Avatud lähtekoodiga AI platvormid
Tehisintellekt (AI) muudab tööstusi, võimaldades ettevõtetel ja arendajatel luua nutikamaid tooteid, automatiseerida protsesse ja luua andmetest võimsaid teadmisi. Kuigi patenteeritud AI-tööriistad võivad olla kallid ja piiravad, pakuvad avatud lähtekoodiga AI-platvormid ettevõtetele, teadlastele ja arendajatele juurdepääsetavat ja paindlikku alternatiivi. Avatud lähtekoodiga AI platvormid annavad teile vabaduse kohandada, muuta ja uuendusi teha ilma suletud süsteemide piiranguteta.
Avatud lähtekoodiga AI platvormid pole mitte ainult kulutõhusad, vaid saavad kasu ka aktiivsetest arendajakogukondadest, mis aitavad kaasa pidevale täiustamisele, täiustatud jõudlusele ja laiematele funktsioonikomplektidele. Selles ajaveebis uurime 10 kõige võimsamat avatud lähtekoodiga AI platvormi, mis juhivad innovatsiooni erinevates tööstusharudes.
Avatud lähtekoodiga AI platvormid pole mitte ainult kulutõhusad, vaid saavad kasu ka aktiivsetest arendajakogukondadest, mis aitavad kaasa pidevale täiustamisele, täiustatud jõudlusele ja laiematele funktsioonikomplektidele. Selles ajaveebis uurime 10 kõige võimsamat avatud lähtekoodiga AI platvormi, mis juhivad innovatsiooni erinevates tööstusharudes.
1. TensorFlow
Parim: masinõppe ja süvaõppe jaoks
Google Braini välja töötatud TensorFlow on üks populaarsemaid avatud lähtekoodiga AI platvorme maailmas. Seda kasutatakse laialdaselt masinõppemudelite ehitamiseks ja treenimiseks, alates lihtsast lineaarsest regressioonist kuni keerukate sügavate närvivõrkudeni. TensorFlow toetab mitmesuguseid platvorme, sealhulgas lauaarvuteid, mobiilseadmeid ja pilvepõhiseid süsteeme.
Peamised omadused:
Põhjalik ökosüsteem ML ja AI mudelite arendamiseks
TensorBoard mudeli jõudluse reaalajas visualiseerimiseks
Keras API lihtsustatud mudeli ehitamiseks
CPU-de, GPU-de ja TPU-de tugi skaleeritava koolituse jaoks
Kasutusjuhtumid:
Pildituvastus
Loomuliku keele töötlemine (NLP)
Tugevdusõpe
Ennustav analüüs
Näide: Google Photos kasutab piltide tuvastamiseks ja korrastamiseks teenust TensorFlow.
👉 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow
Google Braini välja töötatud TensorFlow on üks populaarsemaid avatud lähtekoodiga AI platvorme maailmas. Seda kasutatakse laialdaselt masinõppemudelite ehitamiseks ja treenimiseks, alates lihtsast lineaarsest regressioonist kuni keerukate sügavate närvivõrkudeni. TensorFlow toetab mitmesuguseid platvorme, sealhulgas lauaarvuteid, mobiilseadmeid ja pilvepõhiseid süsteeme.
Peamised omadused:
Põhjalik ökosüsteem ML ja AI mudelite arendamiseks
TensorBoard mudeli jõudluse reaalajas visualiseerimiseks
Keras API lihtsustatud mudeli ehitamiseks
CPU-de, GPU-de ja TPU-de tugi skaleeritava koolituse jaoks
Kasutusjuhtumid:
Pildituvastus
Loomuliku keele töötlemine (NLP)
Tugevdusõpe
Ennustav analüüs
Näide: Google Photos kasutab piltide tuvastamiseks ja korrastamiseks teenust TensorFlow.
👉 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow
2.PyTorch
Parim: süvaõppe ja dünaamiliste arvutusgraafikute jaoks
PyTorch, mille on välja töötanud Facebook AI Research (FAIR), on tuntud oma kasutusmugavuse ja dünaamilise arvutusgraafiku poolest, mis muudab selle uurimistööks ja tootmiseks väga paindlikuks. Tänu Pythonicu liidesele ja GPU-de tugevale toele on see AI-uurimisringkondades tohutu populaarsuse saavutanud.
Peamised omadused:
Dünaamilised arvutusgraafikud paindlikuks mudeli koostamiseks
Tugev GPU kiirendus
TorchScript uurimistöölt tootmisele üleminekuks
Ulatuslikud raamatukogud NLP, arvutinägemise ja muu jaoks
Kasutusjuhtumid:
Arvutinägemine
Generatiivsed võistlevad võrgud (GAN-id)
Loomuliku keele töötlemine (NLP)
Aegridade prognoosimine
Näide: Tesla kasutab PyTorchi iseseisvaks AI arendamiseks.
