Šta je AI otvorenog koda

Šta je umjetna inteligencija otvorenog koda?

O otvorenom kodu umjetne inteligencije se priča kao da je magični ključ koji otključava sve. Nije. Ali to je praktičan način, bez ikakvih dozvola, za izgradnju AI sistema koje možete razumjeti, poboljšati i isporučiti bez moljenja dobavljača da vam promijeni pristup. Ako ste se pitali šta se smatra "otvorenim", šta je samo marketing i kako ga zapravo koristiti na poslu, na pravom ste mjestu. Popijte kafu - ovo će biti korisno, a možda i malo svojeglavo ☕🙂.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Kako uključiti vještačku inteligenciju u vaše poslovanje
Praktični koraci za integraciju AI alata za pametniji rast poslovanja.

🔗 Kako koristiti vještačku inteligenciju za veću produktivnost
Otkrijte efikasne AI tokove rada koji štede vrijeme i povećavaju efikasnost.

🔗 Šta su vještine umjetne inteligencije
Naučite ključne kompetencije umjetne inteligencije neophodne za profesionalce spremne za budućnost.

🔗 Šta je Google Vertex AI?
Razumite Googleov Vertex AI i kako on pojednostavljuje mašinsko učenje.

Šta je otvoreni kod umjetne inteligencije? 🤖🔓

U najjednostavnijem smislu, AI otvorenog koda znači da su sastojci AI sistema - kod, težine modela, cjevovodi podataka, skripte za obuku i dokumentacija - objavljeni pod licencama koje omogućavaju bilo kome da ih koristi, proučava, modificira i dijeli, pod razumnim uslovima. Taj osnovni jezik slobode dolazi iz Definicije otvorenog koda i njenih dugogodišnjih principa slobode korisnika [1]. Problem sa AI je u tome što postoji više sastojaka od samog koda.

Neki projekti objavljuju sve: kod, izvore podataka za obuku, recepte i obučeni model. Drugi objavljuju samo težine s prilagođenom licencom. Ekosistem ponekad koristi neispravne skraćenice, pa hajde da to sredimo u sljedećem odjeljku.

Otvoreni kod umjetne inteligencije vs otvorene težine vs otvoreni pristup 😅

Ovdje ljudi pričaju jedni pored drugih.

  • Otvoreni kod umjetne inteligencije — Projekat slijedi principe otvorenog koda u svim svojim fazama. Kod je pod OSI odobrenom licencom, a uslovi distribucije omogućavaju široku upotrebu, modifikaciju i dijeljenje. Duh ovdje odražava ono što OSI opisuje: sloboda korisnika je na prvom mjestu [1][2].

  • Otvorene težine — Obučene težine modela mogu se preuzeti (često besplatno), ali pod prilagođenim uslovima. Vidjet ćete uslove korištenja, ograničenja redistribucije ili pravila izvještavanja. Meta-ina porodica Llama ilustruje ovo: ekosistem koda je otvoren, ali težine modela se isporučuju pod određenom licencom sa uslovima zasnovanim na korištenju [4].

  • Otvoreni pristup — Možete pristupiti API-ju, možda besplatno, ali ne dobijate težine. Korisno za eksperimentisanje, ali nije otvorenog koda.

Ovo nije samo semantika. Vaša prava i rizici se mijenjaju u ovim kategorijama. Trenutni rad OSI-ja na umjetnoj inteligenciji i otvorenosti objašnjava ove nijanse jednostavnim jezikom [2].

Šta čini otvorenu vještačku inteligenciju zapravo dobrom ✅

Budimo brzi i iskreni.

  • Mogućnost revizije — Možete čitati kod, pregledavati recepte podataka i pratiti korake obuke. To pomaže u usklađenosti, sigurnosnim pregledima i staromodnoj znatiželji. Okvir za upravljanje rizicima umjetne inteligencije NIST-a potiče prakse dokumentacije i transparentnosti koje otvoreni projekti mogu lakše zadovoljiti [3].

  • Prilagodljivost — Niste ograničeni planom dobavljača. Proširite ga. Zakrpite ga. Pošiljajte ga. Lego, a ne lijepljena plastika.

  • Kontrola troškova — Samostalno hostovanje kada je jeftinije. Prelazak u oblak kada nije. Kombinujte hardver.

