ओपन सोर्स एआय म्हणजे काय?

ओपन सोर्स एआय म्हणजे काय?

ओपन सोर्स एआय बद्दल अशी चर्चा होते की ती एक जादूची किल्ली आहे जी सर्वकाही उघडते. तसे नाही. पण हे आहे जो तुम्ही विक्रेत्याला स्विच फ्लिप करण्याची विनंती न करता समजू शकता, सुधारू शकता आणि पाठवू शकता. जर तुम्हाला "ओपन" म्हणजे काय, फक्त मार्केटिंग म्हणजे काय आणि कामाच्या ठिकाणी ते प्रत्यक्षात कसे वापरायचे याबद्दल प्रश्न पडला असेल, तर तुम्ही योग्य ठिकाणी आहात. कॉफी घ्या - हे उपयुक्त ठरेल आणि कदाचित थोडेसे मतप्रदर्शित असेल ☕🙂.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 तुमच्या व्यवसायात एआय कसे समाविष्ट करावे
स्मार्ट व्यवसाय वाढीसाठी एआय टूल्स एकत्रित करण्यासाठी व्यावहारिक पावले.

🔗 अधिक उत्पादक होण्यासाठी एआयचा वापर कसा करावा
वेळ वाचवणारे आणि कार्यक्षमता वाढवणारे प्रभावी एआय वर्कफ्लो शोधा.

🔗 एआय कौशल्ये काय आहेत?
भविष्यासाठी तयार असलेल्या व्यावसायिकांसाठी आवश्यक असलेल्या प्रमुख एआय क्षमता जाणून घ्या.

🔗 गुगल व्हर्टेक्स एआय म्हणजे काय?
गुगलचे व्हर्टेक्स एआय आणि ते मशीन लर्निंग कसे सुलभ करते ते समजून घ्या.

ओपन सोर्स एआय म्हणजे काय? 🤖🔓

अगदी सोप्या भाषेत सांगायचे तर, ओपन सोर्स एआय म्हणजे एआय सिस्टमचे घटक - कोड, मॉडेल वेट्स, डेटा पाइपलाइन, प्रशिक्षण स्क्रिप्ट्स आणि दस्तऐवजीकरण - हे परवान्याखाली जारी केले जातात जे कोणालाही वाजवी अटींच्या अधीन राहून ते वापरू देतात, अभ्यासू शकतात, सुधारू शकतात आणि सामायिक करू शकतात. ही मूलभूत स्वातंत्र्य भाषा ओपन सोर्स डेफिनेशन आणि वापरकर्त्याच्या स्वातंत्र्याच्या त्याच्या दीर्घकालीन तत्त्वांमधून येते [1]. एआयमध्ये ट्विस्ट असा आहे की फक्त कोडपेक्षा जास्त घटक आहेत.

काही प्रकल्प सर्वकाही प्रकाशित करतात: कोड, प्रशिक्षण डेटा स्रोत, पाककृती आणि प्रशिक्षित मॉडेल. इतर फक्त वजने . इकोसिस्टम कधीकधी स्लोपी लघुलेखन वापरते, म्हणून पुढील भागात ते व्यवस्थित करूया.

ओपन सोर्स एआय विरुद्ध ओपन वेट्स विरुद्ध ओपन अ‍ॅक्सेस 😅

इथे लोक एकमेकांच्या मागे जाऊन बोलतात.

  • ओपन सोर्स एआय — हा प्रकल्प त्याच्या संपूर्ण स्टॅकमध्ये ओपन सोर्स तत्त्वांचे पालन करतो. कोड OSI-मंजूर परवान्याअंतर्गत आहे आणि वितरण अटी व्यापक वापर, सुधारणा आणि सामायिकरणास अनुमती देतात. येथे आत्मा OSI जे वर्णन करते ते प्रतिबिंबित करतो: वापरकर्त्याचे स्वातंत्र्य प्रथम येते [1][2].

