Fem open source AI-værktøjer at kende – IBM Blog

Open source kunstig intelligens (AI) refererer til AI-teknologier, hvor kildekoden er frit tilgængelig for enhver at bruge, ændre og distribuere. Når AI-algoritmer, forudtrænede modeller og datasæt er tilgængelige til offentlig brug og eksperimentering, opstår kreative AI-applikationer, da et fællesskab af frivillige entusiaster bygger på eksisterende arbejde og accelererer udviklingen af ​​praktiske AI-løsninger. Som et resultat fører disse teknologier ret ofte til de bedste værktøjer til at håndtere komplekse udfordringer på tværs af mange virksomhedsbrugssager.

Open source AI-projekter og -biblioteker, frit tilgængelige på platforme som GitHub, giver næring til digital innovation i brancher som sundhedspleje, finans og uddannelse. Let tilgængelige rammer og værktøjer styrker udviklere ved at spare tid og give dem mulighed for at fokusere på at skabe skræddersyede løsninger, der opfylder specifikke projektkrav. Ved at udnytte eksisterende biblioteker og værktøjer kan små teams af udviklere bygge værdifulde applikationer til forskellige platforme som Microsoft Windows, Linux, iOS og Android.

Mangfoldigheden og tilgængeligheden af ​​open source AI giver mulighed for et bredt sæt af gavnlige brugssager, såsom beskyttelse mod svindel i realtid, medicinsk billedanalyse, personlige anbefalinger og tilpasset læring. Denne tilgængelighed gør open source-projekter og AI-modeller populære blandt udviklere, forskere og organisationer. Ved at bruge open source AI får organisationer effektivt adgang til et stort, mangfoldigt fællesskab af udviklere, som konstant bidrager til den løbende udvikling og forbedring af AI-værktøjer. Dette samarbejdsmiljø fremmer gennemsigtighed og løbende forbedringer, hvilket fører til funktionsrige, pålidelige og modulære værktøjer. Derudover sikrer leverandørneutraliteten af ​​open source AI, at organisationer ikke er bundet til en specifik leverandør.

Mens open source AI tilbyder lokkende muligheder, udgør dens gratis tilgængelighed risici, som organisationer skal navigere omhyggeligt. At dykke ned i tilpasset AI-udvikling uden veldefinerede mål og mål kan føre til forkerte resultater, spildte ressourcer og projektfejl. Ydermere kan skæve algoritmer producere ubrugelige resultater og fastholde skadelige antagelser. Den let tilgængelige karakter af open source AI rejser også sikkerhedsproblemer; ondsindede aktører kunne udnytte de samme værktøjer til at manipulere resultater eller skabe skadeligt indhold.

Forstyrrede træningsdata kan føre til diskriminerende resultater, mens datadrift kan gøre modeller ineffektive, og mærkningsfejl kan føre til upålidelige modeller. Virksomheder kan udsætte deres interessenter for risici, når de bruger teknologier, som de ikke har bygget internt. Disse spørgsmål fremhæver behovet for omhyggelig overvejelse og ansvarlig implementering af open source AI.

Når dette skrives, er teknologigiganter delte meninger om emnet (dette link findes uden for IBM). Gennem AI Alliance taler virksomheder som Meta og IBM for open source AI og lægger vægt på åben videnskabelig udveksling og innovation. I modsætning hertil går Google, Microsoft og OpenAI ind for en lukket tilgang med henvisning til bekymringer om sikkerheden og misbruget af kunstig intelligens. Regeringer som USA og EU udforsker måder at balancere innovation med sikkerhed og etiske hensyn.

Den transformative kraft af open source AI

På trods af risiciene fortsætter open source AI med at vokse i popularitet. Mange udviklere vælger open source AI-framework frem for proprietære API'er og software. Ifølge 2023 State of Open Source rapport (dette link ligger uden for IBM), bemærkelsesværdige 80 % af de adspurgte i undersøgelsen rapporterede øget brug af open source-software i løbet af det seneste år, hvor 41 % indikerer en "betydelig" stigning.

Efterhånden som open source AI bliver mere udbredt blandt udviklere og forskere, primært på grund af investeringer fra teknologigiganter, står organisationer til at høste frugterne og få adgang til transformative AI-teknologier.

I sundhedssektoren bruger IBM Watson Health TensorFlow til medicinsk billedanalyse, forbedrede diagnostiske procedurer og mere personlig medicin. JP Morgans Athena bruger Python-baseret open source AI til at innovere risikostyring. Amazon integrerer open source AI for at forfine sine anbefalingssystemer, strømline lagerdrift og forbedre Alexa AI. På samme måde bruger online uddannelsesplatforme som Coursera og edX open source AI til at personalisere læringsoplevelser, skræddersy indholdsanbefalinger og automatisere karaktersystemer.

For ikke at nævne de mange applikationer og medietjenester, herunder virksomheder som Netflix og Spotify, der fusionerer open source AI med proprietære løsninger, der anvender maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow eller PyTorch for at forbedre anbefalingerne og øge ydeevnen.

Fem open source AI-værktøjer at kende

Følgende open source AI-rammer tilbyder innovation, fremmer samarbejde og giver læringsmuligheder på tværs af forskellige discipliner. De er mere end værktøjer; hver overlader brugere, fra nybegyndere til eksperter, evnen til at udnytte AI's enorme potentiale.