👉 GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch
PyTorch, mille on välja töötanud Facebook AI Research (FAIR), on tuntud oma kasutusmugavuse ja dünaamilise arvutusgraafiku poolest, mis muudab selle uurimistööks ja tootmiseks väga paindlikuks. Tänu Pythonicu liidesele ja GPU-de tugevale toele on see AI-uurimisringkondades tohutu populaarsuse saavutanud.
Peamised omadused:
Dünaamilised arvutusgraafikud paindlikuks mudeli koostamiseks
Tugev GPU kiirendus
TorchScript uurimistöölt tootmisele üleminekuks
Ulatuslikud raamatukogud NLP, arvutinägemise ja muu jaoks
Kasutusjuhtumid:
Arvutinägemine
Generatiivsed võistlevad võrgud (GAN-id)
Loomuliku keele töötlemine (NLP)
Aegridade prognoosimine
Näide: Tesla kasutab PyTorchi iseseisvaks AI arendamiseks.
👉 GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch
3. Raske
Parim: kõrgetasemelise närvivõrgu API
Keras on Pythonis kirjutatud avatud lähtekoodiga süvaõppe raamatukogu, mis töötati algselt välja kasutajasõbraliku API-na TensorFlow jaoks. See võimaldab kiiresti luua närvivõrkude prototüüpe ning lihtsustab mudelite loomise ja treenimise protsessi.
Peamised omadused:
Lihtne ja järjepidev liides närvivõrkude jaoks
Töötab TensorFlow, Theano või CNTK peal
Modulaarne disain lihtsaks kohandamiseks
Sisseehitatud tugi konvolutsioonilistele ja korduvatele võrkudele
Kasutusjuhtumid:
Piltide klassifikatsioon
Kõnetuvastus
Korduvad närvivõrgud (RNN)
Näide: NASA on satelliidiandmete klassifitseerimiseks kasutanud Kerast.
👉 GitHub: https://github.com/keras-team/keras
Keras on Pythonis kirjutatud avatud lähtekoodiga süvaõppe raamatukogu, mis töötati algselt välja kasutajasõbraliku API-na TensorFlow jaoks. See võimaldab kiiresti luua närvivõrkude prototüüpe ning lihtsustab mudelite loomise ja treenimise protsessi.
Peamised omadused:
Lihtne ja järjepidev liides närvivõrkude jaoks
Töötab TensorFlow, Theano või CNTK peal
Modulaarne disain lihtsaks kohandamiseks
Sisseehitatud tugi konvolutsioonilistele ja korduvatele võrkudele
Kasutusjuhtumid:
Piltide klassifikatsioon
Kõnetuvastus
Korduvad närvivõrgud (RNN)
Näide: NASA on satelliidiandmete klassifitseerimiseks kasutanud Kerast.
👉 GitHub: https://github.com/keras-team/keras
4. Scikit-Learn
Parim: klassikaliste masinõppe mudelite jaoks
Scikit-Learn on laialdaselt kasutatav avatud lähtekoodiga masinõppe raamatukogu, mis on ehitatud NumPy, SciPy ja Matplotlibi peale. See pakub lihtsaid ja tõhusaid tööriistu andmete kaevandamiseks ja analüüsimiseks ning on eriti tõhus traditsiooniliste masinõppemudelite jaoks.
Peamised omadused:
Lihtne ja järjepidev API masinõppemudelite jaoks
Eelehitatud mudelid klassifitseerimiseks, regressiooniks ja rühmitamiseks
Tööriistad mõõtmete vähendamiseks ja funktsioonide valimiseks
Tugev andmete eeltöötluse tugi
Kasutusjuhtumid:
Klientide segmenteerimine
Pettuste avastamine
Ennustav modelleerimine
Näide: Spotify kasutab muusikasoovitusalgoritmide jaoks Scikit-Learni.
👉 GitHub: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-Learn on laialdaselt kasutatav avatud lähtekoodiga masinõppe raamatukogu, mis on ehitatud NumPy, SciPy ja Matplotlibi peale. See pakub lihtsaid ja tõhusaid tööriistu andmete kaevandamiseks ja analüüsimiseks ning on eriti tõhus traditsiooniliste masinõppemudelite jaoks.
Peamised omadused:
Lihtne ja järjepidev API masinõppemudelite jaoks
Eelehitatud mudelid klassifitseerimiseks, regressiooniks ja rühmitamiseks
Tööriistad mõõtmete vähendamiseks ja funktsioonide valimiseks
Tugev andmete eeltöötluse tugi
Kasutusjuhtumid:
Klientide segmenteerimine
Pettuste avastamine
Ennustav modelleerimine
Näide: Spotify kasutab muusikasoovitusalgoritmide jaoks Scikit-Learni.
