알아야 할 XNUMX가지 오픈 소스 AI 도구 – IBM 블로그

오픈소스 인공지능(AI)은 소스코드를 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있는 AI 기술을 말한다. AI 알고리즘, 사전 훈련된 모델 및 데이터 세트를 공개적으로 사용하고 실험할 수 있게 되면 창의적인 AI 애플리케이션은 자원 봉사 열성팬 커뮤니티가 기존 작업을 기반으로 구축하고 실용적인 AI 솔루션 개발을 가속화하면서 등장합니다. 결과적으로 이러한 기술은 많은 기업 사용 사례에서 복잡한 문제를 처리하는 최고의 도구로 이어지는 경우가 많습니다.

GitHub와 같은 플랫폼에서 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 AI 프로젝트 및 라이브러리는 의료, 금융, 교육과 같은 산업에서 디지털 혁신을 촉진합니다. 쉽게 사용할 수 있는 프레임워크와 도구는 개발자가 시간을 절약하고 특정 프로젝트 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 만드는 데 집중할 수 있도록 지원합니다. 소규모 개발자 팀은 기존 라이브러리와 도구를 활용하여 Microsoft Windows, Linux, iOS 및 Android와 같은 다양한 플랫폼을 위한 귀중한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

오픈 소스 AI의 다양성과 접근성 덕분에 실시간 사기 방지, 의료 이미지 분석, 개인화된 권장 사항, 맞춤형 학습과 같은 광범위한 유익한 사용 사례가 가능해졌습니다. 이러한 가용성 덕분에 오픈 소스 프로젝트와 AI 모델은 개발자, 연구원 및 조직에서 인기를 얻고 있습니다. 오픈 소스 AI를 사용함으로써 조직은 AI 도구의 지속적인 개발 및 개선에 지속적으로 기여하는 크고 다양한 개발자 커뮤니티에 효과적으로 액세스할 수 있습니다. 이 협업 환경은 투명성과 지속적인 개선을 촉진하여 기능이 풍부하고 안정적인 모듈식 도구를 제공합니다. 또한 오픈 소스 AI의 공급업체 중립성은 조직이 특정 공급업체에 얽매이지 않도록 보장합니다.

오픈 소스 AI는 매력적인 가능성을 제공하지만 무료 접근성은 조직이 신중하게 탐색해야 하는 위험을 초래합니다. 잘 정의된 목표와 목표 없이 맞춤형 AI 개발을 진행하면 결과가 잘못 정렬되고 리소스가 낭비되며 프로젝트가 실패할 수 있습니다. 또한 편향된 알고리즘은 사용할 수 없는 결과를 생성하고 유해한 가정을 영속시킬 수 있습니다. 오픈 소스 AI는 쉽게 사용할 수 있다는 특성으로 인해 보안 문제도 제기됩니다. 악의적인 행위자는 동일한 도구를 활용하여 결과를 조작하거나 유해한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

편향된 훈련 데이터는 차별적인 결과로 이어질 수 있으며, 데이터 드리프트는 모델을 비효율적으로 만들 수 있으며 라벨링 오류는 신뢰할 수 없는 모델로 이어질 수 있습니다. 기업은 내부에서 구축하지 않은 기술을 사용할 때 이해관계자를 위험에 노출시킬 수 있습니다. 이러한 문제는 오픈 소스 AI에 대한 신중한 고려와 책임 있는 구현의 필요성을 강조합니다.

이 글을 쓰는 시점에서 거대 기술 기업은 의견이 분분하다 주제에 대해 설명합니다(이 링크는 IBM 외부에 있습니다). AI Alliance를 통해 Meta 및 IBM과 같은 회사는 오픈 소스 AI를 옹호하고 개방형 과학 교류 및 혁신을 강조합니다. 반면 구글, 마이크로소프트, 오픈AI는 AI의 안전과 오용에 대한 우려를 이유로 폐쇄적인 접근 방식을 선호한다. 미국 및 EU와 같은 정부는 혁신과 보안 및 윤리적 문제의 균형을 맞추는 방법을 모색하고 있습니다.

