ఓపెన్ సోర్స్ AI గురించి అందరూ మాట్లాడుకుంటున్నారు, అది ప్రతిదీ అన్లాక్ చేసే మ్యాజిక్ కీ లాంటిది. అది కాదు. కానీ ఇది AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి ఒక ఆచరణాత్మకమైన, అనుమతి లేని మార్గం, మీరు అర్థం చేసుకోవచ్చు, మెరుగుపరచవచ్చు మరియు విక్రేతను స్విచ్ తిప్పమని వేడుకోకుండానే రవాణా చేయవచ్చు. "ఓపెన్" అంటే ఏమిటి, మార్కెటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు పనిలో దానిని ఎలా ఉపయోగించాలో మీరు ఆలోచిస్తుంటే, మీరు సరైన స్థలంలో ఉన్నారు. కాఫీ తాగండి - ఇది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది మరియు బహుశా కొంచెం అభిప్రాయాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు ☕🙂.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 మీ వ్యాపారంలో AI ని ఎలా చేర్చాలి
తెలివైన వ్యాపార వృద్ధి కోసం AI సాధనాలను ఏకీకృతం చేయడానికి ఆచరణాత్మక దశలు.
🔗 మరింత ఉత్పాదకంగా ఉండటానికి AI ని ఎలా ఉపయోగించాలి
సమయాన్ని ఆదా చేసే మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచే ప్రభావవంతమైన AI వర్క్ఫ్లోలను కనుగొనండి.
🔗 AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి?
భవిష్యత్తుకు సిద్ధంగా ఉన్న నిపుణులకు అవసరమైన కీలకమైన AI సామర్థ్యాలను నేర్చుకోండి.
🔗 గూగుల్ వెర్టెక్స్ AI అంటే ఏమిటి?
గూగుల్ యొక్క వెర్టెక్స్ AI మరియు అది మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఎలా క్రమబద్ధీకరిస్తుందో అర్థం చేసుకోండి.
ఓపెన్ సోర్స్ AI అంటే ఏమిటి? 🤖🔓
సరళంగా చెప్పాలంటే, ఓపెన్ సోర్స్ AI అంటే AI వ్యవస్థ యొక్క అంశాలు - కోడ్, మోడల్ వెయిట్లు, డేటా పైప్లైన్లు, శిక్షణ స్క్రిప్ట్లు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ - ఎవరైనా వాటిని ఉపయోగించడానికి, అధ్యయనం చేయడానికి, సవరించడానికి మరియు పంచుకోవడానికి అనుమతించే లైసెన్స్ల క్రింద విడుదల చేయబడతాయి, సహేతుకమైన నిబంధనలకు లోబడి ఉంటాయి. ఆ ప్రధాన స్వేచ్ఛా భాష ఓపెన్ సోర్స్ నిర్వచనం మరియు దాని దీర్ఘకాలిక వినియోగదారు స్వేచ్ఛ సూత్రాల నుండి వచ్చింది [1]. AIతో ఉన్న ట్విస్ట్ ఏమిటంటే కోడ్ కంటే ఎక్కువ పదార్థాలు ఉన్నాయి.
కొన్ని ప్రాజెక్టులు ప్రతిదీ ప్రచురిస్తాయి: కోడ్, శిక్షణ డేటా మూలాలు, వంటకాలు మరియు శిక్షణ పొందిన మోడల్. మరికొన్ని బరువులను . పర్యావరణ వ్యవస్థ కొన్నిసార్లు స్లోపీ షార్ట్హ్యాండ్ను ఉపయోగిస్తుంది, కాబట్టి తదుపరి విభాగంలో దానిని చక్కదిద్దుకుందాం.
ఓపెన్ సోర్స్ AI vs ఓపెన్ వెయిట్స్ vs ఓపెన్ యాక్సెస్ 😅
ఇక్కడే ప్రజలు ఒకరినొకరు పక్కనపెట్టి మాట్లాడుకుంటారు.
-
ఓపెన్ సోర్స్ AI — ఈ ప్రాజెక్ట్ దాని స్టాక్ అంతటా ఓపెన్ సోర్స్ సూత్రాలను అనుసరిస్తుంది. కోడ్ OSI-ఆమోదించబడిన లైసెన్స్ కింద ఉంది మరియు పంపిణీ నిబంధనలు విస్తృత వినియోగం, మార్పు మరియు భాగస్వామ్యాన్ని అనుమతిస్తాయి. ఇక్కడ స్ఫూర్తి OSI వివరించే దానికి అద్దం పడుతుంది: వినియోగదారు స్వేచ్ఛ మొదట వస్తుంది [1][2].