👉 GitHub: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
Testi tehisintellekti OMA veebisaidil 60 sekundiga
Vaata, kuidas meie tehisintellekt analüüsib koheselt sinu veebisaiti ja loob personaliseeritud vestlusroboti - ilma registreerimiseta. Sisesta lihtsalt oma URL ja jälgi, kuidas see toimib!
Valmis 60 sekundiga
Programmeerimist pole vaja
100% turvaline
5. Kallistavad näotransformerid
Parim: loomuliku keele töötlemiseks (NLP)
Hugging Face'ist on saanud NLP-mudelite platvorm. Nende avatud lähtekoodiga Transformerite raamatukogu pakub nüüdisaegseid eelkoolitatud mudeleid teksti genereerimiseks, sentimentide analüüsiks, tõlkimiseks ja muuks.
Peamised omadused:
Eelkoolitatud mudelid (BERT, GPT jne)
Lihtsalt kasutatav API treenimiseks ja peenhäälestamiseks
Toetab nii TensorFlow kui ka PyTorchi
Mitmekeelne tugi
Kasutusjuhtumid:
Vestlusbotid
Keele tõlge
Teksti kokkuvõte
Tundeanalüüs
Näide: Microsoft kasutab klienditeeninduse automatiseerimiseks teenust Hugging Face Transformers.
👉 GitHub: https://github.com/huggingface/transformers
Hugging Face'ist on saanud NLP-mudelite platvorm. Nende avatud lähtekoodiga Transformerite raamatukogu pakub nüüdisaegseid eelkoolitatud mudeleid teksti genereerimiseks, sentimentide analüüsiks, tõlkimiseks ja muuks.
Peamised omadused:
Eelkoolitatud mudelid (BERT, GPT jne)
Lihtsalt kasutatav API treenimiseks ja peenhäälestamiseks
Toetab nii TensorFlow kui ka PyTorchi
Mitmekeelne tugi
Kasutusjuhtumid:
Vestlusbotid
Keele tõlge
Teksti kokkuvõte
Tundeanalüüs
Näide: Microsoft kasutab klienditeeninduse automatiseerimiseks teenust Hugging Face Transformers.
👉 GitHub: https://github.com/huggingface/transformers
6. OpenCV
Parim: arvutinägemine ja pilditöötlus
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) on üks populaarsemaid arvutinägemise ja pilditöötluse platvorme. See pakub suurt hulka algoritme reaalajas piltide ja videote töötlemiseks.
Peamised omadused:
Reaalajas pildi- ja videoanalüüs
Mitme keele tugi (Python, C++, Java)
Eelehitatud algoritmid näotuvastuseks, objektide jälgimiseks jne.
GPU tugi kiireks töötlemiseks
Kasutusjuhtumid:
Näotuvastus
Objekti tuvastamine
Liikumise jälgimine
Liitreaalsus
Näide: Snapchat kasutab näofiltrite ja AR-funktsioonide jaoks OpenCV-d.
👉 GitHub: https://github.com/opencv/opencv
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) on üks populaarsemaid arvutinägemise ja pilditöötluse platvorme. See pakub suurt hulka algoritme reaalajas piltide ja videote töötlemiseks.
Peamised omadused:
Reaalajas pildi- ja videoanalüüs
Mitme keele tugi (Python, C++, Java)
Eelehitatud algoritmid näotuvastuseks, objektide jälgimiseks jne.
GPU tugi kiireks töötlemiseks
Kasutusjuhtumid:
Näotuvastus
Objekti tuvastamine
Liikumise jälgimine
Liitreaalsus
Näide: Snapchat kasutab näofiltrite ja AR-funktsioonide jaoks OpenCV-d.
👉 GitHub: https://github.com/opencv/opencv
7. MLflow
Parim: masinõppe elutsükli haldamiseks
MLflow on avatud lähtekoodiga platvorm kogu masinõppe elutsükli haldamiseks, sealhulgas mudelite jälgimine, versioonide loomine ja juurutamine. See on reprodutseeritavate ML-torustike ehitamiseks väga tõhus.
Peamised omadused:
Mudeli jälgimine ja versioonide loomine
Katsetamise ja reprodutseeritavuse tööriistad
Integratsioon TensorFlow, PyTorchi, Scikit-Learni ja muuga
Lihtne tootmisse juurutamine
Kasutusjuhtumid:
Masinõppe katse jälgimine
Mudeli juurutamine ja jälgimine
Näide: Airbnb kasutab masinõppemudelite haldamiseks ja juurutamiseks MLflow-d.
