人工智能彻底改变了我们的环境,而这一变化的主要贡献者就是开源社区。
想象一个发明可以自由交换、思想可以流动、并且基本上不存在进入障碍的社会。
这就是开源人工智能的所在地。
开发人员、学者和爱好者在这个充满活力的生态系统中共同努力,创造正在改变我们未来的技术。探索这个激动人心的宇宙 人工智能 是许多人的共同努力,而不是少数人的专属领域。
人工智能的发展可谓是令人瞩目。从 20 世纪中叶的早期阶段到目前作为技术支柱的地位,人工智能已经走过了漫长的道路。
这一进步很大程度上是由开源社区推动的。
像 Google 的 TensorFlow 这样的项目就是一个很好的例子。 TensorFlow 不仅仅是一个工具,还是一个催化剂,它推动了多项人工智能计划,加快了研究速度,为创新铺平了道路。
它的影响可以在各种应用中观察到,例如 预测分析 和语言处理。
那么,开源的AI到底是什么?
人工智能让每个人都可以使用它。借助开源平台,每个人都可以使用、更改和共享人工智能技术。这些平台通过 GitHub 等网站创建了充满活力的人工智能创新中心。
从基本的人工智能模型到复杂的算法,一切都在这里可用,免费共享。这一策略促进团队合作,激发创造力,并向更多受众开放人工智能。
使用开源人工智能的好处是巨大的。尤其是初创企业可以获得很多好处。考虑一家有很多想法但没有资金的小型科技公司。
借助开源人工智能,他们可以在不花太多钱的情况下创建复杂的解决方案。通过修改人工智能技术以满足自己的要求,他们可以加快研究和产品创造的速度。
这种灵活性和成本效益对于新企业来说是巨大的优势。因此,我们在这篇文章中编译了顶级的开源工具和平台,以便您可以构建一些令人惊叹的东西。
1. 底层
Substratus 是一个革命性的开源平台,正在改变机器学习模型开发和训练场景。
通过将模型、服务器、数据集和笔记本等定制资源集成到 Kubernetes API 中,该平台独特地扩展了 Kubernetes 控制平面的功能,并协调了整个生命周期 机器学习模型.
模型资源将源代码与权重和偏差相结合来构建机器学习模型实例,是 Substratus 的核心组件。
该模型在模型构建方面提供了多功能性和简单性,因为它可以从 Git 存储库派生或使用现有模型和 训练数据集.
此外,Substratus 附带服务器资源,它通过 HTTP API 公开模型进行推理,从而简化了将 AI 模型转变为功能性和可用资源的过程。
使数据导入和转换更容易的另一个基本元素是数据集资源。
它将用户引导至用于导入数据的源代码,Substratus 运行该源代码并将其容器化以确保有效的数据处理。
Notebook 资源,它是 Jupyter笔记本 在 Kubernetes 集群内的高性能计算资源上运行的实例对于开发人员来说是革命性的。
这使得在可靠的硬件上创建机器学习源代码成为可能,这些源代码甚至可以在小型本地计算机上使用。在您的流程中包含 Substratus 有几个优点。
您可以在各种云设置中训练机器学习模型并为其提供服务,因为它是跨云底层。
Substratus 不需要编码并提供内置优化,使部署和微调开源大型语言模型 (LLM) 变得更加容易。只需一个命令即可远程启动 Jupyter Notebook,从而实现顺利的开发过程。
首先,Substratus 可以在几乎没有要求的 Kubernetes 安装环境中运行,并保护网络内的数据。
其零扩展方法优化了 GPU 成本,并使用容器创建可重复的场景。此外,GitOps 是原生使用的,提高了运营效率。
2. AbanteAI(门塔特)
AbanteAI 的 Mentat 标志着人工智能驱动的编码帮助方面的重大进步,它利用 GPT-4 的复杂功能彻底改变了代码的生成和处理方式。
想象一下,从命令行向 Mentat 提供您需要的命令,然后观看它 生成代码 轻松地添加到新的或现有的源文件中。
您可以通过消除 IDE 和应用程序之间耗时的复制粘贴来简化您的开发过程。 ChatGPT 得益于这个流畅的命令行界面,浏览器窗口。
除了 Copilot 内联推荐等工具的功能之外,Mentat 还可以为您编写代码。 Mentat 会根据您的需求进行调整,无论您是使用预先存在的代码还是开始一项新任务,这两种情况都能为您提供帮助。
这项技能代表了人工智能辅助编码的重大进步,因为它生成有用的、可操作的代码,而不仅仅是提出建议。
当开发人员使用 Mentat 时,他们的生产力会提高,因为他们可以专注于更复杂和创造性的工作,同时将繁琐和重复的编码留给程序。
Mentat 的适应性体现在其广泛的应用程序中,这些应用程序解决了许多编码要素,例如为新项目创建初稿、故障排除以及快速调整到新的代码库。
