AI open source

Migliora le tue competenze di AI con strumenti di AI 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 senza costi da spendere in prodotti di AI.

Panoramica

Quali sono i vantaggi dell'AI open source?

  • Trasparenza: esaminare il codice consente di capire come funziona il modello di AI, 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 a migliorare e accelerano l'innovazione.
  • Minori difficoltà di utilizzo: molti strumenti di AI open source sono senza costi, il che li rende più economici per la sperimentazione e lo sviluppo.

Modelli "aperti" e "open source"

I modelli aperti offrono accesso senza costi 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 varianti del modello. 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/framework 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 senza costi 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'AI open source con Gemini Enterprise Agent Platform.

Utilizzi comuni

Apprendimento e sperimentazione con modelli aperti

Crea modelli aperti su misura per la sperimentazione

Con Gemini Enterprise Agent Platform, 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 Agent Platform per l'esplorazione e la sperimentazione.

    Crea modelli aperti su misura per la sperimentazione

    Con Gemini Enterprise Agent Platform, 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 Agent Platform per l'esplorazione e la sperimentazione.

      Creazione di app di AI generativa per attività personalizzate

      Accedi ai casi d'uso comuni dell'AI generativa

      Per determinare se l'AI generativa è l'approccio ottimale per i tuoi obiettivi o le tue esigenze aziendali, devi comprendere i casi d'uso comuni dell'AI generativa. Questa comprensione ti aiuterà a selezionare i casi d'uso applicabili per i requisiti e le priorità aziendali specifici che hai identificato. 

      Accedi ai casi d'uso comuni dell'AI generativa

      Per determinare se l'AI generativa è l'approccio ottimale per i tuoi obiettivi o le tue esigenze aziendali, devi comprendere i casi d'uso comuni dell'AI generativa. Questa comprensione ti aiuterà a selezionare i casi d'uso applicabili per i requisiti e le priorità 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

        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

          Inizia a utilizzare gli strumenti di AI open source

          I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti senza costi da spendere in strumenti di IA

          Esplora i modelli aperti

          Utilizzare strumenti e soluzioni di AI/ML per risolvere problemi reali

          Trasforma i tuoi modelli aperti ottimizzati in endpoint scalabili

          Segui corsi sull'AI aperta e migliora le tue competenze

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