविधिहरू प्रयोगकर्ताहरूद्वारा पूर्ण रूपमा व्यवस्थित गर्न सकिन्छ। प्रम्प्ट सिर्जना गर्नको लागि, यसलाई पहिले प्रम्प्ट सम्पादक प्रयोग गरेर ईन्जिनियर गरिएको हुनुपर्छ।
यसलाई त्यसपछि Pezzo मा परीक्षण गरिनु पर्छ, यसको प्यारामिटरहरू उत्कृष्ट प्रदर्शनको लागि समायोजन गरिन्छ, त्यसपछि यो प्रतिबद्ध र प्रकाशित हुन्छ।
यो सरलीकृत प्रक्रियाले ग्यारेन्टी दिन्छ कि प्रत्येक प्रकाशित प्रम्प्ट कम्तिमा कोडको साथ, उद्देश्य अनुसार काम गर्नेछ।
6. MindsDB
MindsDB एक ग्राउन्ड-ब्रेकिंग ओपन-सोर्स भर्चुअल डाटाबेस हो जसले डाटा व्यवस्थापन र AI मा पर्याप्त प्रगति प्रतिनिधित्व गर्दछ।
वास्तविक-समय डाटासँग AI एल्गोरिदम फ्यूज गर्ने यसको रचनात्मक तरिकाको कारण यो अद्वितीय छ। "जबहरू" र "एआई टेबलहरू," दुई अत्याधुनिक कम्पोनेन्टहरूले डाटा र एआईको यो सहज एकीकरणलाई सक्षम पार्छन्।
वास्तविक-समय डेटा गतिविधिहरू रोजगारीहरू प्रयोग गरेर अझ सजिलै संग अर्केस्ट्रेटेड गर्न सकिन्छ, र वास्तविक-समय डेटा र एआई मोडेलहरू प्रत्यक्ष रूपमा AI तालिकाहरूसँग जोड्न सकिन्छ।
MindsDB को अनुकूलन योग्यता को संकेत मारियाडीबी, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, र Snowflake जस्ता शीर्ष डाटाबेस र प्लेटफार्महरूसँग 70 भन्दा बढी प्राविधिक र डेटा इन्टरफेसहरू छन्।
यसको बहुमुखी प्रतिभाले माइक्रोसफ्ट पावर BI, SAS, Qlik Sense, Looker, र Domo जस्ता धेरै BI उपकरणहरूसँग अन्तरक्रियाशीलता पनि समावेश गर्दछ।
MindsDB लाई लाइटवुड, a लाई समर्थन गरेर यसको कार्यक्षमता विस्तार गर्दछ गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क PyTorch मा आधारित।
विकासकर्ताहरूलाई समायोजन गर्ने सरलीकृत दृष्टिकोणको साथ, MindsDB ले AI अनुप्रयोगहरू विकास गर्ने प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित बनाउँछ।
यसले विकासकर्ताहरूलाई प्रख्यात SQL अभिव्यक्तिहरू प्रयोग गरेर AI मोडेलहरूसँग सञ्चार गर्न सक्षम पारेर आफूलाई छुट्याउँछ, जसले अक्सर मेसिन लर्निङसँग जोडिएको जटिलतालाई कम गर्छ।
धेरै AI फ्रेमवर्क र मोडेलहरूसँग यसको अनुकूलता, जस्तै TensorFlow, PyTorch, र OpenAI को GPT-3, यस दृष्टिकोणको प्रयोगकर्ता-मित्रतालाई पूरक बनाउँछ।
प्लेटफर्मले डेटा प्रिट्रीटमेन्ट र मोडेल तालिमदेखि निष्कर्षसम्मका एआई गतिविधिहरूको विस्तृत श्रृंखलालाई स्वचालित गरेर कुनै पूर्वाधार सेटअप बिना AI अनुप्रयोगहरू सुरू गर्न सजिलो बनाउँदछ।
पहिचान गर्न मिल्ने इन्टरफेस प्रदान गरेर र मेसिन लर्निङका जटिलताहरूलाई फिल्टर गरेर, यसले AI अनुप्रयोगहरूको सिर्जनालाई तीव्रता दिन्छ।