  • Brzina zajednice — Greške se ispravljaju, funkcije se objavljuju, a vi učite od kolega. Neuredno? Ponekad. Produktivno? Često.

  • Jasnoća upravljanja — Prave otvorene licence su predvidljive. Uporedite to sa Uslovima korištenja API-ja koji se tiho mijenjaju u utorak.

Je li savršeno? Ne. Ali kompromisi su čitljivi - više nego što dobijete od mnogih usluga crne kutije.

Open Source AI stek: kod, težine, podaci i poveznica 🧩

Zamislite AI projekat kao neobičnu lazanju. Slojevi posvuda.

  1. Okviri i okruženja za izvršavanje — Alati za definiranje, obuku i posluživanje modela (npr. PyTorch, TensorFlow). Zdrave zajednice i dokumentacija su važnije od imena brendova.

  2. Arhitekture modela — Nacrt: transformatori, difuzijski modeli, postavke proširene pretraživanjem.

  3. Težine — Parametri naučeni tokom obuke. „Otvoreno“ ovdje zavisi od prava na redistribuciju i komercijalnu upotrebu, a ne samo od mogućnosti preuzimanja.

  4. Podaci i recepti — Skripte za kuriranje, filteri, proširenja, rasporedi obuke. Transparentnost je ovdje zlato za ponovljivost.

  5. Alati i orkestracija — Inferencijalni serveri, vektorske baze podataka, evaluacijski sistemi, observabilnost, CI/CD.

  6. Licenciranje — Tiha okosnica koja odlučuje šta zapravo možete učiniti. Više u nastavku.

Osnove licenciranja za otvoreni kod umjetne inteligencije 📜

Ne moraš biti advokat. Moraš uočiti obrasce.

  • Dozvoljene licence koda — MIT, BSD, Apache-2.0. Apache uključuje eksplicitnu patentnu dozvolu koju mnogi timovi cijene [1].

  • Copyleft — GPL porodica licenci zahtijeva da derivati ​​ostanu otvoreni pod istom licencom. Moćno, ali planirajte to u svojoj arhitekturi.

  • Licence specifične za model — Za težine i skupove podataka, vidjet ćete prilagođene licence poput porodice licenci za odgovornu umjetnu inteligenciju (OpenRAIL). One kodiraju dozvole i ograničenja zasnovane na upotrebi; neke dozvoljavaju široku komercijalnu upotrebu, druge dodaju zaštitne ograde protiv zloupotrebe [5].

  • Creative Commons za podatke — CC-BY ili CC0 su uobičajene licence za skupove podataka i dokumente. Pripisivanje autorstva može biti upravljivo u malim razmjerima; rano uspostavite obrazac.

Profesionalni savjet: Napravite jednostranični izvještaj na kojem ćete navesti svaku zavisnost, njenu licencu i da li je dozvoljena komercijalna distribucija. Dosadno? Da. Neophodno? Također da.

Tabela za poređenje: popularni projekti otvorenog koda za umjetnu inteligenciju i gdje blistaju 📊

namjerno pomalo neuredno - tako izgledaju prave bilješke

Alat / Projekat Za koga je namijenjeno Prilično skupo Zašto dobro funkcioniše
PyTorch Istraživači, inženjeri Besplatno Dinamični grafovi, ogromna zajednica, jaka dokumentacija. Testirano u produkcijskoj fazi.
TensorFlow Poslovni timovi, ML operacije Besplatno Grafički način rada, TF-Serving, dubina ekosistema. Strmije učenje za neke, ali i dalje solidno.
Transformeri za grljenje lica Građevinari s rokovima Besplatno Prethodno obučeni modeli, cjevovodi, skupovi podataka, jednostavno fino podešavanje. Iskreno, prečica.
vLLM Timovi koji se fokusiraju na infrastrukturu Besplatno Brzo LLM posluživanje, efikasna KV keš memorija, snažan protok na uobičajenim GPU-ima.
Lama.cpp Majstori, uređaji na rubu Besplatno Pokrenite modele lokalno na laptopima i telefonima s kvantizacijom.
LangChain Programeri aplikacija, prototiperi Besplatno Kompozitni lanci, konektori, agenti. Brzi uspjesi ako se držiš jednostavnosti.
Stabilna difuzija Kreativci, timovi za proizvode Tegovi Generisanje slika lokalno ili u oblaku; ogromni tokovi rada i korisnički interfejsi oko toga.
Ollama Programeri koji vole lokalne CLI-jeve Besplatno Lokalni modeli tipa "povuci i pokreni". Licence se razlikuju ovisno o modelu kartice - obratite pažnju na to.