人工智能辅助编码领域前景广阔。程序员现在可以依靠人工智能来完成代码审查、错误补丁和语法纠正等任务。
这包括像 Mentat 这样的平台。尽管技术不太可能完全取代程序员,但人工智能在编程中发挥着越来越大的作用,并有望成为一个有用的盟友。
由于人类智能和人工智能效率之间的这种合作关系,编码过程可能会被重新定义,从而减少出错的可能性并提高效率。
3. 聊天开发
ChatDev 是一种革命性的软件开发技术,它利用大型语言模型 (LLM) 来改进和加快软件开发过程。
这种基于自然语言通信的新颖框架旨在消除软件开发各个阶段对特定模型的需求,从而彻底改变行业。
ChatDev 将软件开发周期分为四个主要阶段,它使用有组织的瀑布模型:设计、编码、测试和文档。
ChatDev 通过为每个阶段分配虚拟代理(例如测试人员和程序员),将这些阶段划分为离散的子任务。
这些代理通过对话协同工作。通过这种对话链方法可以提高任务解决的效率,从而使建议和解决方案验证变得更加容易。
ChatDev 能够解决代码幻觉(例如未检测到的缺陷或缺少依赖项),这在法学硕士中很常见,这是其主要优势之一。
现代软件应用程序可以使用 ChatDev 的框架来制作,这也有助于减少这些可能的风险。该平台的设计基于聊天链,有利于虚拟代理之间面向任务的角色扮演和高效通信。
这导致了开放和合作的开发过程,最终用户可以积极参与决策过程,并通过多轮、上下文感知的对话来完成任务。
在设计阶段,ChatDev 根据客户提供的初始概念,使用定制消息和提示来分配其代理职位,如 CEO、CPO 和 CTO。
此阶段包括记忆流、自我反思和任务分配等系统,确保每个代理都能尽其所能地执行任务。
在整个编码阶段,代码生成和 GUI 开发被分解为更小的职责,其中包括 CTO、程序员和艺术设计师等职位。
使用面向对象 编程语言,该框架通过引入受思维链提示启发的“思维指令”方法来解决代码生成问题。
通过专门针对问题解决思路,该技术保证了正确且相关的代码创建。
4. 流思人工智能
Flowise AI 是人工智能驱动软件领域的革命性工具,其特点是拖放功能,几乎不需要编码。
这种新颖的方法使大型语言模型(LLM)应用程序的开发和可视化变得更加容易,特别是对于没有大量编码经验的人来说。
Flowise AI 擅长开发 LLM 应用程序,将复杂的程序简化为更平易近人的体验。 Flowise AI 的制造能力 网络抓取 而答疑解惑等琐事变得更加轻松是它的主要特点之一。
例如,Flowise AI 可以处理从您的网站抓取所有相关链接的任务,并让法学硕士根据您网站的内容回复查询。
该平台与 Pinecone 等矢量数据库连接来存储和检索数据,并利用 Cheerio Web Scraper 节点进行链接抓取。
这使得数据可以从网站无缝更新到数据库中,并且法学硕士可以使用该数据库来回复用户查询。
此外,Flowise AI 还可以为不同的使用场景定义系统消息,例如用于对话检索的 QA 链。
此功能对于保证人工智能以某种语言做出响应并避免出现幻觉至关重要,而幻觉是人工智能交互中的常见问题。
Flowise AI 通过配置 AI 名称、响应语言以及未获得答案时的特定答案等设置,提高了 AI 交互的可靠性和准确性。
开发独特的工具来启动 Webhook 操作是另一个有趣的用例。 Flowise AI 支持开发可以联系 Webhook 端点并在 Webhook 正文中提供所需参数的工具。
可以将此功能扩展到 Gmail 和 Google Sheets 等其他平台,并将其与各种应用程序结合起来,例如向 Discord 发送消息。
这种适应性体现了 Flowise AI 在许多平台和服务上自动化和优化数字操作的多功能性。
5. Pezzo
Pezzo 是一个以开发人员为先的人工智能平台,重新定义了人工智能功能的设计、测试、监控和部署方式。
它旨在优化成本和性能,同时提高人工智能开发效率。
由于其强大的特性,Pezzo 承诺将交付速度提高十倍,这使得人工智能驱动的功能的供应大大加速。
集中式提示管理系统是 Pezzo 功能的核心。
该解决方案附带 版本控制 以及即时生产部署能力,实现所有AI提示在一处有效处理。
对于试图保持项目间一致性并优化人工智能操作的团队来说,这种能力至关重要。 Pezzo 还提供可观察性工具,用于了解人工智能活动的有效性、成本和水平。
开发人员可以凭借对快速执行的深入了解成功地优化资源。 Pezzo 技能的另一个重要组成部分是故障排除。
调试时间大大减少,因为它可以实时检查快速执行。此功能包含协作工具,可帮助团队顺利、一致地协作,以产生强大的 AI 功能。