-
ఓపెన్ వెయిట్స్ — శిక్షణ పొందిన మోడల్ వెయిట్స్ డౌన్లోడ్ చేసుకోవచ్చు (తరచుగా ఉచితం) కానీ అనుకూల నిబంధనల ప్రకారం. మీరు వినియోగ పరిస్థితులు, పునఃపంపిణీ పరిమితులు లేదా రిపోర్టింగ్ నియమాలను చూస్తారు. మెటా యొక్క లామా కుటుంబం దీనిని వివరిస్తుంది: కోడ్ ఎకోసిస్టమ్ ఓపెన్-ఇష్, కానీ మోడల్ వెయిట్స్ వినియోగ ఆధారిత షరతులతో నిర్దిష్ట లైసెన్స్ కింద రవాణా చేయబడతాయి [4].
-
ఓపెన్ యాక్సెస్ — మీరు ఒక API ని నొక్కవచ్చు, బహుశా ఉచితంగా, కానీ మీకు బరువులు లభించవు. ప్రయోగానికి ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, కానీ ఓపెన్ సోర్స్ కాదు.
ఇది కేవలం అర్థశాస్త్రం మాత్రమే కాదు. ఈ వర్గాలలో మీ హక్కులు మరియు నష్టాలు మారుతూ ఉంటాయి. AI మరియు నిష్కాపట్యతపై OSI యొక్క ప్రస్తుత పని ఈ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను సరళమైన భాషలో విప్పుతుంది [2].
ఓపెన్ సోర్స్ AI ని నిజంగా మంచిగా చేసేది ఏమిటి ✅
త్వరగా మరియు నిజాయితీగా ఉందాం.
-
ఆడిటబిలిటీ — మీరు కోడ్ను చదవవచ్చు, డేటా వంటకాలను తనిఖీ చేయవచ్చు మరియు శిక్షణ దశలను కనుగొనవచ్చు. ఇది సమ్మతి, భద్రతా సమీక్షలు మరియు పాతకాలపు ఉత్సుకతకు సహాయపడుతుంది. NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఓపెన్ ప్రాజెక్ట్లు మరింత సులభంగా సంతృప్తి పరచగల డాక్యుమెంటేషన్ మరియు పారదర్శకత పద్ధతులను ప్రోత్సహిస్తుంది [3].
-
అనుకూలత — మీరు విక్రేత యొక్క రోడ్మ్యాప్లో లేరు. దాన్ని ఫోర్క్ చేయండి. ప్యాచ్ చేయండి. షిప్ చేయండి. లెగో, గ్లూడ్ ప్లాస్టిక్ కాదు.
-
ఖర్చు నియంత్రణ — చౌకగా ఉన్నప్పుడు స్వీయ-హోస్ట్. లేనప్పుడు క్లౌడ్కు దూసుకుపోండి. హార్డ్వేర్ను కలపండి మరియు సరిపోల్చండి.
-
కమ్యూనిటీ వేగం — బగ్లు సరిచేయబడతాయి, ఫీచర్లు స్థానభ్రంశం చెందుతాయి మరియు మీరు సహచరుల నుండి నేర్చుకుంటారు. గజిబిజిగా ఉందా? కొన్నిసార్లు. ఉత్పాదకంగా ఉందా? తరచుగా.
-
పాలన స్పష్టత — నిజమైన ఓపెన్ లైసెన్స్లు ఊహించదగినవి. మంగళవారం నిశ్శబ్దంగా మారే API సేవా నిబంధనలతో దీన్ని పోల్చండి.
ఇది పరిపూర్ణంగా ఉందా? లేదు. కానీ ట్రేడ్-ఆఫ్లు స్పష్టంగా ఉన్నాయి - అనేక బ్లాక్-బాక్స్ సేవల నుండి మీరు పొందే దానికంటే ఎక్కువ.
ఓపెన్ సోర్స్ AI స్టాక్: కోడ్, బరువులు, డేటా మరియు జిగురు 🧩
విచిత్రమైన లాసాగ్నా లాంటి AI ప్రాజెక్ట్ గురించి ఆలోచించండి. ప్రతిచోటా పొరలు.
-
ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు రన్టైమ్లు — మోడల్లను నిర్వచించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అందించడానికి సాధనం (ఉదా., PyTorch, TensorFlow). ఆరోగ్యకరమైన కమ్యూనిటీలు మరియు డాక్స్ బ్రాండ్ పేర్ల కంటే ముఖ్యమైనవి.
-
మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్లు — బ్లూప్రింట్: ట్రాన్స్ఫార్మర్లు, డిఫ్యూజన్ మోడల్స్, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ సెటప్లు.