Da, mnogo „besplatnog“. Hosting, GPU-ovi, pohrana i radni sati nisu besplatni.

Kako kompanije zapravo koriste otvorenu umjetnu inteligenciju na poslu 🏢⚙️

Čut ćete dvije krajnosti: ili bi svi trebali sami hostovati sve, ili niko ne bi trebao. Pravi život je mekši.

  1. Brzo prototipiranje — Počnite s permisivnim otvorenim modelima kako biste validirali UX i utjecaj. Refaktorirajte kasnije.

  2. Hibridno posluživanje — Zadržite VPC-hostovan ili lokalni model za pozive osjetljive na privatnost. Vratite se na hostovani API za dugačke pozive ili nepredviđeno opterećenje. Vrlo uobičajeno.

  3. Fino podešavanje za uske zadatke — Prilagođavanje domena često je bolje od sirove skale.

  4. RAG svugdje — Generiranje prošireno pretraživanjem smanjuje halucinacije uzemljenjem odgovora u vašim podacima. Otvorene vektorske baze podataka i adapteri čine ovo pristupačnim.

  5. Edge i offline — Lagani modeli sastavljeni za laptope, telefone ili preglednike proširuju mogućnosti proizvoda.

  6. Usklađenost i revizija — Budući da možete provjeriti unutrašnjost, revizori imaju nešto konkretno za pregledati. Spojite to s odgovornom politikom umjetne inteligencije koja se podudara s NIST-ovim RMF kategorijama i smjernicama za dokumentaciju [3].

Mala napomena s terena: SaaS tim koji je vođen privatnošću, a koji sam vidio (srednje tržište, korisnici iz EU), usvojio je hibridnu postavku: mali otvoreni model u VPC-u za 80% zahtjeva; prebacivanje na hostovani API za rijetke, dugotrajne upite. Smanjili su latenciju za uobičajeni put i pojednostavili DPIA papirologiju - bez pregrijavanja okeana.

Rizici i nedostaci za koje biste trebali biti spremni 🧨

Budimo odrasli po ovom pitanju.

  • Pomjeranje licence — Repozitorij pokreće MIT, a zatim se težine prebacuju na prilagođenu licencu. Redovno ažurirajte svoj interni registar ili ćete dobiti iznenađenje u vezi s usklađenošću [2][4][5].

  • Porijeklo podataka — Podaci za obuku s fuzzy pravima mogu se prenositi u modele. Pratite izvore i slijedite licence skupova podataka, a ne vibracije [5].

  • Sigurnost — Tretirajte artefakte modela kao i bilo koji drugi lanac snabdijevanja: kontrolne sume, potpisana izdanja, SBOM-ove. Čak i minimalni SECURITY.md pobjeđuje tišinu.

  • Varijacija kvalitete — Otvoreni modeli se uveliko razlikuju. Procijenite prema svojim zadacima, ne samo prema rang listama.

  • Skriveni troškovi infrastrukture — Brzo zaključivanje zahtijeva GPU-ove, kvantizaciju, grupiranje, keširanje. Otvoreni alati pomažu; i dalje plaćate u računarstvu.

  • Dug upravljanja — Ako niko ne posjeduje životni ciklus modela, dobijate konfiguracijske špagete. Lagana MLOps kontrolna lista je zlatna.

Odabir pravog nivoa otvorenosti za vaš slučaj upotrebe 🧭

Pomalo krivudav put do odluke:

  • Trebate brzu isporuku s malim zahtjevima za usklađenost? Počnite s permisivnim otvorenim modelima, minimalnim podešavanjem i usluživanjem u oblaku.

  • Trebate strogu privatnost ili van mreže ? Odaberite dobro podržani otvoreni paket, samostalno hostovanje inferencije i pažljivo pregledajte licence.

