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.

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.

    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. 

      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

        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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          Esplora i modelli aperti

          Utilizza strumenti e soluzioni di AI/ML per risolvere problemi del mondo reale

          Trasforma i tuoi modelli aperti ottimizzati in endpoint scalabili

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