एक शून्य-पूर्वाधार सेटअपले एआई अनुप्रयोगहरूको तैनातीलाई सुव्यवस्थित बनाउँछ, प्रक्रियाको दक्षता बढाउँछ। यसबाहेक, MindsDB मापनयोग्य छ र परिष्कृत एआई अनुप्रयोगहरूको आवश्यकताहरू पूरा गर्न सक्षम छ।
MindsDB ले वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूको विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्दछ। यो बौद्धिक च्याटबटहरू निर्माण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जुन वास्तवमै र सफलतापूर्वक मानिसहरूलाई संलग्न गर्दछ।
7. मार्च
MarsX सफ्टवेयर विकासको लागि एक अत्याधुनिक प्लेटफर्म हो जसले मोबाइल र अनलाइन अनुप्रयोगहरू बनाउने प्रक्रियालाई रूपान्तरण गर्दछ।
मौलिक रूपमा, कुशल कोड पुन: प्रयोगको लागि आवश्यकता मार्सएक्सले प्रोग्रामिङमा समाधान गर्ने प्रयास गर्ने समस्या हो।
स्ट्याक ओभरफ्लो जस्ता साइटहरूबाट फ्रेमवर्क र कोड स्निपेटहरूको उपलब्धताको बाबजुद, परियोजना कोडको ठूलो प्रतिशत परम्परागत रूपमा स्क्र्याचबाट विकसित हुन्छ।
विकास प्रक्रियामा असक्षमताहरूले MarsX को स्थापना गर्न नेतृत्व गर्यो, एक कम्पनी जसले पूर्ण-स्ट्याक पुस्तकालयहरू प्रदान गर्दछ, वा सफ्टवेयर विकास किटहरू (SDKs) जसले फ्रन्टएन्ड र ब्याकएन्ड कम्पोनेन्टहरू एकीकृत गर्दछ।
प्रयोग र समझको सरलताको लागि, MarsX ले यी पूर्ण-स्ट्याक पुस्तकालयहरूलाई मानकीकृत गरेको छ, जुन व्यापक सफ्टवेयर समाधानहरूको लागि आवश्यक छ।
विकासकर्ताहरू नयाँ उपकरणहरू प्रयोग गर्न उत्सुक छन् तर पर्याप्त समय लगानीको मूल्यमा होइन भन्ने कुरालाई मान्यता दिँदै, MarsX ले यी पुस्तकालयहरूलाई द्रुत रूपमा परीक्षण गर्न सकिन्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्दछ।
विभिन्न प्रकारका माइक्रो-एपहरू, वा बाहिरका विकासकर्ताहरूद्वारा बनाइएका संक्षिप्त, विशेष कार्यक्रमहरू, प्लेटफर्मको बजारमा उपलब्ध छन्।
विकासकर्ताहरूलाई स्क्र्याचबाट निर्माण गर्न आवश्यक नभई पूर्व-निर्मित, उत्कृष्ट समाधानहरू प्रदान गरेर, यी माइक्रो-एपहरू-जस्तै च्याट कार्यक्रमहरू वा Airbnb वा इन्स्टाग्राम जस्ता प्रसिद्ध वेबसाइटहरूको क्लोनहरूले विकासकर्ताहरूको समय बचत गर्छन्।
No Code, Low Code, Custom Code, र AI को मिश्रणले MarsX ले यसलाई अलग गर्छ। यो अनुकूलनताले प्रोग्रामरहरूलाई विभिन्न कोडिङ प्रवीणता स्तरहरूमा जटिल वेब र मोबाइल एपहरू डिजाइन गर्न सक्षम बनाउँछ।
प्लेटफर्मको लागि धन्यवाद धेरै एकीकृत विकास वातावरण (IDEs) बीच स्विच गर्न अब आवश्यक छैन, जसले एक समान वातावरण प्रदान गरेर यी माइक्रोएपहरू परिमार्जन गर्न सजिलो बनाउँछ।
