IA open source
Migliora le tue competenze relative all'IA con strumenti IA open source
Semplifica lo sviluppo con modelli di IA preaddestrati, librerie e strumenti modificabili con licenze open source.
I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti da spendere in prodotti di IA.
Panoramica
Quali sono i vantaggi dell'IA open source?
- Trasparenza: esaminare il codice consente di capire come funziona il modello di IA, aumentando la fiducia e contribuendo a identificare potenziali bias.
- Personalizzazione: i modelli e il codice possono essere personalizzati in base a requisiti specifici, offrendo una flessibilità che le soluzioni open source spesso non offrono.
- Collaborazione: promuove un ambiente collaborativo in cui gli sviluppatori condividono idee, contribuiscono ai miglioramenti e accelerano l'innovazione.
- Minori difficoltà di utilizzo: molti strumenti di IA open source sono gratuiti, il che li rende più economici per la sperimentazione e lo sviluppo.
Modelli "aperti" e "open source"
I modelli aperti offrono accesso gratuito alle ponderazioni dei modelli, ma i termini e condizioni d'uso, la ridistribuzione e la proprietà delle varianti variano in base ai termini e condizioni d'uso specifici di un modello, che potrebbero non essere basati su una licenza open source.Ad esempio, i Termini e condizioni d'uso dei modelli Gemma di Google li rendono disponibili liberamente per l'accesso e la ridistribuzione a singoli sviluppatori, ricercatori e utenti commerciali. Gli utenti sono anche liberi di creare e pubblicare le varianti dei modelli. Nell'usare i modelli Gemma, gli sviluppatori accettano di evitare utilizzi dannosi, a dimostrazione del nostro impegno a sviluppare l'IA in modo responsabile e, al contempo, ad aumentare l'accesso a questa tecnologia.
Esempi di librerie/framework, set di dati e modelli (sia aperti che open source)
- Modelli open: Gemma, Llama
- Modelli open source: Stable Diffusion (generazione di immagini), GPT-NeoX, GPT-J (modelli linguistici)
- Librerie/Frameworks open source: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers
- Set di dati open source: ImageNet, Common Crawl
Come funziona
L'IA open source sfrutta il potere della collaborazione della community per contribuire al codice, creare modelli potenti e persino raccogliere enormi set di dati. Queste risorse sono rese disponibili gratuitamente con licenze open source per consentirti di scaricarle, ispezionarle e adattarle alle tue esigenze specifiche. Le librerie open source come TensorFlow e PyTorch forniscono i componenti di base, mentre repository come Hugging Face offrono una raccolta di modelli preaddestrati pronti per l'uso. Scopri di più sull'IA open source con Vertex AI.
L'IA open source sfrutta il potere della collaborazione della community per contribuire al codice, creare modelli potenti e persino raccogliere enormi set di dati. Queste risorse sono rese disponibili gratuitamente con licenze open source per consentirti di scaricarle, ispezionarle e adattarle alle tue esigenze specifiche. Le librerie open source come TensorFlow e PyTorch forniscono i componenti di base, mentre repository come Hugging Face offrono una raccolta di modelli preaddestrati pronti per l'uso. Scopri di più sull'IA open source con Vertex AI.
Utilizzi comuni
Apprendimento e sperimentazione con modelli aperti
Crea modelli aperti su misura per la sperimentazione
Con Vertex AI, i builder possono ridurre l'overhead operativo e concentrarsi sulla creazione di versioni su misura di modelli open ottimizzati per il loro caso d'uso. Ad esempio, gli sviluppatori possono usare i modelli di Gemma su Vertex AI per l'esplorazione e la sperimentazione.
Procedure
Crea modelli aperti su misura per la sperimentazione
Con Vertex AI, i builder possono ridurre l'overhead operativo e concentrarsi sulla creazione di versioni su misura di modelli open ottimizzati per il loro caso d'uso. Ad esempio, gli sviluppatori possono usare i modelli di Gemma su Vertex AI per l'esplorazione e la sperimentazione.
Creare app di IA generativa per attività personalizzate
Accedi a casi d'uso comuni dell'IA generativa
Per determinare se l'IA generativa è l'approccio ottimale per i tuoi obiettivi o esigenze aziendali, devi comprendere i casi d'uso comuni dell'IA generativa. Queste informazioni ti aiuteranno a selezionare i casi d'uso applicabili per le priorità e i requisiti aziendali specifici che hai identificato.
Procedure
Accedi a casi d'uso comuni dell'IA generativa
Per determinare se l'IA generativa è l'approccio ottimale per i tuoi obiettivi o esigenze aziendali, devi comprendere i casi d'uso comuni dell'IA generativa. Queste informazioni ti aiuteranno a selezionare i casi d'uso applicabili per le priorità e i requisiti aziendali specifici che hai identificato.
Perfezionamento di un modello linguistico per l'analisi del sentiment
Migliora le prestazioni dei modelli con l'ottimizzazione supervisionata
L'ottimizzazione supervisionata di un modello di testo è una buona opzione quando l'output del modello non è complesso ed è relativamente facile da definire. Inoltre, è più adatta per l'analisi del sentiment
Procedure
Migliora le prestazioni dei modelli con l'ottimizzazione supervisionata
L'ottimizzazione supervisionata di un modello di testo è una buona opzione quando l'output del modello non è complesso ed è relativamente facile da definire. Inoltre, è più adatta per l'analisi del sentiment
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