오픈소스 AI의 혁신적인 힘

이러한 위험에도 불구하고 오픈 소스 AI의 인기는 계속 높아지고 있습니다. 많은 개발자가 독점 API 및 소프트웨어 대신 오픈 소스 AI 프레임워크를 선택하고 있습니다. 에 따르면 2023년 오픈소스 현황 보고서 (이 링크는 IBM 외부에 있음) 설문 조사 응답자의 주목할 만한 80%는 지난 한 해 동안 오픈 소스 소프트웨어 사용이 증가했다고 보고했으며, 41%는 "상당한" 증가를 나타냈습니다.

주로 거대 기술 기업의 투자로 인해 오픈 소스 AI가 개발자와 연구자들 사이에서 더욱 널리 사용됨에 따라 조직은 보상을 받고 혁신적인 AI 기술에 액세스할 수 있게 되었습니다.

의료 분야에서 IBM Watson Health는 의료 이미지 분석, 향상된 진단 절차 및 보다 개인화된 의학을 위해 TensorFlow를 사용합니다. J.P. Morgan의 Athena는 Python 기반 오픈 소스 AI를 사용하여 위험 관리를 혁신합니다. Amazon은 오픈 소스 AI를 통합하여 추천 시스템을 개선하고 창고 운영을 간소화하며 Alexa AI를 향상합니다. 마찬가지로 Coursera 및 edX와 같은 온라인 교육 플랫폼은 오픈 소스 AI를 사용하여 학습 경험을 개인화하고 콘텐츠 추천을 맞춤화하며 채점 시스템을 자동화합니다.

오픈 소스 AI를 독점 솔루션과 통합하고 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 기계 학습 라이브러리를 사용하여 권장 사항을 향상하고 성능을 향상시키는 Netflix 및 Spotify와 같은 회사를 포함한 수많은 애플리케이션 및 미디어 서비스는 말할 것도 없습니다.

알아야 할 다섯 가지 오픈 소스 AI 도구

다음 오픈 소스 AI 프레임워크는 혁신을 제공하고 협업을 촉진하며 다양한 분야에 걸쳐 학습 기회를 제공합니다. 그것들은 도구 그 이상입니다. 각각은 초보자부터 전문가까지 사용자에게 AI의 엄청난 잠재력을 활용할 수 있는 능력을 맡깁니다.

• TensorFlow는 Python 및 자바스크립트와 같은 프로그래밍 언어를 지원하는 유연하고 확장 가능한 학습 프레임워크입니다. TensorFlow를 사용하면 프로그래머는 다양한 플랫폼과 장치에 머신러닝 모델을 구성하고 배포할 수 있습니다. 강력한 커뮤니티 지원과 사전 구축된 모델 및 도구의 광범위한 라이브러리는 개발 프로세스를 간소화하여 초보자와 숙련된 실무자가 AI를 더 쉽게 혁신하고 실험할 수 있도록 해줍니다.

• PyTorch는 더 쉬운 디버깅과 딥 러닝 모델 구축에 대한 보다 유연한 접근 방식을 지원하는 직관적인 인터페이스를 제공하는 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. Python 라이브러리와의 강력한 통합 및 GPU 가속 지원을 통해 효율적인 모델 교육 및 실험이 보장됩니다. 신속한 소프트웨어 개발 프로토타이핑과 AI 및 딥 러닝 연구를 위한 연구자와 개발자 사이에서 인기 있는 선택입니다.

• Python으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리인 Keras는 사용자 친화성과 모듈성으로 유명하여 딥 러닝 모델의 프로토타입을 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다. 초보자에게는 직관적이면서도 고급 사용자에게는 유연성과 강력함을 유지하는 높은 수준의 API가 돋보이므로 교육 목적과 복잡한 딥 러닝 작업에 널리 사용됩니다.

