您是否使用开源 AI 工具并希望在 2024 年保持领先地位？
在人工智能领域，大量新工具和技术不断涌现。因为它们免费且易于使用。这就是为什么开源人工智能工具对人工智能开发人员来说越来越普遍的原因。
了解2024 年你需要了解的6 大开源 AI 工具。这些工具将让你能够使用尖端技术和新应用程序，从而改变你使用 AI 的方式。
想象一下，您可以免费且不受任何限制地使用最先进的 AI 工具。通过简化您的工作并改善您的项目，这些工具将帮助您将 AI 技能提升到一个新的水平。
什么是开源 AI 工具？
顾名思义，开源 AI 工具是一种已创建并可供所有人使用的软件或平台。任何人都可以查看、更改和使用源代码。这让 AI 社区的人们可以共同合作并提出新想法，因为程序员可以对该工具进行添加，使其更有用，并根据自己的需求进行更改。
很多时候，开源 AI 工具都是免费使用的。这使得 更多人能够接触到AI 技术 ，并鼓励开放性和社区驱动的开发。让我们找出最适合您的 AI 开发之旅的工具。
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2024 年的 6 种开源 AI 工具
1. TensorFlow
TensorFlow
Google 的 TensorFlow 是一个开源机器学习框架，用于开发和部署尖端机器学习模型。它始于 2011 年 Google Brain Team 内部的一个项目，旨在开发深度学习神经网络。后来，它于 2015 年成为一款开源 AI 工具。
现在，它因其多功能性和训练模型的效率而被数据科学家、软件开发人员、教育工作者和学生广泛使用。TensorFlow 使用数据流图进行操作，其中节点表示数学运算，边表示多维数组（称为张量，分别称为节点和边）。
由于其作为开源 AI 框架的简单性和易用性，TensorFlow 是最受初学者欢迎的开源 AI 工具。
TensorFlow 的主要功能
TensorFlow 灵活并提供模块化。
支持 Javascript、Python 和 C++
具有 Keras 等高级 API，以简化模型创建和训练。
让您直观地看到图形的各个部分，使其更易于理解和调试。
在多个 GPU 上训练神经网络。这种并行性对于大型系统来说非常重要。
TensorFlow 的优点 TensorFlow 的缺点
TensorFlow 支持移动和物联网设备 强调数字数据而不是符号推理。
对于某些特定任务，TensorFlow 处理单元比 CPU 和 GPU 更快 它仅支持 NVIDIA 和 Python 进行 GPU 编程
TensorFlow 库始终保持更新以确保最佳性能
TensorFlow 的定价
TensorFlow 是免费且开源的。
2.Pytorch
Pytorch
PyTorch 是一款功能强大且易于使用的 Python 深度学习工具。它通常用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别。它于 2016 年由 Facebook 的 AI 研究实验室发布，是一款基于 Python 的开源 AI/ML 应用程序制作工具。
它与 Python 工具配合良好，并支持 GPU 加速。因此，训练模型和运行实验变得快速而简单。许多研究人员和开发人员使用它来快速制作软件原型并进行 AI 和深度学习研究。
PyTorch 的主要特性
使用 TorchScript，PyTorch 可以在 Eager 模式和图形模式之间切换
你可以使用 Pytorch 在 C++ 上部署模型
支持用于研究和生产的可扩展分布式训练。
所有主要的公共云都支持它以实现灵活的开发。
PyTorch 改进了其 API，以处理 iOS 和 Android ML 应用程序的常见预处理和集成任务。
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PyTorch 的优点 PyTorch 的缺点
PyTorch 因其多功能性和易用性而闻名 您需要第三方工具进行可视化
它为 GPU 提供了出色的支持，从而实现了加速计算 PyTorch 并不适用于较大的数据集，并且会降低大规模数据集的性能
PyTorch 在最流行的云平台上提供了多种部署方法
PyTorch 的定价
Pytorch 是一个开源深度学习框架，您可以免费下载。
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3. Keras
喀拉拉
Keras 是一个用 Python 编写的高级深度学习 API ，它提供了一个易于使用的界面来创建和训练神经网络。它由 Google 的 TensorFlow 主要贡 暗网的安全规则 献者 François Chollet 于 2015 年创立。Keras 通过提供高级 API 来帮助开发人员，并在 TensorFlow 或 PyTorch 等流行框架上运行，以轻松执行涉及深度学习的任务。
Keras 的主要特点
Keras 是围绕基本数据结构（例如模型和层）构建的。
它涵盖了从数据处理开始，然后是超参数调整，最后是部署的机器学习工作流程。
Keras 可轻松地在 GPU 和 CPU 上工作，从而有效地扩展计算。
您将获得 Keras 中的预定义层、激活函数、损失函数和优化器。
为不同的架构提供快速实验。
Keras 的优点 Keras 的缺点
Keras 因其简单的用户界面而最适合初学者 在复杂的架构下表现不佳
支持在不同类型的设备上部署 缺乏动 移动电话号码列表 态图表创建功能
允许用户使用最少的代码行构建神经网络 有时会出现不寻常的错误
Keras 的定价
Keras 是一个免费的开源深度学习 Python 框架。
4. 拉萨
拉萨
虽然 OpenAI 提供了生成式 AI 模型来构建 AI 聊天机器人 和 AI 助手，但它不是开源的或免费的。但与 OpenAI 不同的是，还有一种名为 Rasa 的替代方案。它是一种开源 AI 工具，支持自然语言 (NLP) 和自然语言理解 (NLU)，以创建创新的聊天机器人和 AI 助手。
Rasa 由 Alex Weidauer 于 2016 年创立
旨在为开发人员提供创建符合其要求的对话代理所需的工具。
Rasa 的主要特点
Rasa 非常擅长理解用户所说的内容，因为它非常了解自然语言。
开发人员可以通过将 Rasa 聊天机器人集成到不同的 ML 模型中来定制适合特定用例的聊天机器人。
Rasa 可以跟踪对话的背景，以便智能地回应相关答案。
Rasa 聊天机器人可以在多个平台上使用。
Rasa 管道让开发人员通过纳入机器学习模型来增强聊天机器人的智能。
Rasa 通过提供供人类评估的例子来鼓励主动学习。
Rasa 的优点 Rasa的缺点
Rasa Open Source 让您可以使用用户数据训练模型，因此它可以用于任何语言或主题。 Rasa 并不适合初学者，因为你需要额外的 NLP 开发知识
Rasa 拥有强大的社区，鼓励开发人员共同合作并提出新的想法。 Rasa 的免费选项无法承载高流量。你需要购买付费计划
开发人员可以通过遵循一些原语来微调他们的 ML 管道 主要设计用于聊天机器人
Rasa的定价
Rasa 是开源且免费的，但它提供基本支持和对 Rasa 平台的完全访问权限，价格为 35,000 美元。
5.Acumos AI
Acumos 人工智能
Acumos AI 是一个开源平台和框架，通过标准化基础架构堆栈和 AI 模型运行所需的部件，使构建、共享和使用 AI 应用变得更加容易。它支持 Java、Python、R 和其他受支持的工具包或语言，因为该平台的设计与语言无关。
AT&T 和 Tech Mahindra 合作开发了 Acumos AI。目标是在 Linux 基金会深度学习下开发一款开源 AI 工具，以便开发人员、企业家和企业能够更多地利用 AI。
Acumos AI 的主要特点
标准化的技术使事情变得更容易理解。
容器化的部署让连接云端和本地变得容易。
将 AI 应用程序导出为 Docker 镜像以供云或私人使用。
一种允许您拖放图像的可视化设计工具。
数据代理获取数据、对用户进行数据培训并存储数据。
与各种 AI 框架和工具集成。
您不需要代码知识就可以使用可见的 IDE 来链接工具包和模型。
优点 Acumos AI 缺点 Acumos AI
Acumos AI 是开源的，可以简化每个人的 AI 应用程序开发和部署。 Acumos AI 简化了 AI 应用程序的集成，但由于基于云的环境，初学者发现该过程具有挑战性
Acumos AI 用户可以在 Acumos AI 市场中分享他们预先构建的 AI 应用程序 为了处理高级编程语言，Acumos AI 的用户需要成为专家
Acumos AI 不依赖于任何特定的运行时基础设施，这可能需要用户适应不同的环境进行部署。
Acumos AI 的定价
Acumos AI 是开源且免费的。
6. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP
Apache OpenNLP 是一套 基于机器学习的 自然语言处理工具。这款免费的开源 Java 工具可让您从网页和文本文件等自然语言源中获取有用的数据。
Apache 软件基金会创建它是为了帮助完成不同的 NLP 任务，并为用户提供一种使用命令行界面 (CLI) 训练和测试模型的方法。该库具有已为不同语言设置的模型，用户可以下载它们并将它们用于依赖于该语言的作业。
Apache OpenNLP 的主要功能
它可以执行标准 NLP 任务，如标记化、POS 标记、命名实体提取等。
使用朴素贝叶斯、最大熵和感知器等方法的机器学习工具包。
提供针对各种语言的预建模型和带注释的文本资源。
为您提供自动化 Java API 和命令行界面。
模块化方法让您可以构建完整的 NLP 管道。
Apache OpenNLP 的优点 Apache OpenNLP 的缺点
Apache OpenNLP 是 Apache 软件基金会支持的开源项目 Apache OpenNLP 提供的预建模型可能需要进一步训练才能适合用户应用程序的特定要求。
Apache OpenNLP API 提供了详细的入门文档 Apache OpenNLP 的发展可能会很慢甚至停滞
初学者可以轻松使用的 API 文档中缺少一些模型，这些模型需要针对特定用例进行手动训练。
Apache OpenNLP 的定价
Apache OpenNLP 是开源且免费的。
利用开源人工智能的优势
过去几年，人工智能 (AI) 取得了长足进步。开源技术在 AI 开发中的应用越来越多，这是推动这一增长的重要原因。开源 AI 具有诸多优势，有助于让 AI 技术更易于获取，并推动其向前发展。
1. 更便宜：开源 AI 系统通常免费或比私人 AI 解决方案成本更低，因此使用它们可以为您省钱。
2. 灵活且可定制：开源 AI 系统提供更多的定制化和灵活性，因为用户可以根据自己的需要更改代码。
3. 社区支持：开源AI项目通常拥有庞大的开发者和用户群体，他们互相帮助、共享信息并努力使系统变得更好。