  • Trebate široka komercijalna prava i prava na distribuciju? Preferirate kod usklađen s OSI-jem plus modelne licence koje eksplicitno dozvoljavaju komercijalnu upotrebu i distribuciju [1][5].

  • Trebate fleksibilnost u istraživanju ? Budite permisivni od početka do kraja, uključujući podatke, radi ponovljivosti i mogućnosti dijeljenja.

  • Niste sigurni? Isprobajte oba. Jedan put će vam očigledno biti bolji za sedmicu dana.

Kako procijeniti Open Source AI projekat kao profesionalac 🔍

Kratka kontrolna lista koju vodim, ponekad na salveti.

  1. Jasnoća licence — OSI odobrenje za kod? Šta je sa težinama i podacima? Ima li ograničenja upotrebe koja narušavaju vaš poslovni model [1][2][5]?

  2. Dokumentacija — Instalacija, brzi početak, primjeri, rješavanje problema. Dokumenti su pokazatelj kulture.

  3. Ritam izdanja — Označena izdanja i dnevnik promjena ukazuju na stabilnost; sporadična objave ukazuju na herojstvo.

  4. Mjerenja i evaluacije — Jesu li zadaci realistični? Jesu li evaluacije izvodljive?

  5. Održavanje i upravljanje — Jasni vlasnici koda, trijaža problema, PR odziv.

  6. Uklapanje u ekosistem — Dobro se slaže s vašim hardverom, skladištima podataka, evidentiranjem i autorizacijom.

  7. Sigurnosni stav — Potpisani artefakti, skeniranje zavisnosti, rukovanje CVE.

  8. Signal zajednice — Diskusije, odgovori na forumu, primjeri repozitorija.

Za širu usklađenost s pouzdanim praksama, mapirajte svoj proces na NIST AI RMF kategorije i artefakte dokumentacije [3].

Detaljan pregled 1: neuredna sredina licenci modela 🧪

Neki od najsposobnijih modela nalaze se u kategoriji "otvorenih težina s uvjetima". Pristupačni su, ali s ograničenjima korištenja ili pravilima redistribucije. To može biti u redu ako vaš proizvod ne ovisi o prepakiranju modela ili njegovom slanju u korisnička okruženja. Ako vam je to potrebno, pregovarajte ili odaberite drugu bazu. Ključno je uskladiti svoje planove za daljnje razvojne projekte sa stvarnim tekstom licence, a ne s objavom na blogu [4][5].

Licence u stilu OpenRAIL-a pokušavaju postići ravnotežu: podsticati otvoreno istraživanje i dijeljenje, a istovremeno obeshrabrivati ​​zloupotrebu. Namjera je dobra; obaveze su i dalje vaše. Pročitajte uslove i odlučite da li uslovi odgovaraju vašem apetitu za rizikom [5].

Dubinska analiza 2: transparentnost podataka i mit o reproducibilnosti 🧬

Porijeklo podataka i recepti mogu pružiti značajnu transparentnost čak i kada su neki sirovi skupovi podataka ograničeni. Možete dovoljno dobro dokumentirati filtere, omjere uzorkovanja i heuristike čišćenja da drugi tim može približno odrediti rezultate. Savršena ponovljivost je dobra stvar. Često je dovoljna i transparentnost koja se može primijeniti [3][5].

Kada su skupovi podataka otvoreni, uobičajene su Creative Commons licence poput CC-BY ili CC0. Pripisivanje autorstva u velikim količinama može biti nezgodno, stoga rano standardizirajte način na koji to rješavate.

Detaljan pregled 3: praktični MLO-ovi za otvorene modele 🚢

Isporuka otvorenog modela je kao isporuka bilo koje usluge, plus nekoliko specifičnosti.

  • Sloj za posluživanje — Specijalizirani inferencijski serveri optimiziraju batching, upravljanje KV-keš memorijom i streaming tokena.

  • Kvantizacija — Manje težine → jeftinije zaključivanje i lakše postavljanje na rubu. Kompromisi u kvaliteti variraju; mjerite prema svojim zadacima.

  • Uočljivost — Zabilježite upite/izlazne podatke imajući na umu privatnost. Uzorak za evaluaciju. Dodajte provjere drifta kao što biste to učinili za tradicionalno strojno učenje.