👉 GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow
MLflow on avatud lähtekoodiga platvorm kogu masinõppe elutsükli haldamiseks, sealhulgas mudelite jälgimine, versioonide loomine ja juurutamine. See on reprodutseeritavate ML-torustike ehitamiseks väga tõhus.
Peamised omadused:
Mudeli jälgimine ja versioonide loomine
Katsetamise ja reprodutseeritavuse tööriistad
Integratsioon TensorFlow, PyTorchi, Scikit-Learni ja muuga
Lihtne tootmisse juurutamine
Kasutusjuhtumid:
Masinõppe katse jälgimine
Mudeli juurutamine ja jälgimine
Näide: Airbnb kasutab masinõppemudelite haldamiseks ja juurutamiseks MLflow-d.
👉 GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow
8. Apache MXNet
Parim: mastaabis sügav õppimine
Apache MXNet on sügav õpperaamistik, mis on loodud suure jõudluse ja mastaapsuse tagamiseks. See toetab nii sümboolset kui ka kohustuslikku programmeerimist, muutes selle tootmiseks kasutamiseks sobivaks.
Peamised omadused:
Skaleeritav mitme GPU ja pilveteenuste vahel
Native tugi mitmele programmeerimiskeelele
Tõhus mälukasutus
Kasutusjuhtumid:
Sügav õppimine suurte andmekogumite jaoks
Piltide tuvastamine ja klassifitseerimine
👉 GitHub: https://github.com/apache/mxnet
Apache MXNet on sügav õpperaamistik, mis on loodud suure jõudluse ja mastaapsuse tagamiseks. See toetab nii sümboolset kui ka kohustuslikku programmeerimist, muutes selle tootmiseks kasutamiseks sobivaks.
Peamised omadused:
Skaleeritav mitme GPU ja pilveteenuste vahel
Native tugi mitmele programmeerimiskeelele
Tõhus mälukasutus
Kasutusjuhtumid:
Sügav õppimine suurte andmekogumite jaoks
Piltide tuvastamine ja klassifitseerimine
👉 GitHub: https://github.com/apache/mxnet
9. Fast.ai / Ray
Fast.ai
Sobib kõige paremini: lihtsustatud süvaõppe mudelid
Fast.ai on PyTorchile ehitatud kõrgetasemeline süvaõppe raamatukogu. See on loodud keerukate süvaõppemudelite lihtsustamiseks mitteekspertide jaoks.
Peamised omadused:
Intuitiivne ja lihtne kasutada
Ülekandeõppe eelkoolitatud mudelid
Optimeeritud reaalsete rakenduste jaoks
👉 GitHub: https://github.com/fastai/fastai
Ray
Parim: skaleeritavad AI-rakendused
Ray on avatud lähtekoodiga raamistik skaleeritavate tehisintellekti ja masinõppe rakenduste loomiseks ja juurutamiseks.
Peamised omadused:
Hajutatud töötlemine suuremahuliste mudelite jaoks
Integratsioon TensorFlow, PyTorchi ja muuga
Skaleeritav tugevdusõpe
👉 GitHub: https://github.com/ray-project/ray
Avatud lähtekoodiga AI platvormid võimaldavad ettevõtetel ja arendajatel kiiremini ja tõhusamalt uuendusi teha. Olenemata sellest, kas loote masinõppemudeleid, treenite närvivõrke või automatiseerite andmeanalüüsi, pakuvad need platvormid tööriistu ja paindlikkust, mida on vaja konkurentidest ees püsimiseks.
Sobib kõige paremini: lihtsustatud süvaõppe mudelid
Fast.ai on PyTorchile ehitatud kõrgetasemeline süvaõppe raamatukogu. See on loodud keerukate süvaõppemudelite lihtsustamiseks mitteekspertide jaoks.
Peamised omadused:
Intuitiivne ja lihtne kasutada
Ülekandeõppe eelkoolitatud mudelid
Optimeeritud reaalsete rakenduste jaoks
👉 GitHub: https://github.com/fastai/fastai
Ray
Parim: skaleeritavad AI-rakendused
Ray on avatud lähtekoodiga raamistik skaleeritavate tehisintellekti ja masinõppe rakenduste loomiseks ja juurutamiseks.
Peamised omadused:
Hajutatud töötlemine suuremahuliste mudelite jaoks
Integratsioon TensorFlow, PyTorchi ja muuga
Skaleeritav tugevdusõpe
👉 GitHub: https://github.com/ray-project/ray
Avatud lähtekoodiga AI platvormid võimaldavad ettevõtetel ja arendajatel kiiremini ja tõhusamalt uuendusi teha. Olenemata sellest, kas loote masinõppemudeleid, treenite närvivõrke või automatiseerite andmeanalüüsi, pakuvad need platvormid tööriistu ja paindlikkust, mida on vaja konkurentidest ees püsimiseks.
