Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
Ganap na binago ng AI ang ating kapaligiran, at isang malaking kontribyutor sa pagbabagong ito ay ang open-source na komunidad.
Isipin ang isang lipunan kung saan ang mga imbensyon ay malayang nagpapalitan, ang mga ideya ay pinapayagang dumaloy, at ang mga hadlang sa pagpasok ay talagang wala.
Dito matatagpuan ang open-source AI.
Nagtutulungan ang mga developer, akademya, at mahilig sa dynamic na ecosystem na ito upang lumikha ng mga teknolohiyang nagbabago sa ating kinabukasan. Galugarin ang kapana-panabik na uniberso kung saan artificial intelligence ay isang collaborative na pagsisikap ng marami sa halip na ang eksklusibong domain ng isang piling iilan.
Ang pag-unlad ng AI ay naging kapansin-pansin. Malayo na ang narating ng Artificial Intelligence mula sa mga unang yugto nito sa kalagitnaan ng ika-20 siglo hanggang sa kasalukuyang katayuan nito bilang isang haligi ng teknolohiya.
Ang pag-unlad na ito ay higit na hinihimok ng open-source na komunidad.
Ang mga proyekto tulad ng TensorFlow ng Google ay isang magandang halimbawa nito. Higit pa sa isang tool, ang TensorFlow ay isang catalyst na nagpagana ng ilang mga inisyatiba ng AI, na nagpapabilis sa pananaliksik at nagbibigay ng daan para sa mga inobasyon.
Ang impluwensya nito ay maaaring maobserbahan sa iba't ibang mga aplikasyon, tulad ng mahuhulain analytics at pagproseso ng wika.
Kaya, ano nga ba ang AI na open-source?
Ginawa itong accessible ng AI sa lahat. Maaaring gamitin, baguhin, at ibahagi ng lahat ang mga teknolohiya ng AI salamat sa mga open-source na platform. Ang mga platform na ito ay lumikha ng mga makulay na sentro ng AI innovation mula sa mga website tulad ng GitHub.
Available ang lahat dito, malayang ibinabahagi, mula sa mga pangunahing modelo ng AI hanggang sa masalimuot na mga algorithm. Itinataguyod ng diskarteng ito ang pagtutulungan ng magkakasama, pinasisigla ang pagkamalikhain, at nagbubukas ng AI sa mas malaking audience.
Ang mga benepisyo ng paggamit ng open-source AI ay malaki. Lalo na ang mga startup ay maraming makukuha. Isaalang-alang ang isang maliit na kumpanya ng teknolohiya na may maraming ideya ngunit walang pondo.
Maaari silang lumikha ng mga kumplikadong solusyon nang hindi sinisira ang bangko salamat sa open-source AI. Sa pamamagitan ng pagbabago sa mga teknolohiya ng AI upang matugunan ang kanilang sariling mga kinakailangan, mapabilis nila ang pananaliksik at paggawa ng produkto.
Ang flexibility at cost-effectiveness na ito ay malaking pakinabang para sa mga bagong negosyo. Samakatuwid, pinagsama-sama namin ang mga nangungunang open-source na tool at platform sa post na ito para makagawa ka ng kamangha-manghang bagay.
1. Substratus
Ang Substratus ay isang rebolusyonaryong open-source na platform na binabago ang machine learning model development at training scene.
Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga pasadyang mapagkukunan tulad ng Model, Server, Dataset, at Notebook sa Kubernetes API, ang platform na ito ay katangi-tanging nagpapalawak ng mga kakayahan ng Kubernetes control plane at inaayos ang buong buhay ng mga modelo ng pag-aaral ng makina.
Ang mapagkukunan ng Modelo, na pinagsasama ang source code na may mga timbang at bias upang makabuo ng isang halimbawa ng machine-learning na modelo, ay ang pangunahing bahagi ng Substratus.
Ang modelong ito ay nag-aalok ng versatility at pagiging simple sa pagbuo ng modelo dahil maaari itong makuha mula sa isang Git repository o binuo gamit ang isang umiiral na modelo at isang dataset ng pagsasanay.