-
బరువులు — శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న పారామితులు. ఇక్కడ “ఓపెన్” అనేది డౌన్లోడ్ చేసుకునే సామర్థ్యం మాత్రమే కాకుండా పునఃపంపిణీ మరియు వాణిజ్య-ఉపయోగ హక్కులపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
-
డేటా మరియు వంటకాలు — క్యూరేషన్ స్క్రిప్ట్లు, ఫిల్టర్లు, ఆగ్మెంటేషన్లు, శిక్షణ షెడ్యూల్లు. ఇక్కడ పారదర్శకత పునరుత్పత్తికి బంగారం లాంటిది.
-
సాధనం మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ — అనుమితి సర్వర్లు, వెక్టర్ డేటాబేస్లు, మూల్యాంకన పరికరాలు, పరిశీలన సామర్థ్యం, CI/CD.
-
లైసెన్సింగ్ — మీరు నిజంగా ఏమి చేయగలరో నిర్ణయించే నిశ్శబ్ద వెన్నెముక. క్రింద మరిన్ని.
ఓపెన్ సోర్స్ AI కోసం 101 లైసెన్సింగ్ 📜
మీరు న్యాయవాది కానవసరం లేదు. మీరు నమూనాలను గుర్తించాలి.
-
పర్మిసివ్ కోడ్ లైసెన్స్లు — MIT, BSD, Apache-2.0. Apacheలో అనేక జట్లు అభినందిస్తున్న స్పష్టమైన పేటెంట్ గ్రాంట్ ఉంది [1].
-
కాపీలెఫ్ట్ — GPL కుటుంబం డెరివేటివ్లు ఒకే లైసెన్స్ కింద తెరిచి ఉండాలని కోరుతుంది. శక్తివంతమైనది, కానీ మీ ఆర్కిటెక్చర్లో దాని కోసం ప్లాన్ చేయండి.
-
మోడల్-నిర్దిష్ట లైసెన్స్లు — బరువులు మరియు డేటాసెట్ల కోసం, మీరు బాధ్యతాయుతమైన AI లైసెన్స్ కుటుంబం (OpenRAIL) వంటి కస్టమ్ లైసెన్స్లను చూస్తారు. ఇవి వినియోగ-ఆధారిత అనుమతులు మరియు పరిమితులను ఎన్కోడ్ చేస్తాయి; కొన్ని వాణిజ్య వినియోగాన్ని విస్తృతంగా అనుమతిస్తాయి, మరికొన్ని దుర్వినియోగం చుట్టూ రక్షణ కవచాలను జోడిస్తాయి [5].
-
డేటా కోసం క్రియేటివ్ కామన్స్ — డేటాసెట్లు మరియు డాక్యుమెంట్లకు CC-BY లేదా CC0 సాధారణం. ఆపాదింపును చిన్న స్థాయిలో నిర్వహించవచ్చు; ముందుగానే ఒక నమూనాను నిర్మించండి.
ప్రో చిట్కా: ప్రతి డిపెండెన్సీ, దాని లైసెన్స్ మరియు వాణిజ్య పునఃపంపిణీ అనుమతించబడుతుందా లేదా అనే విషయాలను జాబితా చేసే ఒక-పేజర్ను ఉంచండి. బోరింగ్గా ఉందా? అవును. అవసరమా? అలాగే అవును.
పోలిక పట్టిక: ప్రసిద్ధ ఓపెన్ సోర్స్ AI ప్రాజెక్టులు మరియు అవి ఎక్కడ ప్రకాశిస్తాయి 📊
కావాలనే కొంచెం గజిబిజిగా ఉంది - నిజమైన నోట్స్ అలాగే కనిపిస్తాయి
| సాధనం / ప్రాజెక్ట్ | ఇది ఎవరి కోసం | ఖరీదైనది | ఇది ఎందుకు బాగా పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| పైటోర్చ్ | పరిశోధకులు, ఇంజనీర్లు | ఉచితం | డైనమిక్ గ్రాఫ్లు, భారీ కమ్యూనిటీ, బలమైన డాక్యుమెంట్లు. ఉత్పత్తిలో యుద్ధ పరీక్ష. |
| టెన్సర్ ఫ్లో | ఎంటర్ప్రైజ్ బృందాలు, ML ఆపరేషన్లు | ఉచితం | గ్రాఫ్ మోడ్, TF-సర్వింగ్, ఎకోసిస్టమ్ డెప్త్. కొంతమందికి నిటారుగా నేర్చుకోవడం, ఇప్పటికీ దృఢంగా ఉంది. |
| హగ్గింగ్ ఫేస్ ట్రాన్స్ఫార్మర్లు | గడువులు ఉన్న బిల్డర్లు | ఉచితం | ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు, పైప్లైన్లు, డేటాసెట్లు, సులభమైన ఫైన్-ట్యూనింగ్. నిజాయితీగా చెప్పాలంటే ఒక సత్వరమార్గం. |
| విఎల్ఎల్ఎమ్ | ఇన్ఫ్రా-మైండెడ్ జట్లు | ఉచితం | వేగవంతమైన LLM సర్వింగ్, సమర్థవంతమైన KV కాష్, సాధారణ GPUలపై బలమైన థ్రూపుట్. |
| లామా.సిపిపి | టింకరర్లు, అంచు పరికరాలు | ఉచితం | క్వాంటైజేషన్తో ల్యాప్టాప్లు మరియు ఫోన్లలో స్థానికంగా మోడళ్లను అమలు చేయండి. |
| లాంగ్చెయిన్ | యాప్ డెవలపర్లు, ప్రోటోటైపర్లు | ఉచితం | కంపోజబుల్ చైన్లు, కనెక్టర్లు, ఏజెంట్లు. మీరు దీన్ని సరళంగా ఉంచుకుంటే త్వరగా గెలుస్తారు. |
| స్థిరమైన వ్యాప్తి | సృజనాత్మకతలు, ఉత్పత్తి బృందాలు | ఉచిత బరువులు | స్థానికంగా లేదా క్లౌడ్లో ఇమేజ్ జనరేషన్; దాని చుట్టూ భారీ వర్క్ఫ్లోలు మరియు UIలు. |
| ఓల్లామా | స్థానిక CLI లను ఇష్టపడే డెవలపర్లు | ఉచితం | స్థానిక మోడళ్లను లాగండి మరియు నడపండి. మోడల్ కార్డును బట్టి లైసెన్స్లు మారుతూ ఉంటాయి - చూడండి. |
అవును, చాలా “ఉచితం.” హోస్టింగ్, GPUలు, నిల్వ మరియు వ్యక్తుల-గంటలు ఉచితం కాదు.
కంపెనీలు వాస్తవానికి పనిలో ఓపెన్ సోర్స్ AIని ఎలా ఉపయోగిస్తాయి 🏢⚙️
మీరు రెండు విపరీతాలను వింటారు: ప్రతి ఒక్కరూ ప్రతిదానికీ స్వయంగా ఆతిథ్యం ఇవ్వాలి, లేదా ఎవరూ చేయకూడదు. నిజ జీవితం మరింత కఠినంగా ఉంటుంది.
-
త్వరగా ప్రోటోటైపింగ్ — UX మరియు ప్రభావాన్ని ధృవీకరించడానికి పర్మిసివ్ ఓపెన్ మోడళ్లతో ప్రారంభించండి. తర్వాత రీఫ్యాక్టర్ చేయండి.
-
హైబ్రిడ్ సర్వింగ్ — గోప్యతా-సున్నితమైన కాల్ల కోసం VPC-హోస్ట్ చేయబడిన లేదా ఆన్-ప్రేమ్ మోడల్ను ఉంచండి. లాంగ్-టెయిల్ లేదా స్పైకీ లోడ్ కోసం హోస్ట్ చేయబడిన APIకి తిరిగి వెళ్లండి. చాలా సాధారణం.
-
ఇరుకైన పనులకు చక్కగా ట్యూన్ చేయండి — డొమైన్ అనుసరణ తరచుగా ముడి స్థాయిని అధిగమిస్తుంది.
-
RAG everywhere — తిరిగి పొందే-వృద్ధి చెందిన జనరేషన్ మీ డేటాలో సమాధానాలను గ్రౌండింగ్ చేయడం ద్వారా భ్రాంతులను తగ్గిస్తుంది. ఓపెన్ వెక్టర్ DBలు మరియు అడాప్టర్లు దీన్ని అందుబాటులోకి తెస్తాయి.
-
ఎడ్జ్ మరియు ఆఫ్లైన్ — ల్యాప్టాప్లు, ఫోన్లు లేదా బ్రౌజర్ల కోసం సంకలనం చేయబడిన తేలికపాటి నమూనాలు ఉత్పత్తి ఉపరితలాలను విస్తరిస్తాయి.
-
సమ్మతి మరియు ఆడిట్ — మీరు ధైర్యాన్ని తనిఖీ చేయగలరు కాబట్టి, ఆడిటర్లు సమీక్షించడానికి నిర్దిష్టమైన విషయం ఉంది. దానిని NIST యొక్క RMF వర్గాలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ మార్గదర్శకత్వం [3] కు మ్యాప్ చేసే బాధ్యతాయుతమైన AI విధానంతో జత చేయండి.
చిన్న ఫీల్డ్ నోట్: నేను చూసిన గోప్యతపై దృష్టి సారించిన SaaS బృందం (మిడ్-మార్కెట్, EU వినియోగదారులు) ఒక హైబ్రిడ్ సెటప్ను స్వీకరించింది: 80% అభ్యర్థనల కోసం చిన్న ఓపెన్ మోడల్ ఇన్-VPC; అరుదైన, దీర్ఘ-సందర్భ ప్రాంప్ట్ల కోసం హోస్ట్ చేయబడిన APIకి బరస్ట్. వారు సాధారణ మార్గం కోసం జాప్యాన్ని తగ్గించారు మరియు సముద్రాన్ని మరిగించకుండా DPIA కాగితపు పనిని సరళీకృతం చేశారు.
మీరు ప్లాన్ చేసుకోవలసిన ప్రమాదాలు మరియు ఇబ్బందులు 🧨
దీని గురించి పెద్దవాళ్ళం అవుదాం.
-
లైసెన్స్ డ్రిఫ్ట్ — ఒక రెపో MITని ప్రారంభిస్తుంది, తర్వాత బరువులు కస్టమ్ లైసెన్స్కి మారుతాయి. మీ అంతర్గత రిజిస్టర్ను నవీకరించండి లేదా మీరు కంప్లైయన్స్ సర్ప్రైజ్ను షిప్ చేస్తారు [2][4][5].
-
డేటా మూలం — అస్పష్ట హక్కులతో శిక్షణ డేటా మోడల్లలోకి ప్రవహిస్తుంది. మూలాలను ట్రాక్ చేయండి మరియు డేటాసెట్ లైసెన్స్లను అనుసరించండి, వైబ్లను కాదు [5].
-
భద్రత — మోడల్ ఆర్టిఫాక్ట్లను ఇతర సరఫరా గొలుసుల మాదిరిగానే పరిగణించండి: చెక్సమ్లు, సంతకం చేసిన విడుదలలు, SBOMలు. కనీస SECURITY.md కూడా నిశ్శబ్దాన్ని అధిగమిస్తుంది.
-
నాణ్యత వైవిధ్యం — ఓపెన్ మోడల్లు విస్తృతంగా మారుతుంటాయి. లీడర్బోర్డ్లతో మాత్రమే కాకుండా, మీ పనులతో మూల్యాంకనం చేయండి.
-
దాచిన ఇన్ఫ్రా ఖర్చు — వేగవంతమైన అనుమితికి GPUలు, క్వాంటైజేషన్, బ్యాచింగ్, కాషింగ్ అవసరం. ఓపెన్ టూల్స్ సహాయపడతాయి; మీరు ఇప్పటికీ కంప్యూట్లో చెల్లిస్తారు.
-
గవర్నెన్స్ డెట్ — మోడల్ లైఫ్సైకిల్ ఎవరికీ స్వంతం కాకపోతే, మీకు కాన్ఫిగరేషన్ స్పఘెట్టి లభిస్తుంది. తేలికైన MLOps చెక్లిస్ట్ బంగారం లాంటిది.
మీ వినియోగ సందర్భానికి సరైన ఓపెన్నెస్ స్థాయిని ఎంచుకోవడం 🧭
కొంచెం వక్ర నిర్ణయ మార్గం:
-
తేలికపాటి సమ్మతి అవసరాలతో వేగంగా రవాణా చేయాలా
-
కఠినమైన గోప్యత లేదా ఆఫ్లైన్ అవసరమా ? బాగా మద్దతు ఉన్న ఓపెన్ స్టాక్, స్వీయ-హోస్ట్ అనుమితిని ఎంచుకోండి మరియు లైసెన్స్లను జాగ్రత్తగా సమీక్షించండి.
-
విస్తృత వాణిజ్య హక్కులు అవసరమా ? వాణిజ్య ఉపయోగం మరియు పునఃపంపిణీని స్పష్టంగా అనుమతించే OSI-అలైన్డ్ కోడ్ ప్లస్ మోడల్ లైసెన్స్లను ఇష్టపడండి [1][5].
-
పరిశోధనలో సరళత అవసరమా ? పునరుత్పత్తి మరియు భాగస్వామ్యత కోసం డేటాను సహా పూర్తిగా అనుమతించండి.
-
ఖచ్చితంగా తెలియదా? రెండింటినీ పైలట్ చేయండి. ఒక వారంలో ఒక మార్గం స్పష్టంగా మెరుగుపడుతుంది.
ఒక ప్రొఫెషనల్ లాగా ఓపెన్ సోర్స్ AI ప్రాజెక్ట్ను ఎలా మూల్యాంకనం చేయాలి 🔍
నేను ఉంచుకునే చిన్న చెక్లిస్ట్, కొన్నిసార్లు నాప్కిన్పై.
-
లైసెన్స్ స్పష్టత — కోడ్ కోసం OSI- ఆమోదించబడింది? బరువులు మరియు డేటా గురించి ఏమిటి? మీ వ్యాపార నమూనాను [1][2][5] ట్రాప్ చేసే ఏవైనా వినియోగ పరిమితులు ఉన్నాయా?
-
డాక్యుమెంటేషన్ — ఇన్స్టాల్, త్వరిత ప్రారంభం, ఉదాహరణలు, ట్రబుల్షూటింగ్. డాక్స్ అనేది సంస్కృతికి సంబంధించిన విషయం.
-
విడుదల కాడెన్స్ — ట్యాగ్ చేయబడిన విడుదలలు మరియు చేంజ్లాగ్లు స్థిరత్వాన్ని సూచిస్తాయి; అప్పుడప్పుడు వచ్చే పుష్లు హీరోయిక్లను సూచిస్తాయి.
-
బెంచ్మార్క్లు మరియు అంచనాలు — పనులు వాస్తవికమైనవా? అంచనాలు అమలు చేయవచ్చా?
-
నిర్వహణ మరియు పాలన — కోడ్ యజమానులను క్లియర్ చేయడం, ఇష్యూ ట్రయాజ్, PR ప్రతిస్పందన.
-
పర్యావరణ వ్యవస్థ సరిపోలిక — మీ హార్డ్వేర్, డేటా స్టోర్లు, లాగింగ్, auth తో బాగా పనిచేస్తుంది.
-
భద్రతా భంగిమ — సంతకం చేసిన కళాఖండాలు, డిపెండెన్సీ స్కానింగ్, CVE నిర్వహణ.
-
కమ్యూనిటీ సిగ్నల్ — చర్చలు, ఫోరమ్ సమాధానాలు, ఉదాహరణ రెపోలు.
విశ్వసనీయ పద్ధతులతో విస్తృత అమరిక కోసం, మీ ప్రక్రియను NIST AI RMF వర్గాలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ కళాఖండాలకు మ్యాప్ చేయండి [3].
డీప్ డైవ్ 1: మోడల్ లైసెన్స్ల గజిబిజి మధ్య భాగం 🧪
అత్యంత సమర్థవంతమైన కొన్ని మోడల్లు "షరతులతో కూడిన ఓపెన్ వెయిట్లు" బకెట్లో ఉంటాయి. అవి అందుబాటులో ఉంటాయి, కానీ వినియోగ పరిమితులు లేదా పునఃపంపిణీ నియమాలతో. మీ ఉత్పత్తి మోడల్ను తిరిగి ప్యాకేజ్ చేయడం లేదా కస్టమర్ వాతావరణాలలోకి షిప్పింగ్ చేయడంపై ఆధారపడకపోతే అది మంచిది. మీకు అవసరమైతే వాస్తవ వ్యతిరేకంగా మీ మ్యాప్ చేయడం కీలకం .
OpenRAIL-శైలి లైసెన్స్లు సమతుల్యతను సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి: బహిరంగ పరిశోధన మరియు భాగస్వామ్యాన్ని ప్రోత్సహించండి, అదే సమయంలో దుర్వినియోగాన్ని నిరుత్సాహపరచండి. ఉద్దేశ్యం మంచిది; బాధ్యతలు ఇప్పటికీ మీదే. నిబంధనలను చదివి, పరిస్థితులు మీ రిస్క్ ఆకలికి సరిపోతాయో లేదో నిర్ణయించుకోండి [5].
డీప్ డైవ్ 2: డేటా పారదర్శకత మరియు పునరుత్పత్తి పురాణం 🧬
“పూర్తి డేటా డంప్లు లేకుండా, ఓపెన్ సోర్స్ AI నకిలీది.” పూర్తిగా కాదు. కొన్ని ముడి డేటాసెట్లు పరిమితం చేయబడినప్పుడు కూడా డేటా మూలం మరియు వంటకాలు అర్థవంతమైన పారదర్శకతను అందించగలవు. మీరు ఫిల్టర్లు, నమూనా నిష్పత్తులు మరియు క్లీనింగ్ హ్యూరిస్టిక్లను మరొక బృందం ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి తగినంతగా డాక్యుమెంట్ చేయవచ్చు. పరిపూర్ణ పునరుత్పత్తి మంచిది. కార్యాచరణ పారదర్శకత తరచుగా సరిపోతుంది [3][5].
డేటాసెట్లు తెరిచి ఉన్నప్పుడు, CC-BY లేదా CC0 వంటి క్రియేటివ్ కామన్స్ ఫ్లేవర్లు సర్వసాధారణం. స్కేల్లో అట్రిబ్యూషన్ ఇబ్బందికరంగా ఉంటుంది, కాబట్టి మీరు దానిని ముందుగానే ఎలా నిర్వహించాలో ప్రామాణీకరించండి.
డీప్ డైవ్ 3: ఓపెన్ మోడల్స్ కోసం ఆచరణాత్మక MLOps 🚢
ఓపెన్ మోడల్ను షిప్పింగ్ చేయడం అంటే ఏదైనా సేవను షిప్పింగ్ చేయడం లాంటిది, దానితో పాటు కొన్ని చిన్న చిన్న లోపాలు కూడా ఉంటాయి.
-
సర్వింగ్ లేయర్ — ప్రత్యేక అనుమితి సర్వర్లు బ్యాచింగ్, KV-కాష్ నిర్వహణ మరియు టోకెన్ స్ట్రీమింగ్ను ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి.
-
పరిమాణీకరణ — చిన్న బరువులు → చౌకైన అనుమితి మరియు సులభమైన అంచు విస్తరణ. నాణ్యమైన ట్రేడ్-ఆఫ్లు మారుతూ ఉంటాయి; మీ పనులతో కొలవండి.
-
పరిశీలన — గోప్యతను దృష్టిలో ఉంచుకుని లాగ్ ప్రాంప్ట్లు/అవుట్పుట్లు. మూల్యాంకనం కోసం నమూనా. సాంప్రదాయ ML కోసం మీరు చేసే విధంగా డ్రిఫ్ట్ తనిఖీలను జోడించండి.
-
నవీకరణలు — మోడల్స్ ప్రవర్తనను సూక్ష్మంగా మార్చగలవు; కానరీలను ఉపయోగించండి మరియు రోల్బ్యాక్ మరియు ఆడిట్ల కోసం ఆర్కైవ్ను ఉంచండి.
-
Eval హార్నెస్ — సాధారణ బెంచ్మార్క్లను మాత్రమే కాకుండా, టాస్క్-నిర్దిష్ట eval సూట్ను నిర్వహించండి. వ్యతిరేక ప్రాంప్ట్లు మరియు జాప్య బడ్జెట్లను చేర్చండి.
ఒక చిన్న బ్లూప్రింట్: సున్నా నుండి ఉపయోగించగల పైలట్ వరకు 10 దశల్లో 🗺️
-
ఒక ఇరుకైన పని మరియు కొలమానాన్ని నిర్వచించండి. ఇంకా గొప్ప ప్లాట్ఫారమ్లు లేవు.
-
విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్న మరియు చక్కగా నమోదు చేయబడిన పర్మిసివ్ బేస్ మోడల్ను ఎంచుకోండి.
-
స్థానిక అనుమితి మరియు సన్నని రేపర్ API ని నిలబెట్టండి. బోరింగ్ గా ఉంచండి.
-
మీ డేటాలోని గ్రౌండ్ అవుట్పుట్లకు తిరిగి పొందడాన్ని జోడించండి.
-
మీ వినియోగదారులు, మొటిమలు మరియు అన్నింటినీ ప్రతిబింబించే చిన్న లేబుల్ చేయబడిన ఎవాల్ సెట్ను సిద్ధం చేయండి.
-
eval లో మీరు చెప్పినట్లయితే మాత్రమే ఫైన్-ట్యూన్ చేయండి లేదా ప్రాంప్ట్-ట్యూన్ చేయండి.
-
జాప్యం లేదా ఖర్చు ఎంత ఉందో లెక్కించండి. నాణ్యతను తిరిగి కొలవండి.
-
లాగింగ్, రెడ్-టీమింగ్ ప్రాంప్ట్లు మరియు దుర్వినియోగ విధానాన్ని జోడించండి.
-
ఫీచర్ ఫ్లాగ్తో గేట్ మరియు చిన్న కోహోర్ట్కి విడుదల.
-
మళ్ళీ మళ్ళీ చెయ్యండి. ప్రతి వారం చిన్న చిన్న మెరుగుదలలను పంపండి... లేదా అవి నిజంగా మెరుగ్గా ఉన్నప్పుడు.
ఓపెన్ సోర్స్ AI గురించి సాధారణ అపోహలు, కొంచెం తొలగిపోయాయి 🧱
-
అపోహ: ఓపెన్ మోడల్స్ ఎల్లప్పుడూ అధ్వాన్నంగా ఉంటాయి. వాస్తవం: సరైన డేటాతో లక్ష్యంగా చేసుకున్న పనుల కోసం, ఫైన్-ట్యూన్ చేయబడిన ఓపెన్ మోడల్స్ పెద్ద హోస్ట్ చేసిన వాటి కంటే మెరుగైన పనితీరును కనబరుస్తాయి.