वास्तविक-समय संकलन र माइक्रोएपहरू अद्यावधिक गर्ने सुविधाको लागि, प्लेटफर्मको आफ्नै एकीकृत विकास वातावरण (IDE) पनि छ।
उपयोगितामा MarsX को जोडले यसलाई स्टार्टअपहरू र विकासकर्ताहरूका लागि आदर्श बनाउँछ जसले अनुप्रयोगहरू छिटो निर्माण र अद्यावधिक गर्न आवश्यक छ।
8. भान्ना एआई
Vanna AI एक शक्तिशाली AI-संचालित व्यापार खुफिया सहायक हो जसले हामीले डेटासेटहरूसँग अन्तरक्रिया गर्ने तरिका परिवर्तन गर्दैछ।
यो अत्याधुनिक प्रविधिले ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) प्रयोग गर्दछ र तपाईंको डाटाबेसको लागि सटीक SQL क्वेरीहरू चलाउनको लागि।
Vanna अद्वितीय छ किनभने यसले आफ्नो कार्यसम्पादनलाई आपूर्ति गरिएको प्रशिक्षण डेटाको आधारमा समायोजन गर्छ, जटिल डेटासेटहरूमा पनि उत्कृष्ट शुद्धताको लागि अनुमति दिन्छ।
यसले संकेत गर्छ कि भान्ना तपाईंले जति धेरै डाटा फिड गर्नुहुन्छ जटिल डाटा संरचनाहरू ह्यान्डल गर्न र बुझ्नमा बढ्दो निपुण छ।
Vanna AI सुरक्षा र गोपनीयतालाई जोड दिनको लागि उल्लेखनीय छ। तपाईंको डाटाबेस सामग्रीहरू गोप्य राखिन्छन् किनभने LLM ले मेटाडेटासँग मात्र काम गर्छ, जस्तै स्किमा, कागजात, र प्रश्नहरू, तपाईंको डाटाबेससँग अन्तरक्रिया गर्दा।
थप रूपमा, Vanna AI ले तपाईंलाई कुनै पनि डाटाबेसको लागि जडानहरू निर्माण गर्ने स्वतन्त्रता दिन्छ र BigQuery, Postgres, र Snowflake जस्ता प्रसिद्ध डाटाबेसहरूको लागि निर्मित समर्थनको साथ आउँछ।
यसले यसलाई डेटा व्यवस्थापन आवश्यकताहरूको विस्तृत एर्रेको लागि एकदमै अनुकूलनीय उपकरण प्रदान गर्दछ। प्लेटफर्ममा त्यस्तै उत्कृष्ट एकीकरण सम्भावनाहरू छन्।
Vanna एक Jupyter Notebook मा सुरु गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ र त्यसपछि विभिन्न फ्रन्टएन्डहरू प्रयोग गरी व्यापारिक ग्राहकहरूमा विस्तार गर्न सकिन्छ। वेब अनुप्रयोगहरू, Streamlit एपहरू, वा Slackbot।
यो कर्पोरेट सेटिङहरूको दायराको लागि उत्कृष्ट विकल्प हो, स्टार्टअपहरू देखि प्रमुख संगठनहरू सम्म, यसको बहुमुखी प्रतिभाको कारण।
Vanna AI ले प्रश्नहरू सोधेर तपाईंको डाटाबेसबाट अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न सरल बनाएर जटिल SQL वा Python क्वेरीहरूको आवश्यकतालाई हटाउने लक्ष्य राख्छ।
9 ग्रेडियो
Gradio एक लचिलो र अत्याधुनिक उपकरण हो डेटा विज्ञान र मेसिन लर्निङ जसले मोडेलहरू प्रयोग र प्रस्तुत गर्ने तरिकामा क्रान्तिकारी परिवर्तन गरिरहेको छ।
तीस भन्दा बढी पूर्व-निर्मित कम्पोनेन्टहरू र नयाँहरूको ठूलो संख्याको साथ, Gradio ले विभिन्न प्रकारका डेटाका लागि अन्तरक्रियात्मक प्रदर्शनहरू सिर्जना गर्न सजिलो बनाउँछ।