  • ओपन वेट्स — प्रशिक्षित मॉडेल वेट्स डाउनलोड करण्यायोग्य आहेत (बहुतेकदा मोफत) परंतु पूर्व-निर्धारित अटींनुसार. तुम्हाला वापराच्या अटी, पुनर्वितरण मर्यादा किंवा अहवाल नियम दिसतील. मेटाचे लामा कुटुंब हे स्पष्ट करते: कोड इकोसिस्टम ओपन-इश आहे, परंतु मॉडेल वेट्स वापर-आधारित अटींसह विशिष्ट परवान्याअंतर्गत पाठवले जातात [4].

  • ओपन अ‍ॅक्सेस — तुम्ही एपीआय वापरू शकता, कदाचित मोफत, पण तुम्हाला त्याचे वजन कळत नाही. प्रयोगासाठी उपयुक्त, पण ओपन सोर्ससाठी नाही.

हे फक्त शब्दार्थ नाही. तुमचे हक्क आणि जोखीम या श्रेणींमध्ये बदलतात. AI आणि मोकळेपणावरील OSI चे सध्याचे काम या बारकाव्यांचे स्पष्टीकरण सोप्या भाषेत देते [2].

ओपन सोर्स एआय प्रत्यक्षात चांगले का आहे ✅

चला लवकर आणि प्रामाणिकपणे बोलूया.

  • ऑडिटेबिलिटी — तुम्ही कोड वाचू शकता, डेटा रेसिपी तपासू शकता आणि प्रशिक्षण चरणांचा मागोवा घेऊ शकता. हे अनुपालन, सुरक्षा पुनरावलोकने आणि जुन्या पद्धतीच्या कुतूहलात मदत करते. NIST AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क दस्तऐवजीकरण आणि पारदर्शकता पद्धतींना प्रोत्साहन देते जे उघड्या प्रकल्पांना अधिक सहजपणे पूर्ण करू शकतात [3].

  • अनुकूलता — तुम्ही विक्रेत्याच्या रोडमॅपमध्ये अडकलेले नाही. ते फोर्क करा. पॅच करा. पाठवा. लेगो, चिकटवलेले प्लास्टिक नाही.

  • खर्च नियंत्रण — स्वस्त असेल तेव्हा सेल्फ-होस्ट. नसताना क्लाउडवर जा. हार्डवेअर मिक्स आणि मॅच करा.

  • समुदायाचा वेग — बग दुरुस्त होतात, वैशिष्ट्यपूर्ण गोष्टी घडतात आणि तुम्ही समवयस्कांकडून शिकता. गोंधळलेले? कधीकधी. उत्पादक? अनेकदा.

  • प्रशासनाची स्पष्टता — खरे खुले परवाने अंदाजे आहेत. मंगळवारी शांतपणे बदलणाऱ्या API सेवा अटींशी त्याची तुलना करा.

ते परिपूर्ण आहे का? नाही. पण त्यातील तडजोड स्पष्ट आहे - अनेक ब्लॅक-बॉक्स सेवांमधून मिळणाऱ्या माहितीपेक्षा जास्त.

ओपन सोर्स एआय स्टॅक: कोड, वजने, डेटा आणि गोंद 🧩

एखाद्या एआय प्रोजेक्टचा विचार करा, तो एका विचित्र लसग्नासारखा. सगळीकडे थर.

  1. फ्रेमवर्क आणि रनटाइम — मॉडेल्स परिभाषित करण्यासाठी, प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि सर्व्ह करण्यासाठी टूलिंग (उदा. पायटॉर्च, टेन्सरफ्लो). ब्रँड नावांपेक्षा निरोगी समुदाय आणि डॉक्स अधिक महत्त्वाचे आहेत.

  2. मॉडेल आर्किटेक्चर्स — ब्लूप्रिंट: ट्रान्सफॉर्मर्स, डिफ्यूजन मॉडेल्स, रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड सेटअप्स.