Pezzo 的功能多种多样,其用例也多种多样。为了使开发人员能够在应用程序中充分使用人工智能模型,它提供了一个开源工具箱以加快人工智能开发。
主要功能包括集中提示管理、高效提示创建和版本控制、即时部署、彻底的可观察性、有效的故障排除和成本透明度。
它可以在各种开发环境中使用,因为它支持众多客户端,例如 Python 和 Node.js。该平台的有效性和使用便利性的一个例子是其及时的管理指令。
AI活动可以完全由用户管理,包括版本控制、快速交付、快速生成和监控。为了创建提示,必须首先使用提示编辑器进行设计。
然后必须在 Pezzo 中对其进行测试,调整其参数以获得最佳性能,然后提交并发布。
这个简化的过程保证了每个发布的提示都能以最少的代码按预期运行。
6. 心智数据库
MindsDB 是一个突破性的开源虚拟数据库,代表了数据管理和人工智能领域的重大进步。
它的独特之处在于其将人工智能算法与实时数据融合的创造性方式。 “作业”和“人工智能表”这两个尖端组件实现了数据和人工智能的顺利集成。
使用作业可以更轻松地编排实时数据活动,并且实时数据和人工智能模型可以直接与人工智能表链接。
MindsDB 的适应性体现在它与顶级数据库和平台的 70 多个技术和数据接口,例如 MariaDB、MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、Microsoft SQL Server 和 Snowflake。
其多功能性还包括与多种 BI 工具的互操作性,例如 Microsoft Power BI、SAS、Qlik Sense、Looker 和 Domo。
MindsDB 通过支持 Lightwood 扩展了其功能 深度学习框架 基于 PyTorch。
MindsDB 采用适合开发人员的简化方法,简化了人工智能应用程序的开发流程。
它的独特之处在于使开发人员能够使用众所周知的 SQL 表达式与 AI 模型进行通信,从而降低了通常与机器学习相关的复杂性。
它与多种人工智能框架和模型兼容,例如 TensorFlow、PyTorch 和 OpenAI的GPT-3,补充了这种方法的用户友好性。
该平台还通过自动化各种人工智能活动(从数据预处理、模型训练到推理),让无需基础设施设置的情况下启动人工智能应用程序变得更加容易。
通过提供可识别的界面并过滤掉机器学习的复杂性,它极大地加快了人工智能应用程序的创建。
零基础设施设置简化了人工智能应用程序的部署,提高了流程效率。 此外,MindsDB 具有可扩展性,能够满足复杂的人工智能应用程序的需求。
MindsDB 提供了广泛的实际应用程序。它可用于构建真正成功地吸引人们的智能聊天机器人。
7. 三月
MarsX 是一个尖端的软件开发平台,它改变了移动和在线应用程序的制作流程。
从根本上来说,高效代码重用的必要性是MarsX在编程中试图解决的问题。
尽管可以从 Stack Overflow 等网站获取框架和代码片段,但大部分项目代码传统上都是从头开始开发的。
由于开发过程效率低下,MarsX 成立,这是一家提供全栈库或集成前端和后端组件的软件开发工具包 (SDK) 的公司。
为了简化使用和理解,MarsX 对这些全栈库进行了标准化,这对于综合软件解决方案至关重要。
MarsX 认识到开发人员热衷于尝试新工具,但又不想以投入大量时间为代价,因此确保可以快速测试这些库。
该平台的市场上提供各种微型应用程序,或者由外部开发人员制作的简短的专业程序。
通过提供预制的优秀解决方案,而不是要求开发人员从头开始构建,这些微型应用程序(例如聊天程序或 Airbnb 或 Instagram 等知名网站的克隆)可以节省开发人员的时间。
MarsX 提供的无代码、低代码、自定义代码和人工智能的组合使其与众不同。这种适应性使程序员能够以不同的编码熟练程度设计复杂的网络和移动应用程序。
由于该平台,不再需要在许多集成开发环境 (IDE) 之间切换,这使得通过提供统一的环境可以更轻松地修改这些微应用。
为了方便微应用的实时编译和更新,平台还拥有自己的集成开发环境(IDE)。
MarsX 对可用性的重视使其成为需要快速构建和更新应用程序的初创公司和开发人员的理想选择。
8. 凡纳艾
Vanna AI 是一款强大的人工智能驱动的商业智能助手,它正在改变我们与数据集交互的方式。
这种最先进的技术使用大型语言模型 (LLM) 为您的数据库生成和运行精确的 SQL 查询。
Vanna 的独特之处在于它根据提供的训练数据调整其性能,即使在复杂的数据集上也能实现很高的准确性。