-
అపోహ: బహిరంగత అంటే అసురక్షితమని అర్థం. వాస్తవికత: బహిరంగత పరిశీలనను మెరుగుపరుస్తుంది. భద్రత గోప్యతపై కాదు, పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటుంది [3].
-
అపోహ: లైసెన్స్ ఉచితం అయితే పర్వాలేదు. వాస్తవికత: ఇది ఉచితం అయినప్పుడు ఇది చాలా , ఎందుకంటే ఉచిత ప్రమాణాల వినియోగం. మీకు స్పష్టమైన హక్కులు కావాలి, వైబ్స్ కాదు [1][5].
ఓపెన్ సోర్స్ AI 🧠✨
ఓపెన్ సోర్స్ AI ఒక మతం కాదు. ఇది మరింత నియంత్రణ, స్పష్టమైన పాలన మరియు వేగవంతమైన పునరావృతంతో మిమ్మల్ని నిర్మించడానికి అనుమతించే ఆచరణాత్మక స్వేచ్ఛల సమితి. ఎవరైనా మోడల్ "ఓపెన్" అని చెప్పినప్పుడు, ఏ లేయర్లు తెరిచి ఉన్నాయో అడగండి: కోడ్, బరువులు, డేటా లేదా యాక్సెస్. లైసెన్స్ చదవండి. దాన్ని మీ వినియోగ కేసుతో పోల్చండి. ఆపై, ముఖ్యంగా, మీ నిజమైన పనిభారంతో దాన్ని పరీక్షించండి.
విచిత్రంగా, ఉత్తమ భాగం సాంస్కృతికమైనది: ఓపెన్ ప్రాజెక్ట్లు సహకారాలను మరియు పరిశీలనను ఆహ్వానిస్తాయి, ఇది సాఫ్ట్వేర్ మరియు వ్యక్తులను రెండింటినీ మెరుగుపరుస్తుంది. గెలిచిన చర్య అతిపెద్ద మోడల్ లేదా అత్యంత అద్భుతమైన బెంచ్మార్క్ కాదని మీరు కనుగొనవచ్చు, కానీ మీరు వాస్తవానికి వచ్చే వారం అర్థం చేసుకోగల, పరిష్కరించగల మరియు మెరుగుపరచగలది. అది ఓపెన్ సోర్స్ AI యొక్క నిశ్శబ్ద శక్తి - వెండి బుల్లెట్ కాదు, రోజును ఆదా చేస్తూ ఉండే బాగా పాతబడిన బహుళ-సాధనం లాంటిది.
చాలా పొడవుగా ఉంది చదవలేదు 📝
ఓపెన్ సోర్స్ AI అనేది AI వ్యవస్థలను ఉపయోగించడానికి, అధ్యయనం చేయడానికి, సవరించడానికి మరియు పంచుకోవడానికి అర్థవంతమైన స్వేచ్ఛ గురించి. ఇది ఫ్రేమ్వర్క్లు, మోడల్లు, డేటా మరియు సాధనాల వంటి పొరలలో కనిపిస్తుంది. ఓపెన్ సోర్స్ను ఓపెన్ వెయిట్లు లేదా ఓపెన్ యాక్సెస్తో కంగారు పెట్టవద్దు. లైసెన్స్ను తనిఖీ చేయండి, మీ నిజమైన పనులతో మూల్యాంకనం చేయండి మరియు మొదటి రోజు నుండే భద్రత మరియు పాలన కోసం డిజైన్ చేయండి. అలా చేయండి, మరియు మీరు వేగం, నియంత్రణ మరియు ప్రశాంతమైన రోడ్మ్యాప్ను పొందుతారు. ఆశ్చర్యకరంగా అరుదైనది, నిజాయితీగా చెప్పాలంటే అమూల్యమైనది 🙃.
ప్రస్తావనలు
[1] ఓపెన్ సోర్స్ ఇనిషియేటివ్ - ఓపెన్ సోర్స్ డెఫినిషన్ (OSD): మరింత చదవండి
[2] OSI - AI & ఓపెన్నెస్పై డీప్ డైవ్: మరింత చదవండి
[3] NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్: మరింత చదవండి
[4] మెటా - లామా మోడల్ లైసెన్స్: మరింత చదవండి
[5] బాధ్యతాయుతమైన AI లైసెన్స్లు (OpenRAIL): మరింత చదవండి