IA Open Source
Améliorez vos compétences en IA avec des outils Open Source
Simplifiez le développement avec des modèles d'IA pré-entraînés, des bibliothèques et des outils modifiables disponibles sous des licences Open Source.
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser sur des produits d'IA.
Présentation
Quels sont les avantages de l'IA Open Source ?
- Transparence : l'inspection du code permet de comprendre le fonctionnement du modèle d'IA, de renforcer la confiance et d'identifier les biais potentiels.
- Personnalisation : les modèles et le code peuvent être adaptés à des exigences spécifiques, offrant ainsi une flexibilité que les solutions à source fermée n'offrent généralement pas.
- Collaboration : favorise un environnement collaboratif dans lequel les développeurs échangent des idées, apportent des améliorations et accélèrent l'innovation.
- Moins d'obstacles à l'utilisation : de nombreux outils d'IA Open Source sont gratuits, ce qui les rend moins coûteux pour les tests et le développement.
Modèles "ouverts" et "Open Source"
Les modèles ouverts offrent un accès gratuit aux pondérations du modèle, mais les conditions d'utilisation, la redistribution et la propriété des variantes varient en fonction des conditions d'utilisation spécifiques d'un modèle, qui peuvent ne pas être basées sur une licence Open Source.Par exemple, les Conditions d'utilisation des modèles Gemma de Google les mettent librement à la disposition des développeurs, chercheurs et utilisateurs commerciaux individuels, qui peuvent y accéder et les redistribuer. Les utilisateurs sont également libres de créer et de publier des variantes de modèle. En utilisant les modèles Gemma, les développeurs s'engagent à éviter les utilisations dangereuses, ce qui reflète notre engagement à développer l'IA de manière responsable tout en élargissant l'accès à cette technologie.
Exemples de bibliothèques/frameworks, d'ensembles de données et de modèles (ouverts et Open Source)
- Modèles ouverts : Gemma, Llama
- Modèles Open Source : Stable Diffusion (génération d'images), GPT-NeoX, GPT-J (modèles de langage)
- Bibliothèques/Frameworks Open Source : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers
- Ensembles de données Open Source : ImageNet, Common Crawl
Fonctionnement
L'IA Open Source exploite la puissance de la collaboration entre communautés pour contribuer au code, créer des modèles puissants et même collecter des ensembles de données volumineux. Ces ressources sont mises à disposition gratuitement sous licence Open Source, ce qui vous permet de les télécharger, de les inspecter et de les adapter à vos besoins spécifiques. Les bibliothèques Open Source telles que TensorFlow et PyTorch fournissent les éléments de base, tandis que les dépôts tels que Hugging Face offrent un ensemble de modèles pré-entraînés prêts à l'emploi. Apprenez-en plus sur l'IA Open Source avec Vertex AI.
L'IA Open Source exploite la puissance de la collaboration entre communautés pour contribuer au code, créer des modèles puissants et même collecter des ensembles de données volumineux. Ces ressources sont mises à disposition gratuitement sous licence Open Source, ce qui vous permet de les télécharger, de les inspecter et de les adapter à vos besoins spécifiques. Les bibliothèques Open Source telles que TensorFlow et PyTorch fournissent les éléments de base, tandis que les dépôts tels que Hugging Face offrent un ensemble de modèles pré-entraînés prêts à l'emploi. Apprenez-en plus sur l'IA Open Source avec Vertex AI.
Utilisations courantes
Apprendre et expérimenter à l'aide de modèles ouverts
Créer des modèles ouverts sur mesure pour l'expérimentation
Avec Vertex AI, les compilateurs peuvent réduire les coûts opérationnels et se concentrer sur la création de versions sur mesure de modèles ouverts optimisées pour leur cas d'utilisation. Par exemple, les développeurs peuvent utiliser les modèles Gemma sur Vertex AI pour l'exploration et l'expérimentation.
Guides pratiques
Créer des modèles ouverts sur mesure pour l'expérimentation
Avec Vertex AI, les compilateurs peuvent réduire les coûts opérationnels et se concentrer sur la création de versions sur mesure de modèles ouverts optimisées pour leur cas d'utilisation. Par exemple, les développeurs peuvent utiliser les modèles Gemma sur Vertex AI pour l'exploration et l'expérimentation.
Créer des applications d'IA générative pour des tâches personnalisées
Accédez à des cas d'utilisation courants de l'IA générative
Pour déterminer si l'IA générative est l'approche optimale pour les objectifs ou les besoins de votre entreprise, vous devez comprendre les cas d'utilisation courants de l'IA générative. Ces informations vous aideront à sélectionner les cas d'utilisation correspondant aux priorités et exigences commerciales spécifiques que vous avez identifiées.
Guides pratiques
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Pour déterminer si l'IA générative est l'approche optimale pour les objectifs ou les besoins de votre entreprise, vous devez comprendre les cas d'utilisation courants de l'IA générative. Ces informations vous aideront à sélectionner les cas d'utilisation correspondant aux priorités et exigences commerciales spécifiques que vous avez identifiées.
Ajuster un modèle de langage pour l'analyse des sentiments
Améliorer les performances des modèles grâce au réglage supervisé
Le réglage supervisé d'un modèle de texte est une bonne option lorsque la sortie de votre modèle est complexe et relativement facile à définir. Il est également particulièrement adapté à l'analyse des sentiments.
Guides pratiques
Améliorer les performances des modèles grâce au réglage supervisé
Le réglage supervisé d'un modèle de texte est une bonne option lorsque la sortie de votre modèle est complexe et relativement facile à définir. Il est également particulièrement adapté à l'analyse des sentiments.
Premiers pas avec les outils d'IA Open Source
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser dans les outils d'IA
Explorer les modèles ouverts
Utiliser des solutions et des outils d'IA/de ML pour résoudre des problèmes concrets
Transformez vos propres modèles ouverts réglés en points de terminaison évolutifs