  • Ažuriranja — Modeli mogu suptilno mijenjati ponašanje; koristite kanarince i čuvajte arhivu za vraćanje na prethodno stanje i revizije.

  • Eval oprema — Održavajte paket evaluacija specifičan za zadatak, ne samo opće kriterije. Uključite upite za suparnike i budžete latencije.

Mini nacrt: od nule do upotrebljivog pilot projekta u 10 koraka 🗺️

  1. Definišite jedan uski zadatak i metriku. Još nema grandioznih platformi.

  2. Odaberite permisivni osnovni model koji se široko koristi i dobro dokumentira.

  3. Isprobajte lokalno zaključivanje i tanki omotački API. Neka bude dosadno.

  4. Dodajte pronalaženje podataka na osnovu podataka.

  5. Pripremite mali označeni eval skup koji odražava vaše korisnike, sa svim manama i problemima.

  6. Fino podešavanje ili brzo podešavanje izvršite samo ako evaluacija kaže da biste trebali.

  7. Kvantificirajte ako latencija ili troškovi grizu. Ponovo izmjerite kvalitet.

  8. Dodajte evidentiranje, upute za crveno timiranje i politiku zloupotrebe.

  9. Kapija sa istaknutom zastavicom i puštanjem u malu kohortu.

  10. Ponavljajte. Šaljite mala poboljšanja sedmično... ili kada je zaista bolje.

Uobičajeni mitovi o otvorenom kodu umjetne inteligencije, malo razotkriveni 🧱

  • Mit: otvoreni modeli su uvijek lošiji. Stvarnost: za ciljane zadatke s pravim podacima, fino podešeni otvoreni modeli mogu nadmašiti veće hostovane modele.

  • Mit: otvoreno znači nesigurno. Stvarnost: otvorenost može poboljšati nadzor. Sigurnost zavisi od praksi, a ne od tajnosti [3].

  • Mit: licenca nije bitna ako je besplatna. najbitnija je kada je besplatna, jer besplatno skalira korištenje. Želite eksplicitna prava, a ne vibracije [1][5].

Otvoreni kod umjetne inteligencije 🧠✨

Otvoreni kod umjetne inteligencije nije religija. To je skup praktičnih sloboda koje vam omogućavaju da gradite s većom kontrolom, jasnijim upravljanjem i bržom iteracijom. Kada neko kaže da je model "otvoren", pitajte koji su slojevi otvoreni: kod, težine, podaci ili samo pristup. Pročitajte licencu. Uporedite je sa svojim slučajem upotrebe. A zatim, što je ključno, testirajte je sa svojim stvarnim radnim opterećenjem.

Najbolji dio, začudo, je kulturni: otvoreni projekti pozivaju na doprinose i ispitivanje, što obično poboljšava i softver i ljude. Možda ćete otkriti da pobjednički potez nije najveći model ili najblještaviji benchmark, već onaj koji zapravo možete razumjeti, popraviti i poboljšati sljedeće sedmice. To je tiha snaga otvorenog koda umjetne inteligencije - ne čarobni štapić, već više kao dobro istrošeni multifunkcionalni alat koji stalno spašava dan.

Predugo nisam čitao/čitala 📝

Otvoreni kod umjetne inteligencije (AI) se odnosi na značajnu slobodu korištenja, proučavanja, modificiranja i dijeljenja AI sistema. To se pojavljuje u različitim slojevima: okvirima, modelima, podacima i alatima. Nemojte miješati otvoreni kod s otvorenim težinama ili otvorenim pristupom. Provjerite licencu, procijenite je u odnosu na svoje stvarne zadatke i dizajnirajte za sigurnost i upravljanje od prvog dana. Učinite to i dobit ćete brzinu, kontrolu i mirniji plan. Iznenađujuće rijetko, iskreno neprocjenjivo 🙃.

Reference

[1] Inicijativa otvorenog koda - Definicija otvorenog koda (OSD): pročitajte više
[2] OSI - Detaljno istraživanje umjetne inteligencije i otvorenosti: pročitajte više
[3] NIST - Okvir za upravljanje rizicima umjetne inteligencije: pročitajte više
[4] Meta - Licenca modela Llama: pročitajte više
[5] Licence za odgovornu umjetnu inteligenciju (OpenRAIL): pročitajte više

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog