오픈소스 AI
오픈소스 AI 도구로 AI 기술 향상
오픈소스 라이선스로 선행 학습된 AI 모델, 라이브러리, 수정 가능한 도구로 개발을 간소화하세요.
신규 고객에게는 AI 제품에 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
개요
오픈소스 AI의 이점은 무엇인가요?
- 투명성: 코드를 검사하면 AI 모델의 작동 방식을 이해하고 신뢰도를 높이며 잠재적인 편향을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 맞춤설정: 특정 요구사항에 맞게 모델과 코드를 맞춤설정할 수 있어 클로즈드 소스 솔루션에서 제공하지 않는 유연성을 제공합니다.
- 공동작업: 개발자가 아이디어를 공유하고 개선에 기여하며 혁신을 가속화할 수 있는 공동작업 환경을 조성합니다.
- 사용 장벽이 낮음: 많은 오픈소스 AI 도구는 무료로 사용할 수 있어 실험과 개발에 드는 비용이 더 저렴합니다.
'개방형' 모델과 '오픈소스' 모델 비교
개방형 모델은 모델 가중치를 무료로 이용할 수 있는 기능을 제공하지만, 이용약관, 재배포, 변형 소유권은 모델의 특정 이용약관에 따라 다르며 오픈소스 라이선스를 기반으로 하지 않을 수도 있습니다. 예를 들어 Google의 Gemma 모델 이용약관에 따라 개발자 개인, 연구원, 상업적 사용자가 액세스 및 재배포를 위해 자유롭게 사용할 수 있습니다. 또한 사용자는 모델 변형을 자유롭게 만들고 게시할 수 있습니다. Gemma 모델 사용 시 개발자들은 유해한 사용을 피하는 데 동의하고, 이는 AI에 대한 접근성을 높이는 동시에 책임감 있게 AI를 개발하겠다는 Google의 노력을 반영합니다.
라이브러리/프레임워크, 데이터 세트, 모델(개방형 및 오픈소스)의 예시
- 개방형 모델: Gemma, Llama
- 오픈소스 모델: Stable Diffusion(이미지 생성), GPT-NeoX, GPT-J(언어 모델)
- 오픈소스 라이브러리/프레임워크: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers
- 오픈소스 데이터 세트: ImageNet, Common Crawl
일반적인 용도
개방형 모델을 사용한 학습 및 실험
실험을 위한 맞춤형 개방형 모델 빌드
Vertex AI를 사용하면 빌더는 운영 오버헤드를 줄이고 사용 사례에 최적화된 개방형 모델의 맞춤형 버전을 만드는 데 집중할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 Vertex AI에서 Gemma 모델을 사용해 탐색 및 실험에 사용할 수 있습니다.
방법
실험을 위한 맞춤형 개방형 모델 빌드
Vertex AI를 사용하면 빌더는 운영 오버헤드를 줄이고 사용 사례에 최적화된 개방형 모델의 맞춤형 버전을 만드는 데 집중할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 Vertex AI에서 Gemma 모델을 사용해 탐색 및 실험에 사용할 수 있습니다.
맞춤형 태스크를 위한 생성형 AI 앱 빌드
일반적인 생성형 AI 사용 사례 액세스
생성형 AI가 비즈니스 목표 또는 요구사항에 가장 적합한 접근 방식인지 확인하려면 일반적인 생성형 AI 사용 사례를 이해해야 합니다. 이러한 이해를 통해 파악한 특정 비즈니스 요구사항 및 우선순위에 적용 가능한 사용 사례를 선택할 수 있습니다.
방법
일반적인 생성형 AI 사용 사례 액세스
생성형 AI가 비즈니스 목표 또는 요구사항에 가장 적합한 접근 방식인지 확인하려면 일반적인 생성형 AI 사용 사례를 이해해야 합니다. 이러한 이해를 통해 파악한 특정 비즈니스 요구사항 및 우선순위에 적용 가능한 사용 사례를 선택할 수 있습니다.
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