  3. वजने — प्रशिक्षणादरम्यान शिकलेले पॅरामीटर्स. येथे "उघडा" हे केवळ डाउनलोड करण्यायोग्यतेवर नव्हे तर पुनर्वितरण आणि व्यावसायिक वापराच्या अधिकारांवर अवलंबून असते.

  4. डेटा आणि पाककृती — क्युरेशन स्क्रिप्ट्स, फिल्टर्स, ऑग्मेंटेशन्स, प्रशिक्षण वेळापत्रक. पुनरुत्पादनक्षमतेसाठी येथे पारदर्शकता सोने आहे.

  5. टूलिंग आणि ऑर्केस्ट्रेशन — अनुमान सर्व्हर, वेक्टर डेटाबेस, मूल्यांकन हार्नेस, निरीक्षणक्षमता, CI/CD.

  6. परवाना देणे — तुम्ही प्रत्यक्षात काय करू शकता हे ठरवणारा शांत आधारस्तंभ. अधिक माहिती खाली.

ओपन सोर्स एआय साठी परवाना १०१ 📜

तुम्हाला वकील असण्याची गरज नाही. तुम्हाला नमुने ओळखावे लागतील.

  • परवानगी देणारे कोड परवाने — MIT, BSD, Apache-2.0. Apache मध्ये एक स्पष्ट पेटंट अनुदान समाविष्ट आहे ज्याचे अनेक संघ कौतुक करतात [1].

  • कॉपीलेफ्ट — जीपीएल कुटुंबासाठी डेरिव्हेटिव्ह्ज एकाच परवान्याअंतर्गत खुले राहणे आवश्यक आहे. शक्तिशाली, परंतु तुमच्या आर्किटेक्चरमध्ये त्यासाठी योजना करा.

  • मॉडेल-विशिष्ट परवाने — वजन आणि डेटासेटसाठी, तुम्हाला रिस्पॉन्सिबल एआय लायसन्स फॅमिली (ओपनरेल) सारखे कस्टम परवाने दिसतील. हे वापर-आधारित परवानग्या आणि निर्बंध एन्कोड करतात; काही व्यावसायिक वापरास व्यापकपणे परवानगी देतात, तर काही गैरवापराच्या आसपास रेलिंग जोडतात [5].

  • डेटासाठी क्रिएटिव्ह कॉमन्स — CC-BY किंवा CC0 हे डेटासेट आणि डॉक्ससाठी सामान्य आहेत. अॅट्रिब्यूशन लहान प्रमाणात व्यवस्थापित केले जाऊ शकते; लवकर एक पॅटर्न तयार करा.

व्यावसायिक टीप: प्रत्येक अवलंबित्व, त्याचा परवाना आणि व्यावसायिक पुनर्वितरण परवानगी आहे का याची यादी एका पानावर ठेवा. कंटाळवाणे? हो. आवश्यक? तसेच हो.

तुलना सारणी: लोकप्रिय ओपन सोर्स एआय प्रकल्प आणि ते कुठे चमकतात 📊

जाणूनबुजून थोडे गोंधळलेले - खऱ्या नोटा अशा दिसतात.

