IA de código abierto
Mejora tus habilidades de IA con herramientas de IA de código abierto
Optimiza el desarrollo con modelos de IA previamente entrenados, bibliotecas y herramientas modificables bajo licencias de código abierto.
Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden utilizar en productos de IA.
Descripción general
¿Cuáles son los beneficios de la IA de código abierto?
- Transparencia: Inspeccionar el código permite comprender cómo funciona el modelo de IA, aumentar la confianza y ayudar a identificar posibles sesgos.
- Personalización: Los modelos y el código se pueden adaptar a requisitos específicos, lo que proporciona una flexibilidad que las soluciones de código cerrado no suelen ofrecer.
- Colaboración: Fomenta un entorno colaborativo en el que los desarrolladores comparten ideas, contribuyen con mejoras y aceleran la innovación.
- Menor barrera de uso: Muchas herramientas de IA de código abierto son de uso gratuito, por lo que son más económicas para la experimentación y el desarrollo.
Modelos “abiertos” versus “de código abierto”
Los modelos abiertos cuentan con acceso gratuito a las ponderaciones del modelo, pero las condiciones de uso, la redistribución y la propiedad de las variantes varían de acuerdo con las condiciones de uso específicas de un modelo, que pueden no estar basadas en una licencia de código abierto.Por ejemplo, las condiciones de uso de los modelos Gemma de Google los ponen a disposición de desarrolladores individuales, investigadores y usuarios comerciales sin costo para su acceso y redistribución. Los usuarios también tienen la libertad de crear y publicar variantes de modelos. Cuando usan modelos de Gemma, los desarrolladores acuerdan evitar usos dañinos, lo que refleja nuestro compromiso con el desarrollo responsable de IA y, al mismo tiempo, aumentan el acceso a esta tecnología.
Ejemplos de bibliotecas o frameworks, conjuntos de datos y modelos (abiertos y de código abierto)
- Modelos abiertos: Gemma, Llama
- Modelos de código abierto: Stable Diffusion (generación de imágenes), GPT-NeoX, GPT-J (modelos de lenguaje)
- Frameworks y bibliotecas de código abierto: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers
- Conjuntos de datos de código abierto: ImageNet, Common Crawl
Cómo funciona
La IA de código abierto aprovecha el poder de la colaboración comunitaria para aportar código, crear modelos potentes y hasta recopilar enormes conjuntos de datos. Estos recursos están disponibles de forma gratuita con licencias de código abierto, lo que te permite descargarlos, inspeccionarlos y adaptarlos a tus necesidades específicas. Las bibliotecas de código abierto, como TensorFlow y PyTorch, proporcionan los componentes básicos, mientras que los repositorios, como Hugging Face, ofrecen una colección de modelos previamente entrenados y listos para usar. Obtén más información sobre la IA de código abierto con Vertex AI.
La IA de código abierto aprovecha el poder de la colaboración comunitaria para aportar código, crear modelos potentes y hasta recopilar enormes conjuntos de datos. Estos recursos están disponibles de forma gratuita con licencias de código abierto, lo que te permite descargarlos, inspeccionarlos y adaptarlos a tus necesidades específicas. Las bibliotecas de código abierto, como TensorFlow y PyTorch, proporcionan los componentes básicos, mientras que los repositorios, como Hugging Face, ofrecen una colección de modelos previamente entrenados y listos para usar. Obtén más información sobre la IA de código abierto con Vertex AI.
Usos comunes
Aprende y experimenta con modelos abiertos
Crea modelos abiertos personalizados para la experimentación
Con Vertex AI, los desarrolladores pueden reducir la sobrecarga operativa y enfocarse en crear versiones personalizadas de modelos abiertos que estén optimizadas para su caso de uso. Por ejemplo, con los modelos Gemma en Vertex AI, los desarrolladores pueden usarlos para la exploración y la experimentación.
Instructivos
Crea modelos abiertos personalizados para la experimentación
Con Vertex AI, los desarrolladores pueden reducir la sobrecarga operativa y enfocarse en crear versiones personalizadas de modelos abiertos que estén optimizadas para su caso de uso. Por ejemplo, con los modelos Gemma en Vertex AI, los desarrolladores pueden usarlos para la exploración y la experimentación.
Compila apps de IA generativa para tareas personalizadas
Accede a casos de uso comunes de la IA generativa
Para determinar si la IA generativa es el enfoque óptimo para tus necesidades u objetivos comerciales, debes comprender los casos de uso comunes de la IA generativa. Esta comprensión te ayudará a seleccionar los casos de uso aplicables para las prioridades y requisitos empresariales específicos que has identificado.
Instructivos
Accede a casos de uso comunes de la IA generativa
Para determinar si la IA generativa es el enfoque óptimo para tus necesidades u objetivos comerciales, debes comprender los casos de uso comunes de la IA generativa. Esta comprensión te ayudará a seleccionar los casos de uso aplicables para las prioridades y requisitos empresariales específicos que has identificado.
Ajusta un modelo de lenguaje para el análisis de opiniones
Mejora el rendimiento de los modelos con ajuste supervisado
El ajuste supervisado de un modelo de texto es una buena opción cuando el resultado de tu modelo no es complejo y es relativamente fácil de definir. También es más adecuado para el análisis de opiniones.
Instructivos
Mejora el rendimiento de los modelos con ajuste supervisado
El ajuste supervisado de un modelo de texto es una buena opción cuando el resultado de tu modelo no es complejo y es relativamente fácil de definir. También es más adecuado para el análisis de opiniones.
Comienza a usar herramientas de IA de código abierto
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Explora modelos abiertos
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Convierte tus propios modelos abiertos ajustados en extremos escalables