• TensorFlow er en fleksibel, udvidelsesbar læringsramme, der understøtter programmeringssprog som Python og Javascript. TensorFlow giver programmører mulighed for at konstruere og implementere maskinlæringsmodeller på tværs af forskellige platforme og enheder. Dens robuste fællesskabssupport og omfattende bibliotek af præbyggede modeller og værktøjer strømliner udviklingsprocessen, hvilket gør det lettere for begyndere og erfarne praktikere at innovere og eksperimentere med AI.

• PyTorch er en open source AI-ramme, der tilbyder en intuitiv grænseflade, der muliggør lettere fejlfinding og en mere fleksibel tilgang til opbygning af deep learning-modeller. Dens stærke integration med Python-biblioteker og understøttelse af GPU-acceleration sikrer effektiv modeltræning og -eksperimentering. Det er et populært valg blandt forskere og udviklere til hurtig softwareudvikling prototyping og AI og deep learning forskning.

• Keras, et open source neuralt netværksbibliotek skrevet i Python, er kendt for sin brugervenlighed og modularitet, hvilket giver mulighed for nem og hurtig prototyping af deep learning-modeller. Det skiller sig ud for dets API på højt niveau, som er intuitivt for begyndere, mens det forbliver fleksibelt og kraftfuldt for avancerede brugere, hvilket gør det til et populært valg til uddannelsesformål og komplekse dyb-læringsopgaver.

• Scikit-learn er et kraftfuldt open source Python-bibliotek til maskinlæring og forudsigelig dataanalyse. Ved at levere skalerbare overvågede og uovervågede læringsalgoritmer har det været medvirkende til AI-systemerne hos store virksomheder som JP Morgan og Spotify. Dens enkle opsætning, genanvendelige komponenter og store, aktive fællesskab gør den tilgængelig og effektiv til data mining og analyse på tværs af forskellige sammenhænge.

• OpenCV er et bibliotek af programmeringsfunktioner med omfattende computersynsfunktioner, realtidsydelse, stort fællesskab og platformkompatibilitet, hvilket gør det til et ideelt valg for organisationer, der søger at automatisere opgaver, analysere visuelle data og bygge innovative løsninger. Dens skalerbarhed giver den mulighed for at vokse med organisatoriske behov, hvilket gør den velegnet til startups og store virksomheder.

Den stigende popularitet af open source AI-værktøjer, fra rammer som TensorFlow, Apache og PyTorch; til fællesskabsplatforme som Hugging Face, afspejler en voksende erkendelse af, at open source-samarbejde er fremtiden for AI-udvikling. Deltagelse i disse fællesskaber og samarbejde om værktøjerne hjælper organisationer med at få adgang til de bedste værktøjer og talenter.

Fremtiden for open source AI

Open source AI genskaber, hvordan virksomhedsorganisationer skalerer og transformerer. Da teknologiens indflydelse strækker sig på tværs af industrier, inspirerende til udbredt anvendelse og en dybere anvendelse af AI-kapaciteter, er her, hvad organisationer kan se frem til, når open source AI fortsætter med at drive innovation.

Fremskridt inden for naturlig sprogbehandling (NLP), værktøjer som Hugging Face Transformers og store sprogmodeller (LLM'er) og computervisionsbiblioteker som OpenCV vil låse op for mere komplekse og nuancerede applikationer, såsom mere sofistikerede chatbots, avancerede billedgenkendelsessystemer og endda robot- og automatiseringsteknologier .

Projekter som Open Assistant, den open source chat-baserede AI-assistent og GPT Engineer, et generativt AI-værktøj, der giver brugerne mulighed for at oprette applikationer ud fra tekstprompter, varsler fremtiden for allestedsnærværende, meget personlige AI-assistenter, der er i stand til at håndtere indviklede opgaver. Dette skift mod interaktive, brugervenlige AI-løsninger antyder en dybere integration af AI i vores daglige liv.

Mens open source AI er en spændende teknologisk udvikling med mange fremtidige applikationer, kræver det i øjeblikket omhyggelig navigation og et solidt partnerskab for en virksomhed at anvende AI-løsninger med succes. Open source-modeller mangler ofte avancerede modeller og kræver betydelig finjustering for at nå det niveau af effektivitet, tillid og sikkerhed, der er nødvendigt for virksomhedsbrug. Mens open source AI tilbyder tilgængelighed, kræver organisationer stadig betydelige investeringer i computerressourcer, datainfrastruktur, netværk, sikkerhed, softwareværktøjer og ekspertise for at udnytte dem effektivt.

Mange organisationer har brug for skræddersyede AI-løsninger, som nuværende open source AI-værktøjer og -rammer kun kan give en skygge af. Mens du evaluerer open source AI'ers indvirkning på organisationer over hele verden, skal du overveje, hvordan din virksomhed kan drage fordel; udforsk, hvordan IBM tilbyder den erfaring og ekspertise, der er nødvendig for at bygge og implementere en pålidelig AI-løsning i virksomhedskvalitet.

tjen mere om, hvordan man træner, validerer, tuner og implementerer AI-modeller