साधन / प्रकल्प ते कोणासाठी आहे? महागडा ते चांगले का काम करते
पायटॉर्च संशोधक, अभियंते मोफत गतिमान आलेख, प्रचंड समुदाय, मजबूत दस्तऐवज. उत्पादनात युद्ध-चाचणी केलेले.
टेन्सरफ्लो एंटरप्राइझ टीम्स, एमएल ऑप्स मोफत ग्राफ मोड, टीएफ-सर्व्हिंग, इकोसिस्टम डेप्थ. काहींसाठी अधिक सखोल शिक्षण, तरीही उत्तम.
मिठी मारणारे फेस ट्रान्सफॉर्मर्स मुदती असलेले बांधकाम व्यावसायिक मोफत पूर्वप्रशिक्षित मॉडेल्स, पाइपलाइन्स, डेटासेट, सोपे फाइन-ट्यूनिंग. खरंच, एक शॉर्टकट.
व्हीएलएलएम इन्फ्रा-माइंडेड संघ मोफत जलद LLM सर्व्हिंग, कार्यक्षम KV कॅशे, सामान्य GPU वर मजबूत थ्रूपुट.
लामा.सीपीपी टिंकरर्स, एज डिव्हाइसेस मोफत क्वांटायझेशनसह लॅपटॉप आणि फोनवर स्थानिक पातळीवर मॉडेल चालवा.
लँगचेन अ‍ॅप डेव्हलपर्स, प्रोटोटाइपर्स मोफत कंपोजेबल चेन, कनेक्टर, एजंट. जर तुम्ही ते सोपे ठेवले तर जलद विजय.
स्थिर प्रसार क्रिएटिव्ह्ज, उत्पादन टीम्स मोफत वजने स्थानिक किंवा क्लाउडवरून प्रतिमा निर्मिती; त्याभोवती प्रचंड कार्यप्रवाह आणि UI.
ओलामा स्थानिक CLI आवडणारे विकासक मोफत स्थानिक मॉडेल्स ओढा आणि चालवा. मॉडेल कार्डनुसार परवाने बदलतात—ते पहा.

हो, बरेच "मोफत". होस्टिंग, जीपीयू, स्टोरेज आणि लोक-वेळ हे मोफत नाहीत.

कंपन्या कामाच्या ठिकाणी ओपन सोर्स एआय प्रत्यक्षात कसे वापरतात 🏢⚙️

तुम्हाला दोन टोके ऐकायला मिळतील: एकतर प्रत्येकाने सर्वकाही स्वतः होस्ट करावे, किंवा कोणीही करू नये. वास्तविक जीवन अधिक निस्तेज आहे.

  1. प्रोटोटाइपिंग जलद — UX आणि प्रभाव प्रमाणित करण्यासाठी परवानगी देणारे ओपन मॉडेल्स वापरून सुरुवात करा. नंतर रिफॅक्टर करा.

  2. हायब्रिड सर्व्हिंग — गोपनीयता-संवेदनशील कॉलसाठी VPC-होस्ट केलेले किंवा ऑन-प्रीम मॉडेल ठेवा. लाँग-टेल किंवा स्पाइकी लोडसाठी होस्ट केलेल्या API वर परत या. अगदी सामान्य.

  3. अरुंद कामांसाठी फाइन-ट्यून — डोमेन अनुकूलन बहुतेकदा कच्च्या प्रमाणापेक्षा जास्त असते.

  4. सर्वत्र RAG — पुनर्प्राप्ती-संवर्धित पिढी तुमच्या डेटामधील उत्तरे ग्राउंड करून भ्रम कमी करते. ओपन वेक्टर डीबी आणि अडॅप्टर हे सुलभ करतात.

  5. एज आणि ऑफलाइन — लॅपटॉप, फोन किंवा ब्राउझरसाठी संकलित केलेले हलके मॉडेल उत्पादनांच्या पृष्ठभागांचा विस्तार करतात.

  6. अनुपालन आणि लेखापरीक्षण — तुम्ही कौशल्य तपासू शकता, त्यामुळे लेखापरीक्षकांकडे पुनरावलोकन करण्यासाठी काहीतरी ठोस आहे. ते एका जबाबदार एआय धोरणासह जोडा जे NIST च्या RMF श्रेणी आणि दस्तऐवजीकरण मार्गदर्शनाशी जुळते [3].

लहान फील्ड टीप: मी पाहिलेल्या गोपनीयतेचा आदर करणाऱ्या SaaS टीमने (मध्य-बाजारपेठेतील, EU वापरकर्ते) हायब्रिड सेटअप स्वीकारला: ८०% विनंत्यांसाठी VPC मध्ये लहान ओपन मॉडेल; दुर्मिळ, दीर्घ-संदर्भ प्रॉम्प्टसाठी होस्ट केलेल्या API वर बर्स्ट. त्यांनी सामान्य मार्गासाठी विलंब कमी केला आणि DPIA कागदपत्रे सुलभ केली - समुद्र उकळल्याशिवाय.

तुम्ही ज्या जोखीम आणि अडचणींसाठी नियोजन करावे 🧨

चला याबद्दल मोठे होऊया.

  • परवाना ड्रिफ्ट — एक रेपो MIT सुरू करतो, नंतर वजने कस्टम परवान्याकडे जातात. तुमचे अंतर्गत रजिस्टर अपडेट ठेवा अन्यथा तुम्हाला अनुपालन आश्चर्य मिळेल [2][4][5].

  • डेटा मूळ — अस्पष्ट अधिकारांसह प्रशिक्षण डेटा मॉडेलमध्ये प्रवाहित होऊ शकतो. स्त्रोतांचा मागोवा घ्या आणि डेटासेट परवान्यांचे अनुसरण करा, व्हायब्सचे नाही [5].

  • सुरक्षा — मॉडेल आर्टिफॅक्ट्सना इतर कोणत्याही पुरवठा साखळीप्रमाणे वागा: चेकसम, स्वाक्षरी केलेले प्रकाशन, SBOM. अगदी किमान SECURITY.md देखील शांततेला मागे टाकते.

  • गुणवत्तेतील तफावत — खुल्या मॉडेल्समध्ये मोठ्या प्रमाणात बदल होतात. फक्त लीडरबोर्ड वापरून नव्हे तर तुमच्या कार्यांचे मूल्यांकन करा.

  • लपलेली पायाभूत सुविधा खर्च — जलद अनुमानासाठी GPU, क्वांटायझेशन, बॅचिंग, कॅशिंग आवश्यक आहे. ओपन टूल्स मदत करतात; तरीही तुम्ही संगणकात पैसे देता.

  • गव्हर्नन्स डेट — जर मॉडेल लाइफसायकलचे मालक कोणीही नसेल, तर तुम्हाला कॉन्फिगरेशन स्पॅगेटी मिळते. हलक्या वजनाची MLOps चेकलिस्ट सोनेरी आहे.

तुमच्या वापरासाठी योग्य ओपननेस लेव्हल निवडणे 🧭

थोडासा वाकडा निर्णय मार्ग:

  • कमी गरजा पूर्ण करून जलद शिपिंग करायचे आहे

  • कडक गोपनीयता हवी आहे की ऑफलाइन ऑपरेशन? एक चांगला समर्थित ओपन स्टॅक निवडा, सेल्फ-होस्ट अनुमान काढा आणि परवान्यांचे काळजीपूर्वक पुनरावलोकन करा.

  • व्यापक व्यावसायिक अधिकार हवे आहे का? OSI-संरेखित कोड प्लस मॉडेल परवाने पसंत करा जे स्पष्टपणे व्यावसायिक वापर आणि पुनर्वितरणाला परवानगी देतात [1][5].

  • संशोधन लवचिकता हवी आहे का? पुनरुत्पादन आणि सामायिकरणक्षमतेसाठी डेटासह, एंड-टू-एंड परवानगी द्या.

  • खात्री नाही? दोन्ही मार्गांनी प्रवास करा. एका आठवड्यात एक मार्ग नक्कीच बरा होईल.

एखाद्या व्यावसायिकाप्रमाणे ओपन सोर्स एआय प्रोजेक्टचे मूल्यांकन कसे करावे 🔍

मी एक छोटीशी चेकलिस्ट ठेवते, कधीकधी रुमालावर.