प्रदर्शनमा इनपुट वा आउटपुटको रूपमा प्रयोग भइरहेको छ कि छैन भन्ने आधारमा स्थिर र अन्तरक्रियात्मक मोडहरू बीच सजिलैसँग यसको कम्पोनेन्टहरू स्विच गरेर ग्रेडियोले आफैलाई अलग गर्छ।
तपाईले प्रत्येक कम्पोनेन्टको प्रकृतिलाई म्यानुअल रूपमा पहिचान गर्नु पर्ने टाउको दुखाइबाट बच्न सक्नुहुन्छ यसको स्वचालित पत्ता लगाउनको लागि धन्यवाद।
Gradio ले तयारी र पोस्टप्रोसेसिङमा पनि असाधारण रूपमा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ, प्रयोगकर्ता अन्तरक्रिया र कार्य आवश्यकताहरूको लागि उपयुक्त ढाँचाहरू बीचको डेटालाई सजिलैसँग रूपान्तरण गर्दछ।
यो कार्यक्षमता फोटोहरू अपलोड गर्ने वा प्रयोगकर्ताको ब्राउजरमा छवि ग्यालेरी प्रस्तुत गर्ने जस्ता कार्यहरूको लागि आवश्यक छ।
प्रख्यात एपहरूको लागि, यसको एकीकृत लाइनिङ प्रणाली हजारौं समवर्ती प्रयोगकर्ताहरूलाई समर्थन गर्न सक्षम हुनुपर्छ।
तपाईंले लाम व्यवस्थापन गर्न सक्ने तरिकाहरू छन्, जस्तै एकै पटकमा कतिवटा अनुरोधहरू ह्यान्डल गर्न सकिन्छ भनेर सीमित गर्ने। किनभने धेरै मेसिन लर्निङ दिनचर्याहरूले धेरै मेमोरी प्रयोग गर्दछ र प्रयोगकर्ता गतिविधि उच्च हुँदा नियमित पहुँच चाहिन्छ, यो विशेष गरी फाइदाजनक छ।
Gradio ले जेनेरेटर प्रकार्यहरूको प्रयोगलाई परिस्थितिहरूमा अनुमति दिन्छ जब तपाईंलाई आउटपुटहरूको श्रृंखला चाहिन्छ, जस्तै च्याटबटहरू वा चित्र-उत्पादन मोडेलहरूमा।
पुनरावृत्ति परिणामहरू प्रस्तुत गर्न यो क्षमता प्रयोग गरेर अन्तरक्रियात्मक अनुभव सुधार गर्न सकिन्छ।
Gradio स्ट्रिमिङ इनपुटहरू ह्यान्डल गर्न पनि सक्षम छ, जस्तै वास्तविक-समय अडियो स्ट्रिमहरू वा आदेश इनपुटको प्रतिक्रियामा छविहरू उत्पन्न गर्नका लागि मोडेलहरू।
कन्फिगर योग्य प्रगति पट्टीहरूको लागि प्लेटफर्मको समर्थनको लागि प्रयोगकर्ताले कसरी प्रगति अद्यावधिकहरू देख्छन् भनेर तपाइँसँग नियन्त्रण पनि छ।
जटिल गणना वा डेटा विश्लेषण सहित धेरै प्रशोधन समय चाहिने कार्यहरूको लागि यो कार्यक्षमता धेरै उपयोगी छ।
प्रगति ट्र्याक गर्न Gradio को क्षमता tqdm पुस्तकालय को समावेश द्वारा बढाइएको छ, जसले कार्य प्रगति मा दृश्य प्रतिक्रिया प्रदान गर्दछ।
10 Quivr
Quivr खेल-परिवर्तन गर्ने प्लेटफर्मको रूपमा उभिएको छ जसले आफैलाई तपाइँको "दोस्रो मस्तिष्क" र व्यक्तिगत सहायकको रूपमा राख्छ, यसलाई सहयोगी सफ्टवेयर विकासको लागि उपयुक्त बनाउँछ।
द्रुत सेटअप र सीधा सुविधाहरूले यो खुला-स्रोत उपकरणलाई ठूला विकास टोलीहरू वा खुला स्रोत समुदायहरूमा काम गर्ने जो कोहीको लागि ठूलो सम्पत्ति बनाउँछ।