• Scikit-learn은 기계 학습 및 예측 데이터 분석을 위한 강력한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 확장 가능한 감독 및 비지도 학습 알고리즘을 제공하여 J.P. Morgan 및 Spotify와 같은 주요 기업의 AI 시스템에 중요한 역할을 해왔습니다. 간단한 설정, 재사용 가능한 구성 요소 및 대규모의 활동적인 커뮤니티를 통해 다양한 상황에서 데이터 마이닝 및 분석에 액세스하고 효율적으로 사용할 수 있습니다.

• OpenCV는 포괄적인 컴퓨터 비전 기능, 실시간 성능, 대규모 커뮤니티 및 플랫폼 호환성을 갖춘 프로그래밍 기능 라이브러리로, 작업 자동화, 시각적 데이터 분석 및 혁신적인 솔루션 구축을 원하는 조직에 이상적인 선택입니다. 확장성이 뛰어나 조직의 필요에 따라 성장할 수 있어 스타트업과 대기업에 적합합니다.

TensorFlow, Apache, PyTorch와 같은 프레임워크의 오픈 소스 AI 도구의 인기 급증 Hugging Face와 같은 커뮤니티 플랫폼은 오픈 소스 협업이 AI 개발의 미래라는 점증하는 인식을 반영합니다. 이러한 커뮤니티에 참여하고 도구에 대한 협업을 통해 조직은 최고의 도구와 인재에 접근할 수 있습니다.

오픈소스 AI의 미래

오픈 소스 AI는 기업 조직의 확장 및 혁신 방식을 재구성합니다. 기술의 영향력이 산업 전반에 걸쳐 확장되어 AI 기능의 광범위한 채택과 심층적 적용을 장려함에 따라 오픈 소스 AI가 지속적으로 혁신을 주도함에 따라 조직이 기대할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.

NLP(자연어 처리), Hugging Face Transformers 및 LLM(대형 언어 모델)과 같은 도구, OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리의 발전을 통해 더욱 정교한 챗봇, 고급 이미지 인식 시스템, 심지어 로봇 공학 및 자동화 기술과 같은 더욱 복잡하고 미묘한 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. .

오픈 소스 채팅 기반 AI 도우미인 Open Assistant와 사용자가 텍스트 프롬프트에서 애플리케이션을 만들 수 있는 생성 AI 도구인 GPT Engineer와 같은 프로젝트는 복잡한 작업을 처리할 수 있는 고도로 개인화된 유비쿼터스 AI 도우미의 미래를 예고합니다. 대화형의 사용자 친화적인 AI 솔루션을 향한 이러한 변화는 AI가 일상 생활에 더 깊이 통합됨을 의미합니다.

오픈 소스 AI는 많은 미래 애플리케이션을 갖춘 흥미로운 기술 개발이지만, 현재 기업이 AI 솔루션을 성공적으로 채택하려면 신중한 탐색과 견고한 파트너십이 필요합니다. 오픈 소스 모델은 최첨단 모델에 미치지 못하는 경우가 많으며 기업에서 사용하는 데 필요한 효율성, 신뢰도 및 안전성 수준에 도달하려면 상당한 미세 조정이 필요합니다. 오픈 소스 AI는 접근성을 제공하지만 조직에서는 이를 효과적으로 활용하기 위해 컴퓨팅 리소스, 데이터 인프라, 네트워킹, 보안, 소프트웨어 도구 및 전문 지식에 대한 상당한 투자가 필요합니다.

많은 조직에는 현재 오픈 소스 AI 도구 및 프레임워크가 그림자만 제공할 수 있는 맞춤형 AI 솔루션이 필요합니다. 오픈 소스 AI가 전 세계 조직에 미치는 영향을 평가하는 동안 비즈니스에서 이를 활용할 수 있는 방법을 고려하십시오. IBM이 안정적인 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 구축하고 배치하는 데 필요한 경험과 전문 지식을 어떻게 제공하는지 알아보세요.

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