  1. परवाना स्पष्टता — कोडसाठी OSI-मंजूर? वजन आणि डेटाबद्दल काय? तुमच्या व्यवसाय मॉडेलला बाधा आणणारे कोणतेही वापर निर्बंध [1][2][5] आहेत का?

  2. दस्तऐवजीकरण — इंस्टॉल, क्विकस्टार्ट, उदाहरणे, समस्यानिवारण. दस्तऐवज हे संस्कृतीचे एक उदाहरण आहे.

  3. रिलीज कॅडेन्स — टॅग केलेले रिलीज आणि चेंजलॉग स्थिरता दर्शवतात; तुरळक पुश हे हिरोइक्स दर्शवतात.

  4. बेंचमार्क आणि मूल्यांकन — कामे वास्तववादी आहेत का? मूल्यांकन चालवता येतील का?

  5. देखभाल आणि प्रशासन — स्पष्ट कोड मालक, इश्यू ट्रायज, पीआर प्रतिसाद.

  6. इकोसिस्टम फिट — तुमच्या हार्डवेअर, डेटा स्टोअर्स, लॉगिंग, ऑथसह चांगले काम करते.

  7. सुरक्षा स्थिती — स्वाक्षरीकृत कलाकृती, अवलंबित्व स्कॅनिंग, CVE हाताळणी.

  8. समुदाय संकेत — चर्चा, मंच उत्तरे, उदाहरणे अहवाल.

विश्वासार्ह पद्धतींसह विस्तृत संरेखनासाठी, तुमची प्रक्रिया NIST AI RMF श्रेणी आणि दस्तऐवजीकरण कलाकृतींशी जुळवा [3].

खोलवर जाणे १: मॉडेल लायसन्सचा गोंधळलेला मध्यभाग 🧪

काही सर्वात सक्षम मॉडेल्स "ओपन वेट विथ कंडिशन" बकेटमध्ये राहतात. ते प्रवेशयोग्य आहेत, परंतु वापर मर्यादा किंवा पुनर्वितरण नियमांसह. जर तुमचे उत्पादन मॉडेलचे पुनर्पॅकेजिंग किंवा ग्राहकांच्या वातावरणात पाठवण्यावर अवलंबून नसेल तर ते ठीक असू शकते. जर तुम्हाला असेल तुमच्या डाउनस्ट्रीम योजना प्रत्यक्ष मॅप करणे ही मुख्य गोष्ट आहे .

ओपनरेल-शैलीतील परवाने संतुलन साधण्याचा प्रयत्न करतात: खुल्या संशोधन आणि शेअरिंगला प्रोत्साहन द्या, तर गैरवापराला परावृत्त करा. हेतू चांगला आहे; कर्तव्ये अजूनही तुमची आहेत. अटी वाचा आणि अटी तुमच्या जोखीम क्षमतेला बसतात का ते ठरवा [5].

सखोल अभ्यास २: डेटा पारदर्शकता आणि पुनरुत्पादनक्षमतेची मिथक 🧬

"पूर्ण डेटा डंपशिवाय, ओपन सोर्स एआय बनावट आहे." पूर्णपणे नाही. काही कच्च्या डेटासेटवर मर्यादा असतानाही डेटा मूळ आणि पाककृती अर्थपूर्ण पारदर्शकता प्रदान करू शकतात. तुम्ही फिल्टर, सॅम्पलिंग रेशो आणि क्लिनिंग ह्युरिस्टिक्सचे दस्तऐवजीकरण करू शकता जेणेकरून दुसऱ्या टीमला अंदाजे निकाल मिळू शकतील. परिपूर्ण पुनरुत्पादनक्षमता चांगली आहे. कृती करण्यायोग्य पारदर्शकता अनेकदा पुरेशी असते [3][5].

जेव्हा डेटासेट उघडे असतात, तेव्हा CC-BY किंवा CC0 सारखे क्रिएटिव्ह कॉमन्स फ्लेवर्स सामान्य असतात. प्रमाणानुसार विशेषता देणे कठीण होऊ शकते, म्हणून तुम्ही ते कसे हाताळता याचे प्रमाणिकरण करा.

