Open-Source-KI
KI-Kenntnisse mit Open-Source-KI-Tools vertiefen
Optimieren Sie die Entwicklung mit vortrainierten KI-Modellen, Bibliotheken und modifizierbaren Tools unter Open-Source-Lizenzen.
Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für KI-Produkte.
Überblick
Welche Vorteile bietet Open-Source-KI?
- Transparenz: Durch die Überprüfung des Codes können Sie verstehen, wie das KI-Modell funktioniert, das Vertrauen stärken und potenzielle Verzerrungen erkennen.
- Anpassung: Modelle und Code können an bestimmte Anforderungen angepasst werden, was Flexibilität bietet, was Closed-Source-Lösungen häufig nicht bieten.
- Zusammenarbeit: Fördert eine kooperative Umgebung, in der Entwickler Ideen austauschen, Verbesserungen vornehmen und Innovationen beschleunigen.
- Nutzungsbarrieren verringern: Viele Open-Source-KI-Tools sind kostenlos und damit günstiger für Experimente und Entwicklung.
Offene Modelle im Vergleich zu Open-Source-Modellen
Offene Modelle bieten kostenlosen Zugriff auf die Modellgewichtungen, aber die Nutzungsbedingungen, die Weitergabe und die Varianteneigentumsrechte variieren je nach den spezifischen Nutzungsbedingungen des Modells, die unter Umständen nicht auf einer Open-Source-Lizenz basieren.In den Nutzungsbedingungen der Gemma-Modelle von Google sind sie beispielsweise frei für einzelne Entwickler, Forscher und kommerzielle Nutzer zum Zugriff und zur Weitergabe verfügbar. Außerdem können Nutzer Modellvarianten kostenlos erstellen und veröffentlichen. Durch die Verwendung von Gemma-Modellen stimmen Entwickler zu, schädliche Verwendungen zu vermeiden. Dies spiegelt unser Engagement für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI wider und zeigt gleichzeitig den Zugang zu dieser Technologie.
Beispiele für Bibliotheken/Frameworks, Datasets und Modelle (sowohl Open- als auch Open-Source-Software)
- Offene Modelle: Gemma, Lama
- Open-Source-Modelle: Stabile Diffusion (Bildgenerierung), GPT-NeoX, GPT-J (Sprachmodelle)
- Open-Source-Bibliotheken/Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers
- Open-Source-Datasets: ImageNet, Common Crawl
Funktionsweise
Open-Source-KI nutzt die Möglichkeiten der Zusammenarbeit in der Community, um Code beizutragen, leistungsstarke Modelle zu erstellen und sogar riesige Datasets zu erfassen. Diese Ressourcen werden unter Open-Source-Lizenzen kostenlos zur Verfügung gestellt, sodass Sie sie herunterladen, prüfen und an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen können. Open-Source-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch stellen die Bausteine bereit, während Repositories wie Hugging Face eine Sammlung vortrainierter Modelle zur Verfügung stellen. Weitere Informationen zu Open-Source-KI mit Vertex AI.
Open-Source-KI nutzt die Möglichkeiten der Zusammenarbeit in der Community, um Code beizutragen, leistungsstarke Modelle zu erstellen und sogar riesige Datasets zu erfassen. Diese Ressourcen werden unter Open-Source-Lizenzen kostenlos zur Verfügung gestellt, sodass Sie sie herunterladen, prüfen und an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen können. Open-Source-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch stellen die Bausteine bereit, während Repositories wie Hugging Face eine Sammlung vortrainierter Modelle zur Verfügung stellen. Weitere Informationen zu Open-Source-KI mit Vertex AI.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
Mit offenen Modellen lernen und experimentieren
Maßgeschneiderte offene Modelle für Experimente erstellen
Mit Vertex AI können Builder den operativen Aufwand reduzieren und sich auf das Erstellen maßgeschneiderter Versionen offener Modelle konzentrieren, die für ihren Anwendungsfall optimiert sind. So können Entwickler beispielsweise Gemma-Modelle in Vertex AI zum Experimentieren und für Experimente nutzen.
Anleitungen
Maßgeschneiderte offene Modelle für Experimente erstellen
Mit Vertex AI können Builder den operativen Aufwand reduzieren und sich auf das Erstellen maßgeschneiderter Versionen offener Modelle konzentrieren, die für ihren Anwendungsfall optimiert sind. So können Entwickler beispielsweise Gemma-Modelle in Vertex AI zum Experimentieren und für Experimente nutzen.
Generative AI-Anwendungen für benutzerdefinierte Aufgaben erstellen
Auf häufige Anwendungsfälle für Generative AI zugreifen
Um festzustellen, ob generative KI der optimale Ansatz für Ihre Geschäftsziele oder Anforderungen ist, müssen Sie die gängigen Anwendungsfälle für generative KI verstehen. Ein solches Verständnis hilft Ihnen dabei, die relevanten Anwendungsfälle für die von Ihnen identifizierten spezifischen Geschäftsanforderungen und Prioritäten zu erkennen.
Anleitungen
Auf häufige Anwendungsfälle für Generative AI zugreifen
Um festzustellen, ob generative KI der optimale Ansatz für Ihre Geschäftsziele oder Anforderungen ist, müssen Sie die gängigen Anwendungsfälle für generative KI verstehen. Ein solches Verständnis hilft Ihnen dabei, die relevanten Anwendungsfälle für die von Ihnen identifizierten spezifischen Geschäftsanforderungen und Prioritäten zu erkennen.
Sprachmodell für die Sentimentanalyse optimieren
Leistung von Modellen mit überwachter Feinabstimmung verbessern
Die überwachte Abstimmung eines Textmodells ist eine gute Option, wenn die Ausgabe Ihres Modells nicht komplex und relativ einfach zu definieren ist. Sie eignet sich außerdem am besten für die Sentimentanalyse.
Anleitungen
Leistung von Modellen mit überwachter Feinabstimmung verbessern
Die überwachte Abstimmung eines Textmodells ist eine gute Option, wenn die Ausgabe Ihres Modells nicht komplex und relativ einfach zu definieren ist. Sie eignet sich außerdem am besten für die Sentimentanalyse.
Erste Schritte mit Open-Source-KI-Tools
Neukunden erhalten ein Startguthaben von 300 $ für KI-Tools
Offene Modelle entdecken
Mit KI-/ML-Tools und -Lösungen reale Probleme lösen
Verwandeln Sie Ihre eigenen abgestimmten offenen Modelle in skalierbare Endpunkte