这意味着您输入的数据越多,Vanna 就越擅长处理和理解复杂的数据结构。
Vanna AI 以强调安全和隐私而闻名。您的数据库内容是保密的,因为 LLM 在与您的数据库交互时仅处理元数据,例如架构、文档和查询。
此外,Vanna AI 使您可以自由地为任何数据库建立连接,并内置对 BigQuery、Postgres 和 Snowflake 等知名数据库的支持。
这使其成为一种适应性极强的工具,可满足广泛的数据管理需求。该平台具有同样出色的集成可能性。
Vanna 可用于在 Jupyter Notebook 中启动,然后扩展到使用不同前端的企业客户,例如 网络应用、Streamlit 应用程序或 Slackbot。
由于其多功能性,它对于从初创公司到大型组织的各种企业环境来说都是一个不错的选择。
Vanna AI 的目标是通过提出问题就可以轻松地从数据库中提取见解,从而消除对复杂 SQL 或 Python 查询的需求。
9 Gradio
Gradio 是一款灵活且先进的工具 数据科学 机器学习正在彻底改变模型的使用和呈现方式。
凭借三十多个预构建组件和大量新组件,Gradio 可以更轻松地为不同类型的数据创建交互式演示。
Gradio 的独特之处在于,它的组件可以在静态模式和交互模式之间平滑切换,具体取决于它们是在演示中用作输入还是输出。
由于其自动检测功能,您可以避免必须手动识别每个组件的性质的麻烦。
Gradio 在准备和后处理方面也表现出色,可以轻松地在适合用户交互和功能需求的格式之间转换数据。
此功能对于上传照片或在用户浏览器中呈现图片库等任务至关重要。
对于知名应用程序来说,其集成的排队系统必须能够支持数千个并发用户。
您可以通过多种方法来管理队列,例如限制一次可以处理的请求数量。由于许多机器学习例程使用大量内存,并且在用户活动频繁时需要受管制的访问,因此这是特别有利的。
Gradio 允许在需要一系列输出的情况下使用生成器函数,例如在聊天机器人或图片生成模型中。
通过使用这种能力来呈现迭代结果,可以改善交互体验。
Gradio 还能够处理流输入,例如实时音频流或用于响应命令输入生成图像的模型。
由于平台对可配置进度条的支持,您还可以控制用户如何查看进度更新。
此功能对于需要大量处理时间的任务(包括复杂的计算或数据分析)非常有帮助。
Gradio 跟踪进度的能力通过包含 tqdm 库而得到进一步增强,该库提供任务进度的视觉反馈。
10 奎夫尔
Quivr 作为一个改变游戏规则的平台而出现,将自己定位为您的“第二大脑”和个人助理,使其适合协作软件开发。
快速设置和简单的功能使这个开源工具成为大型开发团队或开源社区中工作的任何人的宝贵财富。
Quivr 确实很容易使用;您可以在不到五秒的时间内使用您的 Google 帐户进行注册。您可以通过在平台上询问有关文件的问题来处理您的数据,这也使文件上传变得更加简单。
Quivr 为超过 30,000 人和 4,000 家企业提供服务,利用基础模型和生成式 AI 处于 AI 创新的最前沿。
在排名前 100 的开源项目中,这个社区驱动的平台为超过 26,000 名开发人员提供服务。 Quivr 为开发下一代人工智能应用程序提供了稳定的环境,使组织能够充分利用人工智能进行创新,从而脱颖而出。
作为支持决策和自动化繁琐流程的数字助理,Quivr 不仅仅是一个开发平台。这有助于提高企业效率。
Quivr 的开源设计鼓励社区参与功能请求、错误报告和文档。
通过轻松访问 GitHub 上的源代码,保证了透明度和合作开发。除了社区感之外,该战略还促进不断创新和平台增强。
结论
开源人工智能及其对环境的影响,重点关注它如何实现技术开发民主化并鼓励粉丝、研究人员和开发人员之间的合作。
任何人都可以通过开源平台使用、改变和分发人工智能技术,这导致在 GitHub 等网站上创建了蓬勃发展的创新中心。
TensorFlow 是一种加速人工智能研究和创新的工具,还有许多开源平台,例如 Gradio、Quivr、ChatDev、Flowise AI、Pezzo、MarsX、Vanna AI 和 AbanteAI (Mentat)。
这些系统可以为那些几乎没有编码知识的人简化人工智能驱动的软件开发,改进机器学习模型的创建,并提供人工智能驱动的编码支持。
特别是对于初创企业来说,它们提供了包括成本效益、灵活性和提高生产力等优势。
除了加速研究和商业创造之外,人工智能技术的民主化还为更广泛的受众提供了机会,将人工智能从少数人的专业领域转变为合作努力。
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