खोलवर जाण्यासाठी ३: खुल्या मॉडेल्ससाठी व्यावहारिक एमएलओपी 🚢

ओपन मॉडेल पाठवणे म्हणजे कोणत्याही सेवेचे पाठवणे, तसेच काही वैशिष्ट्ये देखील आहेत.

  • सर्व्हिंग लेयर — स्पेशलाइज्ड इन्फरन्स सर्व्हर बॅचिंग, केव्ही-कॅशे व्यवस्थापन आणि टोकन स्ट्रीमिंग ऑप्टिमाइझ करतात.

  • परिमाणीकरण — लहान वजने → स्वस्त अनुमान आणि सोपे धार उपयोजन. दर्जेदार तडजोड वेगवेगळी असते; तुमच्या कामांनुसार मोजमाप करा.

  • निरीक्षणक्षमता — गोपनीयता लक्षात घेऊन प्रॉम्प्ट/आउटपुट लॉग करा. मूल्यांकनासाठी नमुना. पारंपारिक एमएलसाठी जसे तुम्ही करता तसे ड्रिफ्ट चेक जोडा.

  • अपडेट्स — मॉडेल्स वर्तन सूक्ष्मपणे बदलू शकतात; कॅनरीज वापरा आणि रोलबॅक आणि ऑडिटसाठी संग्रह ठेवा.

  • इव्हल हार्नेस — फक्त सामान्य बेंचमार्कच नाही तर टास्क-स्पेसिफिक इव्हल सूट ठेवा. अ‍ॅडव्हर्सरियल प्रॉम्प्ट आणि लेटन्सी बजेट समाविष्ट करा.

एक छोटी ब्लूप्रिंट: शून्य ते वापरण्यायोग्य पायलट १० चरणांमध्ये 🗺️

  1. एक अरुंद कार्य आणि मेट्रिक परिभाषित करा. अद्याप कोणतेही भव्य प्लॅटफॉर्म नाहीत.

  2. व्यापकपणे वापरले जाणारे आणि चांगले दस्तऐवजीकरण केलेले, परवानगी देणारे बेस मॉडेल निवडा.

  3. स्टँड अप लोकल इन्फरन्स आणि एक पातळ रॅपर API. ते कंटाळवाणे ठेवा.

  4. तुमच्या डेटावरील ग्राउंड आउटपुटमध्ये पुनर्प्राप्ती जोडा.

  5. तुमच्या वापरकर्त्यांना, वॉर्ट्सना आणि सर्व काही प्रतिबिंबित करणारा एक छोटासा लेबल असलेला इव्हल सेट तयार करा.

  6. जर eval ने तुम्हाला असे करायला हवे असे सांगितले तरच फाइन-ट्यून किंवा प्रॉम्प्ट-ट्यून करा.

  7. जर विलंब किंवा खर्च जास्त असेल तर त्याचे प्रमाण निश्चित करा. गुणवत्ता पुन्हा मोजा.

  8. लॉगिंग, रेड-टीमिंग प्रॉम्प्ट आणि गैरवापर धोरण जोडा.

  9. वैशिष्ट्य ध्वजासह गेट करा आणि एका लहान गटात सोडा.

  10. पुनरावृत्ती करा. आठवड्यातून एकदा किंवा जेव्हा ते खरोखर चांगले असेल तेव्हा लहान सुधारणा पाठवा.

ओपन सोर्स एआय बद्दलच्या सामान्य समजुती, थोड्याशा खोडून काढल्या 🧱

  • गैरसमज: खुले मॉडेल नेहमीच वाईट असतात. वास्तव: योग्य डेटासह लक्ष्यित कार्यांसाठी, फाइन-ट्यून केलेले खुले मॉडेल मोठ्या होस्ट केलेल्या मॉडेलपेक्षा चांगले कामगिरी करू शकतात.