Bukod dito, kasama ang Substratus ng mapagkukunan ng Server, na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng iyong mga modelo ng AI sa mga functional at magagamit na mapagkukunan sa pamamagitan ng paglalantad ng isang modelo sa pamamagitan ng HTTP API para sa hinuha.
Ang isa pang mahalagang elemento na nagpapadali sa pag-import at pagbabago ng data ay ang mapagkukunan ng Dataset.
Dinidirekta nito ang mga user sa source code para sa pag-import ng data, na pinapatakbo at nilalagyan ng Substratus upang matiyak ang epektibong pagproseso ng data.
Ang mapagkukunan ng Notebook, na isang Jupiter Notebook instance na tumatakbo sa mataas na pagganap na computational resources sa loob ng isang Kubernetes cluster, ay rebolusyonaryo para sa mga developer.
Ginagawa nitong posible na gumawa ng machine learning source code sa maaasahang hardware na magagamit kahit sa maliliit na lokal na computer. Mayroong ilang mga pakinabang ng pagsasama ng Substratus sa iyong proseso.
Maaari kang magsanay at maghatid ng mga modelo ng machine learning dito sa iba't ibang setting ng cloud dahil isa itong cross-cloud na substrate.
Ang Substratus ay hindi nangangailangan ng coding at nagbibigay ng mga built-in na pag-optimize, na ginagawang mas madali ang pag-deploy at pag-fine-tune ng mga open-source large language models (LLMs). Ang mga notebook ng Jupyter ay maaaring ilunsad nang malayuan sa isang utos lamang, na nagreresulta sa isang maayos na proseso ng pag-unlad.
Pangunahin, gumagana ang Substratus sa bawat kapaligiran kung saan nag-i-install ang Kubernetes nang may kaunting mga kinakailangan, at pinoprotektahan ang iyong data sa loob ng iyong network.
Ang zero-scaling na diskarte nito ay nag-o-optimize ng mga gastos sa GPU at gumagamit ng mga container para gumawa ng mga sitwasyong nauulit. Bilang karagdagan, ang GitOps ay katutubong ginagamit, na nagpapahusay sa pagiging epektibo ng pagpapatakbo.
2. AbanteAI (Mentat)
Ang Mentat ng AbanteAI ay nagmamarka ng isang makabuluhang pag-unlad sa tulong sa coding na pinapagana ng AI, gamit ang mga kumplikadong kakayahan ng GPT-4 upang baguhin ang paraan kung paano ginawa at pinangangasiwaan ang code.
Isipin ang pagbibigay ng Mentat ng mga utos na kailangan mo mula sa command line, at pagkatapos ay panoorin ito bumubuo ng code sa bago o umiiral nang mga source file nang madali.
Maaari mong i-streamline ang iyong proseso ng pag-unlad sa pamamagitan ng pag-alis sa matagal na pag-copy-paste sa pagitan ng iyong IDE at a Chat GPT window ng browser salamat sa makinis na interface ng command line.
Higit pa sa magagawa ng mga tool tulad ng inline na rekomendasyon ng Copilot, ang Mentat ay ginawang sumulat ng code para sa iyo. Nagsasaayos ang Mentat sa iyong mga hinihingi, tumutulong sa parehong mga sitwasyon, nagtatrabaho ka man gamit ang dati nang code o nagsisimula ng bagong gawain.
Ang kasanayang ito ay kumakatawan sa isang malaking pag-unlad sa AI-assisted coding dahil ito ay bumubuo ng kapaki-pakinabang, naaaksyunan na code sa halip na gumawa lamang ng mga rekomendasyon.
Kapag ginamit ng mga developer ang Mentat, tumataas ang kanilang produktibidad dahil maaari silang tumutok sa mas masalimuot at malikhaing gawain habang iniiwan ang nakakapagod at paulit-ulit na coding sa programa.
Ang kakayahang umangkop ng Mentat ay ipinapakita sa lawak ng mga application nito na tumutugon sa maraming elemento ng coding, tulad ng paggawa ng unang draft para sa mga bagong proyekto, pag-troubleshoot, at mabilis na pagsasaayos sa isang bagong codebase.
Ang larangan ng AI-assisted coding ay may isang tonelada ng mga promising development sa unahan nito. Maaari na ngayong umasa ang mga programmer sa AI upang gumawa ng mga gawain tulad ng mga pagsusuri sa code, mga patch ng bug, at pagwawasto ng syntactic.
Kabilang dito ang mga platform tulad ng Mentat. Bagama't malabong ganap na mapapalitan ng teknolohiya ang mga programmer, ang AI ay gumaganap ng higit at mas malaking papel sa programming at nakahanda itong maging isang kapaki-pakinabang na kaalyado.
Ang proseso ng coding ay maaaring muling tukuyin bilang resulta ng pakikipagtulungang ito sa pagitan ng katalinuhan ng tao at kahusayan ng AI, na ginagawa itong hindi gaanong madaling kapitan ng error at mas mahusay.
3. ChatDev
Ang ChatDev ay isang rebolusyonaryong pamamaraan para sa pagbuo ng software na gumagamit ng Large Language Models (LLMs) upang mapabuti at mapabilis ang proseso ng pagbuo ng software.
Ang nobelang balangkas na ito, batay sa natural na komunikasyon sa wika, ay naglalayong alisin ang pangangailangan para sa mga partikular na modelo sa iba't ibang yugto ng pagbuo ng software, samakatuwid ay binabago ang industriya.
Ang cycle ng software development ay nahahati sa apat na pangunahing yugto ng ChatDev, na gumagamit ng isang organisadong waterfall model: pagdidisenyo, coding, pagsubok, at dokumentasyon.
Hinahati ng ChatDev ang mga phase na ito sa mga discrete subtasks sa pamamagitan ng pagtatalaga ng mga virtual na ahente, gaya ng mga tester at programmer, sa bawat yugto.
Ang mga ahenteng ito ay nagtutulungan sa pamamagitan ng mga pag-uusap. Ginagawang mahusay ang paglutas ng gawain sa pamamagitan ng paraan ng chain ng pag-uusap na ito, na nagpapadali sa mga mungkahi at pagpapatunay ng solusyon.
Ang kakayahan ng ChatDev na harapin ang mga guni-guni ng code—gaya ng mga hindi natukoy na depekto o nawawalang dependency—na madalas sa mga LLM, ay isa sa mga pangunahing bentahe nito.
Ang mga modernong software application ay maaaring gawin gamit ang balangkas ng ChatDev, na tumutulong din na mabawasan ang mga posibleng panganib na ito. Ang disenyo ng platform ay batay sa isang chat chain na nagpapadali sa task-oriented na role-playing at mahusay na komunikasyon sa mga virtual agent.
Ito ay humahantong sa isang bukas at kooperatiba na proseso ng pag-unlad kung saan ang mga end user ay maaaring aktibong makisali sa proseso ng paggawa ng desisyon at ang mga gawain ay nakumpleto sa pamamagitan ng multi-turn, context-aware na pag-uusap.
Sa yugto ng disenyo, gumagamit ang ChatDev ng mga naka-customize na mensahe at prompt para magtalaga ng mga posisyon sa mga ahente nito tulad ng CEO, CPO, at CTO, batay sa paunang konsepto na ibinigay ng customer.
Kasama sa yugtong ito ang mga system tulad ng Memory Stream, Self-Reflection, at Task Assignment, na tinitiyak na ginagawa ng bawat ahente ang gawain nito sa abot ng kanilang kakayahan.
Ang pagbuo ng code at pagbuo ng GUI ay pinaghiwa-hiwalay sa mas maliliit na responsibilidad sa buong yugto ng coding, na kinabibilangan ng mga posisyon tulad ng CTO, programmer, at art designer.
Gamit ang object-oriented programming languages, tinutugunan ng framework ang mga problema sa pagbuo ng code sa pamamagitan ng pagpapakilala ng paraan ng "mga tagubilin sa pag-iisip" na hango sa mga senyas ng chain-of-thought.
Sa pamamagitan ng partikular na pag-target sa mga ideya sa paglutas ng problema, ginagarantiyahan ng diskarteng ito ang tama at may kinalaman sa paggawa ng code.
4. Flowwise AI
Ang Flowise AI ay isang rebolusyonaryong tool sa larangan ng software na hinimok ng AI, na nakikilala sa pamamagitan ng tampok na drag-and-drop nito na nangangailangan ng kaunti o walang coding.