Quivr प्रयोग गर्न साँच्चै सजिलो छ; तपाईं पाँच सेकेन्ड भन्दा कममा आफ्नो Google खाता प्रयोग गरेर साइन अप गर्न सक्नुहुन्छ। तपाइँ प्लेटफर्ममा तपाइँका फाइलहरूको बारेमा प्रश्नहरू सोधेर तपाइँको डेटा संग संलग्न हुन सक्नुहुन्छ, जसले फाइल अपलोड गर्न सजिलो बनाउँछ।
30,000 भन्दा बढी मानिसहरू र 4,000 व्यवसायहरूलाई सेवा दिँदै, Quivr फाउन्डेशन मोडेलहरू र जेनेरेटिभ एआई प्रयोग गरेर AI नवप्रवर्तनको अग्रभागमा छ।
शीर्ष 100 खुला स्रोत परियोजनाहरू मध्ये, यो समुदाय-संचालित प्लेटफर्मले 26,000 विकासकर्ताहरूलाई सेवा गर्दछ। अर्को पुस्ताका AI अनुप्रयोगहरू विकास गर्नको लागि एक स्थिर वातावरण प्रदान गर्दै, Quivr ले संस्थाहरूलाई AI लाई पूर्णतया नवाचारको लागि प्रयोग गर्न सक्षम बनाएर फरक पार्छ।
एक डिजिटल सहायकको रूपमा जसले निर्णय लिने समर्थन गर्दछ र कठिन प्रक्रियाहरूलाई स्वचालित बनाउँछ, Quivr विकासको लागि एक प्लेटफर्म मात्र होइन। यसले कर्पोरेट दक्षता बढाउन मद्दत गर्दछ।
Quivr को खुला स्रोत डिजाइनले सुविधा अनुरोधहरू, बग रिपोर्टहरू, र कागजातहरूमा समुदायको सहभागितालाई प्रोत्साहन दिन्छ।
GitHub मा स्रोत कोडमा सजिलो पहुँचद्वारा पारदर्शिता र सहकारी विकासको ग्यारेन्टी गरिन्छ। यस रणनीतिले समुदायको भावनाको अतिरिक्त निरन्तर नवीनता र प्लेटफर्म वृद्धिलाई बढावा दिन्छ।
निष्कर्ष
खुला स्रोत एआई र वातावरणमा यसको प्रभावहरू, यसले कसरी प्राविधिक विकासलाई प्रजातान्त्रिक बनाउँछ र प्रशंसकहरू, अनुसन्धानकर्ताहरू र विकासकर्ताहरू बीचको सहयोगलाई प्रोत्साहन दिन्छ।
जो कोहीले पनि खुला स्रोत प्लेटफर्महरू प्रयोग गरेर AI प्रविधि प्रयोग गर्न, परिवर्तन गर्न र वितरण गर्न सक्छन्, जसले GitHub जस्ता वेबसाइटहरूमा फस्टाइभिङ इनोभेसन सेन्टरहरू सिर्जना गरेको छ।
टेन्सरफ्लो, एउटा उपकरण जसले AI अनुसन्धान र नवाचारलाई गति दिन्छ, एउटा उदाहरण हो, जस्तै Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI, र AbanteAI (Mentat) जस्ता धेरै खुला स्रोत प्लेटफर्महरू।
यी प्रणालीहरूले AI-संचालित सफ्टवेयर विकासलाई कम कोडिङ ज्ञान नभएकाहरूका लागि सहज बनाउँछन्, मेसिन लर्निङ मोडेल निर्माणमा सुधार गर्छन्, र AI-संचालित कोडिङ समर्थन प्रस्ताव गर्छन्।
विशेष गरी स्टार्टअपहरूको लागि, तिनीहरूले लागत-प्रभावकारिता, लचिलोपन, र बढेको उत्पादकता सहित फाइदाहरू प्रदान गर्छन्।
अनुसन्धान र व्यावसायिक सृष्टिलाई गति दिनुको अतिरिक्त, AI प्रविधिको यो प्रजातान्त्रिकीकरणले फराकिलो श्रोताहरूका लागि पहुँच खोल्छ, एआईलाई विशेष क्षेत्रबाट सहकारी प्रयासमा केही चयनका लागि परिवर्तन गर्दछ।
जवाफ छाड्नुस्