概览
开源 AI 有哪些优势？
- 透明：通过检查代码，您可以了解 AI 模型的工作原理，增强信任，并帮助识别潜在的偏见。
- 自定义：您可以针对特定需求定制模型和代码，从而提供闭源解决方案通常无法提供的灵活性。
- 协作：营造协作环境，让开发者能够分享想法、贡献改进措施并加速创新。
- 降低使用门槛：许多开源 AI 工具可免费使用，从而降低实验和开发费用。
开放和开源库/框架、数据集和模型的示例
- 开放模型：Gemma、Llama
- 开源模型：Stable Diffusion（图片生成）、GPT-NeoX、GPT-J（语言模型）
- 开源库/框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Hugging Face Transformers
- 开源数据集：ImageNet、Common Crawl
工作方式
开源 AI 利用社区协作的力量来贡献代码、创建强大的模型，甚至收集大型数据集。这些资源基于开源许可免费提供，您可以下载、检查这些资源并根据具体需求进行调整。TensorFlow 和 PyTorch 等开源库提供基础组件，而 Hugging Face 等仓库则提供一系列可直接使用的预训练模型。详细了解如何将开源 AI 与 Vertex AI 搭配使用。
开源 AI 利用社区协作的力量来贡献代码、创建强大的模型，甚至收集大型数据集。这些资源基于开源许可免费提供，您可以下载、检查这些资源并根据具体需求进行调整。TensorFlow 和 PyTorch 等开源库提供基础组件，而 Hugging Face 等仓库则提供一系列可直接使用的预训练模型。详细了解如何将开源 AI 与 Vertex AI 搭配使用。
常见用途
构建用于处理自定义任务的生成式 AI 应用
获取常见的生成式 AI 应用场景
如需确定生成式 AI 是否是实现您的业务目标或需求的最佳方法，您需要了解常见的生成式 AI 应用场景。这种理解将有助于您为已确定的特定业务需求和优先级选择适用的应用场景。
方法指南
获取常见的生成式 AI 应用场景
如需确定生成式 AI 是否是实现您的业务目标或需求的最佳方法，您需要了解常见的生成式 AI 应用场景。这种理解将有助于您为已确定的特定业务需求和优先级选择适用的应用场景。