Pinapadali ng pamamaraang ito ng nobela ang Large Language Model (LLM) na pagbuo at visualization ng application, lalo na para sa mga taong walang maraming karanasan sa pag-coding.
Ang Flowise AI ay mahusay sa pagbuo ng mga LLM app, na pinapasimple ang masalimuot na pamamaraan sa isang mas madaling lapitan. Ang kakayahan ng Flowise AI na gumawa web scraping at mas madali ang pagsagot sa tanong na gawain ay isa sa mga pangunahing tampok nito.
Halimbawa, kayang hawakan ng Flowise AI ang gawain ng pag-scrap ng lahat ng nauugnay na link mula sa iyong website at pagkakaroon ng LLM na tumugon sa mga katanungan batay sa nilalaman ng iyong website.
Ang platform ay kumokonekta sa mga database ng vector tulad ng Pinecone upang mag-imbak at kumuha ng data, at ginagamit nito ang Cheerio Web Scraper node para sa pag-scrape ng link.
Ginagawa nitong posible para sa data na maayos na mai-upsert mula sa isang website patungo sa isang database, at magagamit ng isang LLM ang database na ito upang tumugon sa mga katanungan ng user.
Higit pa rito, ang Flowise AI ay ginawa upang tukuyin ang mga mensahe ng system para sa iba't ibang sitwasyon ng paggamit, gaya ng QA Chain para sa Pagbawi ng Pag-uusap.
Ang function na ito ay mahalaga para sa paggarantiya na ang AI ay tumutugon sa isang partikular na wika at sa isang paraan na umiiwas sa mga guni-guni, na isang madalas na problema sa mga pakikipag-ugnayan ng AI.
Ang pagiging maaasahan at katumpakan ng mga pakikipag-ugnayan ng AI ay pinahuhusay ng Flowise AI sa pamamagitan ng pag-configure ng mga setting gaya ng pangalan ng AI, ang wika ng pagtugon, at mga partikular na sagot kung sakaling walang nakuhang sagot.
Ang pagbuo ng mga natatanging tool upang simulan ang mga pagpapatakbo ng webhook ay isang karagdagang nakakaintriga na use-case. Ang Flowise AI ay nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga tool na maaaring makipag-ugnayan sa mga endpoint ng webhook at magbigay ng mga kinakailangang parameter sa katawan ng webhook.
Posibleng palawakin ang feature na ito sa iba pang mga platform tulad ng Gmail at Google Sheets at pagsamahin ito sa iba't ibang mga application, gaya ng pagpapadala ng mga mensahe sa Discord.
Ang kakayahang umangkop na ito ay nagpapakita ng versatility ng Flowise AI sa pag-automate at pag-optimize ng mga digital na operasyon sa maraming platform at serbisyo.
5. Piraso
Tinutukoy ng Pezzo ang sarili bilang isang platform ng AI na unang developer, na muling tinutukoy kung paano idinisenyo, sinusubok, sinusubaybayan, at na-deploy ang mga feature ng AI.
Ito ay idinisenyo upang i-optimize ang gastos at pagganap habang pinapahusay ang kahusayan sa pagbuo ng AI.
Nangangako ang Pezzo ng hanggang sampung beses na mas mabilis na paghahatid salamat sa mga makapangyarihang katangian nito, na nagbibigay-daan sa isang malaking pagbilis sa pagbibigay ng mga kakayahan na pinapagana ng AI.
Nasa gitna ng functionality ng Pezzo ang sentralisadong sistema ng mabilis na pamamahala.
Ang solusyon na ito, na kasama kontrol ng bersyon at mabilisang mga kakayahan sa pag-deploy ng produksyon, nagbibigay-daan sa epektibong pagproseso ng lahat ng mga senyas ng AI sa isang lugar.
Para sa mga team na sinusubukang panatilihing pare-pareho sa mga proyekto at i-optimize ang mga pagpapatakbo ng AI, ang kakayahang ito ay mahalaga. Nagbibigay din ang Pezzo ng mga tool sa observability para sa pag-unawa sa bisa, gastos, at kalibre ng mga aktibidad ng AI.
Matagumpay na ma-optimize ng mga developer ang mga mapagkukunan gamit ang kanilang malalim na kaalaman sa mabilis na pagpapatupad. Ang isa pang mahalagang bahagi ng mga kasanayan ni Pezzo ay ang pag-troubleshoot.
Ang oras ng pag-debug ay lubhang nababawasan dahil nagbibigay-daan ito sa real-time na inspeksyon ng mga mabilisang pagpapatupad. Kasama sa feature na ito ang mga tool sa pakikipagtulungan upang matulungan ang mga team na magtulungan nang maayos at magkakasabay upang makagawa ng mga mahuhusay na feature ng AI.
Kasing iba-iba ang mga feature ng Pezzo ay ang mga use-case nito. Upang paganahin ang mga developer na ganap na magamit ang mga modelo ng AI sa mga app, nag-aalok ito ng isang open-source na toolbox para sa pinabilis na pagbuo ng AI.
Kabilang sa mga pangunahing tampok ang sentralisadong agarang pangangasiwa, mahusay na agarang paggawa at pag-bersyon, agarang pag-deploy, masusing pagmamasid, epektibong pag-troubleshoot, at transparency ng gastos.
Maaari itong magamit sa iba't ibang konteksto ng pag-unlad dahil sinusuportahan nito ang maraming kliyente, gaya ng Python at Node.js. Isang halimbawa ng pagiging epektibo at kaginhawaan ng paggamit ng platform ay ang napapanahong pagtuturo nito sa pamamahala.
Maaaring ganap na pamahalaan ng mga user ang mga aktibidad ng AI, kabilang ang kontrol sa bersyon, mabilis na paghahatid, mabilis na pagbuo, at pagsubaybay. Upang makagawa ng prompt, dapat muna itong ma-engineered gamit ang Prompt Editor.
Pagkatapos ay dapat itong masuri sa Pezzo, ang mga parameter nito ay nababagay para sa pinakamahusay na pagganap, pagkatapos ito ay nakatuon at nai-publish.
Ang pinasimpleng pamamaraan na ito ay ginagarantiyahan na ang bawat nai-publish na prompt ay gagana ayon sa nilalayon, na may pinakamaliit na halaga ng code.
6. MindsDB
Ang MindsDB ay isang ground-breaking na open-source virtual database na kumakatawan sa isang malaking pag-unlad sa pamamahala ng data at AI.
Ito ay natatangi dahil sa malikhaing paraan ng pagsasama ng mga algorithm ng AI sa real-time na data. Ang "Mga Trabaho" at "Mga Talahanayan ng AI," dalawang makabagong bahagi, ay nagbibigay-daan sa maayos na pagsasama-sama ng data at AI.
Ang mga aktibidad sa real-time na data ay maaaring mas madaling i-orkestra gamit ang Mga Trabaho, at ang real-time na data at mga modelo ng AI ay maaaring direktang iugnay sa AI Tables.
Ang isang indikasyon ng kakayahang umangkop ng MindsDB ay ang higit sa 70 teknolohikal at mga interface ng data na mayroon ito sa mga nangungunang database at platform, tulad ng MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, at Snowflake.
Kasama rin sa versatility nito ang interoperability sa ilang BI tool, tulad ng Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker, at Domo.
Pinapalawak ng MindsDB ang functionality nito sa pamamagitan ng pagsuporta sa Lightwood, a malalim na balangkas ng pag-aaral batay sa PyTorch.
Sa isang pinasimpleng diskarte na tumanggap sa mga developer, pinapadali ng MindsDB ang proseso ng pagbuo ng mga AI application.
Nakikilala nito ang sarili nito sa pamamagitan ng pagpapagana sa mga developer na makipag-ugnayan sa mga modelo ng AI gamit ang mga kilalang SQL expression, na nagpapababa sa pagiging kumplikado na kadalasang konektado sa machine learning.
Ang pagiging tugma nito sa ilang AI frameworks at modelo, gaya ng TensorFlow, PyTorch, at GPT-3 ng OpenAI, ay umaakma sa pagiging madaling gamitin ng diskarteng ito.
Pinapadali din ng platform ang paglunsad ng mga AI application na walang pag-setup ng imprastraktura sa pamamagitan ng pag-automate ng malawak na hanay ng mga aktibidad ng AI, mula sa data pretreatment at model training hanggang sa inference.
Sa pamamagitan ng pag-aalok ng isang nakikilalang interface at pag-filter sa mga kumplikado ng machine learning, lubos nitong pinapabilis ang paglikha ng mga AI application.
Ang isang zero-infrastructure setup ay nag-streamline sa pag-deploy ng mga AI application, na nagpapataas ng kahusayan sa proseso. Higit pa rito, ang MindsDB ay nasusukat at nakakatugon sa mga pangangailangan ng mga sopistikadong AI application.
Nagbibigay ang MindsDB ng malawak na hanay ng mga real-world na application. Maaari itong magamit upang bumuo ng mga matatalinong chatbot na talagang at matagumpay na umaakit sa mga tao.
7. Marte
Ang MarsX ay isang cutting-edge na platform para sa software development na nagbabago sa proseso ng paggawa ng mga mobile at online na application.
Sa panimula, ang pangangailangan para sa mahusay na muling paggamit ng code ay ang problema na sinusubukang lutasin ng MarsX sa programming.
Sa kabila ng pagkakaroon ng mga framework at mga snippet ng code mula sa mga site tulad ng Stack Overflow, isang malaking porsyento ng code ng proyekto ang tradisyonal na binuo mula sa simula.
Ang mga inefficiencies sa proseso ng pag-develop ay humantong sa pagkakatatag ng MarsX, isang kumpanyang nagbibigay ng mga full-stack na library, o mga software development kit (SDK) na nagsasama ng mga bahagi ng frontend at backend.
Para sa pagiging simple ng paggamit at pag-unawa, ang MarsX ay nag-standardize ng mga full-stack na library na ito, na mahalaga para sa mga komprehensibong solusyon sa software.
Kinikilala na ang mga developer ay masigasig na mag-eksperimento sa mga bagong tool ngunit hindi sa presyo ng isang malaking pamumuhunan sa oras, tinitiyak ng MarsX na ang mga aklatang ito ay mabilis na masusuri.
Ang iba't ibang micro-app, o maikli, espesyal na programa na ginawa ng mga developer sa labas, ay available sa marketplace ng platform.
Sa pamamagitan ng pag-aalok ng mga pre-made, mahuhusay na solusyon sa halip na hilingin sa mga developer na bumuo mula sa simula, ang mga micro-app na ito—gaya ng mga chat program o clone ng mga kilalang website tulad ng Airbnb o Instagram—na nakakatipid sa oras ng mga developer.
Ang halo ng No Code, Low Code, Custom Code, at AI na inaalok ng MarsX ay nagpapahiwalay dito. Ang kakayahang umangkop na ito ay nagbibigay-daan sa mga programmer na magdisenyo ng kumplikadong web at mga mobile app sa iba't ibang antas ng kasanayan sa pag-coding.
Hindi na kailangang lumipat sa pagitan ng maraming Integrated Development Environment (IDE) salamat sa platform, na nagpapadali sa pagbabago ng mga microapp na ito sa pamamagitan ng pag-aalok ng pare-parehong kapaligiran.
Upang mapadali ang real-time na compilation at pag-update ng microapps, ang platform ay mayroon ding sarili nitong integrated development environment (IDE).
Ang pagbibigay-diin ng MarsX sa kakayahang magamit ay ginagawang perpekto para sa mga startup at developer na kailangang mabilis na bumuo at mag-update ng mga app.
8. Vanna AI
Ang Vanna AI ay isang mahusay na business intelligence assistant na pinapagana ng AI na nagbabago sa paraan ng pakikipag-ugnayan namin sa mga dataset.
Ang makabagong teknolohiyang ito ay gumagamit ng Large Language Models (LLMs) upang makagawa at magpatakbo ng mga tumpak na query sa SQL para sa iyong database.
Ang Vanna ay natatangi dahil inaayos nito ang pagganap nito batay sa ibinigay na data ng pagsasanay, na nagbibigay-daan para sa mahusay na katumpakan kahit na sa mga kumplikadong dataset.
Ito ay nagpapahiwatig na ang Vanna ay lalong sanay sa paghawak at pag-unawa sa mga kumplikadong istruktura ng data kapag mas maraming data ang iyong pinapakain dito.
Ang Vanna AI ay kilala sa pagbibigay-diin sa seguridad at privacy. Pinananatiling pribado ang mga nilalaman ng iyong database dahil gumagana lang ang LLM sa metadata, tulad ng mga schema, dokumentasyon, at mga query, habang nakikipag-ugnayan sa iyong database.
Bukod pa rito, binibigyan ka ng Vanna AI ng kalayaan na bumuo ng mga koneksyon para sa anumang database at may kasamang built-in na suporta para sa mga kilalang database tulad ng BigQuery, Postgres, at Snowflake.
Ginagawa nitong isang napakahusay na naaangkop na instrumento para sa isang malawak na hanay ng mga kinakailangan sa pamamahala ng data. Ang platform ay may katulad na natitirang mga posibilidad sa pagsasama.
Maaaring gamitin ang Vanna upang magsimula sa isang Jupyter Notebook at pagkatapos ay i-extend sa mga customer ng negosyo gamit ang iba't ibang frontend tulad ng mga aplikasyon ng web, Streamlit na apps, o Slackbot.
Ito ay isang mahusay na pagpipilian para sa isang hanay ng mga setting ng korporasyon, mula sa mga startup hanggang sa mga pangunahing organisasyon, dahil sa kakayahang magamit nito.
Nilalayon ng Vanna AI na alisin ang pangangailangan para sa masalimuot na mga query sa SQL o Python sa pamamagitan ng pagpapasimple sa pagkuha ng mga insight mula sa iyong database sa pamamagitan lamang ng pagtatanong.
9 Gradio
Ang Gradio ay isang flexible at cutting-edge na tool para sa agham ng data at machine learning na nagpapabago sa paraan ng paggamit at pagpapakita ng mga modelo.
Sa higit sa tatlumpung pre-built na bahagi at malaking bilang ng mga bago, ginagawang mas madali ng Gradio ang paggawa ng mga interactive na demonstrasyon para sa iba't ibang uri ng data.
Ibinubukod ng Gradio ang sarili sa pamamagitan ng maayos na paglipat ng mga bahagi nito sa pagitan ng mga static at interactive na mode depende sa kung ginagamit ang mga ito bilang mga input o output sa isang demonstrasyon.
Maiiwasan mo ang pananakit ng ulo na kailangang manu-manong tukuyin ang kalikasan ng bawat bahagi salamat sa awtomatikong pagtuklas nito.
Ang Gradio ay gumaganap din nang mahusay sa paghahanda at postprocessing, pagbabago ng data sa pagitan ng mga format na naaangkop para sa pakikipag-ugnayan ng user at mga pangangailangan sa paggana nang madali.
Mahalaga ang functionality na ito para sa mga gawain tulad ng pag-upload ng mga litrato o pagpapakita ng image gallery sa browser ng user.
Para sa mga kilalang app, ang pinagsama-samang sistema ng pagpila nito ay dapat na kayang suportahan ang libu-libong kasabay na mga user.
May mga paraan na mapapamahalaan mo ang pila, gaya ng paglilimita sa kung gaano karaming mga kahilingan ang maaaring pangasiwaan nang sabay-sabay. Dahil maraming nakagawiang machine learning ang gumagamit ng maraming memory at nangangailangan ng regulated na pag-access sa mga oras na mataas ang aktibidad ng user, ito ay lalong kapaki-pakinabang.
Pinapayagan ng Gradio ang paggamit ng mga function ng generator sa mga sitwasyon kung kailan kailangan mo ng serye ng mga output, tulad ng sa mga chatbot o mga modelong bumubuo ng larawan.
Ang interactive na karanasan ay maaaring mapabuti sa pamamagitan ng paggamit ng kapasidad na ito upang ipakita ang umuulit na mga kinalabasan.
Ang Gradio ay may kakayahang pangasiwaan ang mga streaming input, tulad ng mga real-time na audio stream o mga modelo para sa pagbuo ng mga larawan bilang tugon sa command input.
Mayroon ka ring kontrol sa kung paano nakikita ng user ang mga update sa pag-unlad salamat sa suporta ng platform para sa mga na-configure na Progress Bar.
Nakakatulong ang functionality na ito para sa mga gawaing nangangailangan ng maraming oras sa pagpoproseso, kabilang ang mga kumplikadong kalkulasyon o pagsusuri ng data.
Ang kakayahan ng Gradio na subaybayan ang pag-unlad ay higit na pinahusay sa pamamagitan ng pagsasama nito ng tqdm library, na nag-aalok ng visual na feedback sa pag-unlad ng gawain.
10 Quivr
Lumilitaw ang Quivr bilang isang platform na nagbabago ng laro na nagpoposisyon sa sarili bilang iyong "Second Brain" at personal na katulong, na ginagawa itong angkop para sa collaborative na software development.
Ang mabilis na pag-setup at mga direktang feature ay ginagawa itong open-source tool na isang magandang asset para sa sinumang nagtatrabaho sa malalaking development team o open-source na komunidad.
Ang Quivr ay talagang madaling gamitin; maaari kang mag-sign up gamit ang iyong Google account nang wala pang limang segundo. Maaari kang makipag-ugnayan sa iyong data sa pamamagitan ng pagtatanong tungkol sa iyong mga file sa platform, na ginagawang mas simple ang pag-upload ng file.
Naglilingkod sa higit sa 30,000 katao at 4,000 na negosyo, ang Quivr ay nangunguna sa AI innovation sa pamamagitan ng paggamit ng Foundation Models at Generative AI.
Kabilang sa nangungunang 100 open-source na proyekto, ang community-driven na platform na ito ay nagsisilbi sa mahigit 26,000 developer. Nagbibigay ng matatag na kapaligiran para sa pagbuo ng mga susunod na henerasyong AI application, nakikilala ng Quivr ang sarili nito sa pamamagitan ng pagpapagana sa mga organisasyon na ganap na magamit ang AI para sa pagbabago.
Bilang isang digital assistant na sumusuporta sa paggawa ng desisyon at nag-automate ng mga nakakapagod na proseso, ang Quivr ay nagsisilbing higit pa sa isang plataporma para sa pag-unlad. Nakakatulong ito na mapataas ang kahusayan ng kumpanya.
Hinihikayat ng open-source na disenyo ng Quivr ang pakikilahok ng komunidad sa mga kahilingan sa feature, ulat ng bug, at dokumentasyon.
Ang transparency at cooperative development ay ginagarantiyahan ng madaling pag-access sa source code sa GitHub. Ang diskarte na ito ay nagtataguyod ng patuloy na pagbabago at pagpapahusay ng platform bilang karagdagan sa isang pakiramdam ng komunidad.
Konklusyon
Ang open-source AI at ang mga epekto nito sa kapaligiran, na may pagtuon sa kung paano ito nagde-demokratize ng teknolohikal na pag-unlad at hinihikayat ang pakikipagtulungan sa mga tagahanga, mananaliksik, at developer.
Maaaring gamitin, baguhin, at ipamahagi ng sinuman ang teknolohiya ng AI gamit ang mga open-source na platform, na humantong sa paglikha ng mga umuunlad na innovation center sa mga website tulad ng GitHub.
Ang TensorFlow, isang tool na nagpapabilis sa pagsasaliksik at inobasyon ng AI, ay isang halimbawa, gayundin ang ilang open-source na platform gaya ng Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI, at AbanteAI (Mentat).
Pinapadali ng mga system na ito ang pagbuo ng software na hinimok ng AI para sa mga may kaunti hanggang walang kaalaman sa coding, pinapahusay ang paggawa ng modelo ng machine learning, at nag-aalok ng suporta sa coding na pinapagana ng AI.
Lalo na para sa mga startup, nagbibigay sila ng mga pakinabang kabilang ang pagiging epektibo sa gastos, kakayahang umangkop, at pagtaas ng produktibidad.
Bilang karagdagan sa pagpapabilis ng pananaliksik at paggawa ng komersyal, ang demokratisasyong ito ng teknolohiya ng AI ay nagbubukas ng access sa mas malawak na madla, na binabago ang AI mula sa isang espesyal na larangan para sa piling iilan tungo sa isang kooperatiba na pagsisikap.
Mag-iwan ng Sagot