  • गैरसमज: उघडेपणा म्हणजे असुरक्षितता. वास्तव: उघडेपणामुळे तपासणी सुधारू शकते. सुरक्षा गुप्ततेवर नव्हे तर पद्धतींवर अवलंबून असते [3].

  • गैरसमज: परवाना मोफत असला तरी काही फरक पडत नाही. वास्तव: तो मोफत असला तरी तो सर्वात जास्त , कारण मोफत वापराचे प्रमाण जास्त असते. तुम्हाला स्पष्ट अधिकार हवे आहेत, व्हायब्स नाही [1][5].

ओपन सोर्स एआय 🧠✨

ओपन सोर्स एआय हा धर्म नाही. हा व्यावहारिक स्वातंत्र्यांचा एक संच आहे जो तुम्हाला अधिक नियंत्रण, स्पष्ट प्रशासन आणि जलद पुनरावृत्तीसह बांधणी करू देतो. जेव्हा कोणी म्हणते की मॉडेल "ओपन" आहे, तेव्हा कोणते स्तर खुले आहेत ते विचारा: कोड, वजन, डेटा किंवा फक्त प्रवेश. परवाना वाचा. तुमच्या वापराच्या बाबतीत त्याची तुलना करा. आणि नंतर, महत्त्वाचे म्हणजे, तुमच्या वास्तविक वर्कलोडसह त्याची चाचणी घ्या.

सर्वात चांगला भाग म्हणजे, विचित्रपणे, सांस्कृतिक आहे: खुल्या प्रकल्पांमध्ये योगदान आणि छाननीची आवश्यकता असते, ज्यामुळे सॉफ्टवेअर आणि लोक दोन्ही चांगले बनतात. तुम्हाला कदाचित असे आढळेल की विजयी पाऊल हे सर्वात मोठे मॉडेल किंवा सर्वात आकर्षक बेंचमार्क नाही, तर पुढील आठवड्यात तुम्ही प्रत्यक्षात समजून घेऊ शकता, दुरुस्त करू शकता आणि सुधारू शकता. ही ओपन सोर्स एआयची शांत शक्ती आहे - एक चांदीची गोळी नाही, अधिक चांगल्या प्रकारे वापरल्या जाणाऱ्या मल्टी-टूलसारखी जी दिवस वाचवत राहते.

खूप दिवस झाले वाचले नाही 📝

ओपन सोर्स एआय म्हणजे एआय सिस्टीम वापरण्याचे, अभ्यासण्याचे, सुधारण्याचे आणि शेअर करण्याचे अर्थपूर्ण स्वातंत्र्य. ते सर्व स्तरांवर दिसून येते: फ्रेमवर्क, मॉडेल्स, डेटा आणि टूलिंग. ओपन सोर्सला ओपन वेट्स किंवा ओपन अॅक्सेसशी गोंधळात टाकू नका. परवाना तपासा, तुमच्या खऱ्या कामांसह मूल्यांकन करा आणि पहिल्या दिवसापासूनच सुरक्षा आणि प्रशासनासाठी डिझाइन करा. ते करा, आणि तुम्हाला वेग, नियंत्रण आणि शांत रोडमॅप मिळेल. आश्चर्यकारकपणे दुर्मिळ, प्रामाणिकपणे अमूल्य 🙃.

संदर्भ

[1] ओपन सोर्स इनिशिएटिव्ह - ओपन सोर्स डेफिनेशन (OSD): अधिक वाचा
[2] OSI - AI आणि ओपननेसवर खोलवर जा: अधिक वाचा
[3] NIST - AI रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क: अधिक वाचा
[4] मेटा - लामा मॉडेल लायसन्स: अधिक वाचा
[5] जबाबदार AI लायसन्स (OpenRAIL): अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत