Open Source AI туралы бәрінің құлпын ашатын сиқырлы кілт сияқты айтылады. Ол емес. Бірақ бұл AI жүйелерін құрудың практикалық, рұқсаты бар жеңіл тәсілі, сіз түсінуге, жақсартуға және жеткізушіден коммутаторды ауыстыруды өтінбей-ақ жіберуге болады. Егер сіз «ашық» деп нені есептейтінін, жай маркетинг деген не және оны жұмыста қалай пайдалану керектігін білсеңіз, сіз дұрыс жердесіз. Кофе ішіңіз - бұл пайдалы болады, және, мүмкін, аздап пікір қалдырады ☕🙂.
Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:
🔗 AI-ны бизнесіңізге қалай қосуға болады
Бизнестің ақылды өсуі үшін AI құралдарын біріктірудің практикалық қадамдары.
🔗 Өнімді болу үшін AI қалай пайдалануға болады
Уақытты үнемдейтін және тиімділікті арттыратын тиімді AI жұмыс процестерін табыңыз.
🔗 AI дағдылары дегеніміз не
Болашаққа дайын мамандар үшін маңызды AI құзыреттілігін біліңіз.
🔗 Google Vertex AI дегеніміз не
Google Vertex AI және оның машиналық оқытуды қалай жеңілдететінін түсініңіз.
Ашық бастапқы AI дегеніміз не? 🤖🔓
Ең қарапайым сөзбен айтқанда, Ашық бастапқы AI AI жүйесінің ингредиенттері — код, үлгі салмақтары, деректер құбырлары, оқу сценарийлері және құжаттама — кез келген адамға оларды пайдалануға, зерттеуге, өзгертуге және бөлісуге рұқсат беретін лицензиялар бойынша шығарылатынын білдіреді. Бұл негізгі еркіндік тілі Open Source Definition және оның пайдаланушы еркіндігінің бұрыннан келе жатқан принциптерінен шыққан [1]. AI-мен бұралу - бұл жай кодтан гөрі көп ингредиенттер бар.
Кейбір жобалар барлығын жариялайды: код, оқу деректер көздері, рецепттер және үйретілген үлгі. Басқалары реттелетін лицензиясы бар салмақтарды Экожүйе кейде немқұрайлы стенографияны пайдаланады, сондықтан оны келесі бөлімде ретке келтірейік.
Open Source AI және ашық салмақтар және ашық қолжетімділік 😅
Бұл жерде адамдар бір-бірімен сөйлеседі.
-
Open Source AI — Жоба өз стекіндегі ашық бастапқы бастапқы принциптерді ұстанады. Код OSI мақұлдаған лицензияға сәйкес келеді және тарату шарттары кеңінен пайдалануға, өзгертуге және ортақ пайдалануға мүмкіндік береді. Мұндағы рух OSI сипаттайтын нәрсені көрсетеді: пайдаланушының еркіндігі бірінші орында [1][2].
-
Ашық салмақтар — Үйретілген үлгі салмақтарын жүктеп алуға болады (көбінесе тегін), бірақ тапсырыс бойынша. Пайдалану шарттарын, қайта бөлу шектеулерін немесе есеп беру ережелерін көресіз. Метаның Llama отбасы мұны көрсетеді: кодтық экожүйе ашық, бірақ модель салмақты пайдалануға негізделген шарттармен арнайы лицензия бойынша жеткізіледі [4].
-
Ашық қол жетімділік — API интерфейсін тегін пайдалана аласыз, бірақ сіз салмақты алмайсыз. Эксперимент үшін пайдалы, бірақ ашық емес.
Бұл семантика ғана емес. Сіздің құқықтарыңыз бен тәуекелдеріңіз осы санаттар бойынша өзгереді. OSI-ның AI және ашықтық бойынша қазіргі жұмысы осы нюанстарды қарапайым тілмен ашады [2].
Open Source AI шынымен жақсы ✅
Жылдам әрі адал болайық.
-
Тексеру мүмкіндігі — кодты оқуға, деректер рецептерін тексеруге және жаттығу қадамдарын қадағалауға болады. Бұл сәйкестікке, қауіпсіздік шолуларына және ескі қызығушылыққа көмектеседі. NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы ашық жобалар оңайырақ қанағаттандыра алатын құжаттама мен ашықтық тәжірибесін ынталандырады [3].
-
Бейімделу - Сіз жеткізушінің жол картасына қосылмағансыз. Шанышқылаңыз. Оны түзетіңіз. Жеткізіңіз. Лего, желімделген пластик емес.
-
Шығындарды бақылау - арзанырақ болған кезде өзін-өзі хост. Бұлт болмаған кезде бұлтқа айналады. Аппараттық құралдарды араластырыңыз және сәйкестендіріңіз.
-
Қауымдастық жылдамдығы : Қателер түзетіледі, жерді сипаттайды және сіз құрдастардан үйренесіз. Бесоқ? Кейде. Өнімді ме? Жиі.
-
Басқарудың анықтығы — Нақты ашық лицензияларды болжауға болады. Мұны сейсенбіде тыныш өзгеретін API қызмет көрсету шарттарымен салыстырыңыз.
Бұл тамаша ма? Жоқ. Бірақ келіссөздер түсінікті - көптеген қара жәшік қызметтерінен алатыныңыздан да көп.
Ашық бастапқы AI стегі: код, салмақтар, деректер және желім 🧩
Жасанды лазанья сияқты AI жобасын елестетіп көріңіз. Барлық жерде қабаттар.
-
Фреймворктер және орындалу уақыты — Үлгілерді анықтауға, үйретуге және қызмет көрсетуге арналған құрал (мысалы, PyTorch, TensorFlow). Салауатты қауымдастықтар мен құжаттар бренд атауларынан маңыздырақ.
-
Модельдік архитектуралар — Жоспар: трансформаторлар, диффузиялық модельдер, іздеу арқылы кеңейтілген қондырғылар.
-
Салмақтар — Жаттығу кезінде алынған параметрлер. Мұнда «Ашық» жүктеп алу мүмкіндігіне ғана емес, қайта бөлуге және коммерциялық пайдалану құқығына байланысты.
-
Деректер мен рецепттер — Курация сценарийлері, сүзгілер, толықтырулар, жаттығу кестелері. Мұндағы мөлдірлік - қайталану үшін алтын.
-
Құралдау және ұйымдастыру — Қорытынды серверлер, векторлық дерекқорлар, бағалау қондырғылары, бақылау мүмкіндігі, CI/CD.
-
Лицензиялау - сіз шынымен не істей алатыныңызды шешетін тыныш тірек. Төменде толығырақ.
Ашық бастапқы AI үшін 101 лицензиясы 📜
Сізге заңгер болудың қажеті жоқ. Сізге үлгілерді анықтау керек.
-
Рұқсат беретін код лицензиялары — MIT, BSD, Apache-2.0. Apache көптеген командалар бағалайтын айқын патент грантын қамтиды [1].
-
Copyleft — GPL отбасы туынды құралдардың бірдей лицензия бойынша ашық болуын талап етеді. Күшті, бірақ оны архитектураңызда жоспарлаңыз.
-
Үлгіге арналған лицензиялар — Салмақтар мен деректер жиындары үшін жауапты AI лицензиялары тобы (OpenRAIL) сияқты реттелетін лицензияларды көресіз. Бұл пайдалануға негізделген рұқсаттар мен шектеулерді кодтайды; кейбіреулері коммерциялық пайдалануға кең мүмкіндік береді, ал басқалары дұрыс пайдаланбауға қарсы қоршаулар қосады [5].
-
Деректер үшін Creative Commons — CC-BY немесе CC0 деректер жиындары мен құжаттар үшін ортақ. Атрибуцияны шағын көлемде басқаруға болады; үлгіні ерте құру.
Кеңес: Әрбір тәуелділікті, оның лицензиясын және коммерциялық қайта бөлуге рұқсат етілгенін көрсететін бір пейджерді сақтаңыз. Қызықсыз ба? Иә. Қажет пе? Сондай-ақ иә.
Салыстыру кестесі: танымал Open Source AI жобалары және олар қай жерде жарқырайды 📊
әдейі шамалы ретсіз - нақты ноталар осылай көрінеді
| Құрал / Жоба | Кімге арналған | Бағасы | Неліктен ол жақсы жұмыс істейді |
|---|---|---|---|
| PyTorch | Зерттеушілер, инженерлер | Тегін | Динамикалық графиктер, үлкен қауымдастық, күшті құжаттар. Өнімде шайқаста сыналған. |
| TensorFlow | Кәсіпорын командалары, ML операциялары | Тегін | Графикалық режим, TF-Қызмет көрсету, экожүйе тереңдігі. Кейбіреулер үшін жылдам оқу, әлі де сенімді. |
| Құшақтап тұрған бет трансформаторлары | Мерзімі бар құрылысшылар | Тегін | Алдын ала дайындалған модельдер, конвейерлер, деректер жинақтары, оңай реттеу. Шынымды айтсам, төте жол. |
| vLLM | Инфра-саналы командалар | Тегін | Жылдам LLM қызметі, тиімді КВ кэш, жалпы графикалық процессорларда күшті өткізу қабілеті. |
| Llama.cpp | Өңдеушілер, шеткі құрылғылар | Тегін | Модельдерді кванттау арқылы ноутбуктер мен телефондарда жергілікті түрде іске қосыңыз. |
| LangChain | Қолданба әзірлеушілері, прототиптері | Тегін | Құрастырылатын тізбектер, қосқыштар, агенттер. Қарапайым болсаң, тез жеңеді. |
| Тұрақты диффузия | Шығармашылықтар, өнім топтары | Еркін салмақтар | Жергілікті немесе бұлттық кескінді жасау; ауқымды жұмыс процестері және оның айналасындағы пайдаланушы интерфейстері. |
| Оллама | Жергілікті CLI-ді жақсы көретін әзірлеушілер | Тегін | Жергілікті үлгілерді тарту және іске қосу. Лицензиялар картаның үлгісіне қарай өзгереді, оны қараңыз. |
Иә, көптеген «Тегін». Хостинг, графикалық процессорлар, сақтау және адам сағаттары тегін емес.
Компаниялар ашық бастапқы AI-ны жұмыста қалай пайдаланады 🏢⚙️
Сіз екі экстремалды естисіз: не әркім бәрін өзі қабылдауы керек, немесе ешкім болмауы керек. Шынайы өмір шыдамдырақ.
-
Тез прототиптеу — UX және әсерді тексеру үшін рұқсат етілген ашық үлгілерден бастаңыз. Кейінірек рефактор.
-
Гибридті қызмет көрсету — Құпиялылыққа сезімтал қоңыраулар үшін VPC орналастырылған немесе жергілікті үлгіні сақтаңыз. Ұзын құйрық немесе тік жүктеме үшін орналастырылған API-ге қайта оралыңыз. Өте қалыпты.
-
Тар тапсырмалар үшін дәл баптау — Доменді бейімдеу көбінесе өңделмеген масштабты жеңеді.
-
RAG барлық жерде — іздеу арқылы кеңейтілген буын деректеріңіздегі жауаптарды негіздеу арқылы галлюцинацияларды азайтады. Ашық векторлық ДҚ және адаптерлер мұны қолжетімді етеді.
-
Edge және офлайн — Ноутбуктер, телефондар немесе браузерлер үшін құрастырылған жеңіл үлгілер өнімнің беттерін кеңейтеді.
-
Сәйкестік және аудит - Сіз жігерді тексере алатындықтан, аудиторларда нақты бір нәрсе бар. Оны NIST RMF санаттарына және құжаттама нұсқаулығына сәйкес келетін жауапты AI саясатымен жұптаңыз [3].
Кішкентай өріс ескертуі: Мен көрген құпиялылықты ойлайтын SaaS командасы (орта нарық, ЕО пайдаланушылары) гибридті орнатуды қабылдады: сұраулардың 80% үшін VPC ішіндегі шағын ашық үлгі; сирек, ұзақ мәтінмәндік шақырулар үшін орналастырылған API-ге көшу. Олар жалпы жолдың кешігуін қысқартты және DPIA құжат айналымын мұхитты қайнатпай жеңілдетеді.
Сіз жоспарлауыңыз керек тәуекелдер мен қиындықтар 🧨
Бұл туралы үлкендер болайық.
-
Лицензияның дрейфі — репо MIT-ті бастайды, содан кейін салмақтар реттелетін лицензияға ауысады. Ішкі тізілімді жаңартып отырыңыз, әйтпесе сәйкестікке тосын сый жібересіз [2][4][5].
-
Деректердің шығуы — анық емес құқықтары бар оқу деректері үлгілерге ағып кетуі мүмкін. Дірілдерді емес, дереккөздерді қадағалаңыз және деректер жиынтығы лицензияларын орындаңыз [5].
-
Қауіпсіздік — үлгі артефактілерін кез келген басқа жеткізу тізбегі сияқты өңдеңіз: бақылау сомасы, қол қойылған шығарылымдар, SBOM. Тіпті минималды SECURITY.md үнсіздікті жеңеді.
-
Сапа ауытқуы — Ашық үлгілер әр түрлі болады. Тек көшбасшылар тақтасымен емес, тапсырмаларыңызбен бағалаңыз.
-
Жасырын инфра құны — Жылдам қорытынды GPU, кванттау, пакеттеу, кэштеуді қажет етеді. Ашық құралдардың көмегі; сіз әлі де есептеуде төлейсіз.
-
Басқару қарызы - Үлгінің өмірлік цикліне ешкім ие болмаса, конфигурация спагетти аласыз. Жеңіл MLOps бақылау тізімі алтын болып табылады.
Пайдалану жағдайыңыз үшін дұрыс ашықтық деңгейін таңдау 🧭
Сәл қисық шешім жолы:
-
Жеңіл сәйкестік қажеттіліктерімен жылдам жеткізу керек Рұқсат етілген ашық үлгілерден, ең аз баптаудан, бұлттық қызмет көрсетуден бастаңыз.
-
Қатаң құпиялылық немесе желіден қажет пе? Жақсы қолдау көрсетілетін ашық стекті, өзіндік хост қорытындысын таңдаңыз және лицензияларды мұқият қарап шығыңыз.
-
Кең коммерциялық құқықтар мен қайта бөлу қажет пе OSI теңестірілген кодты және коммерциялық пайдалануға және қайта бөлуге нақты рұқсат беретін үлгілік лицензияларға артықшылық беріңіз [1][5].
-
Зерттеу икемділігі қажет пе ? Деректерді қоса алғанда, қайталану және бөлісу мүмкіндігі үшін рұқсат етілген басынан аяғына дейін өтіңіз.
-
Сенімсіз бе? Екеуі де ұшқыш. Бір жол бір аптадан кейін жақсырақ болады.
Open Source AI жобасын кәсіби маман сияқты қалай бағалауға болады 🔍
Мен сақтайтын жылдам бақылау парағы, кейде майлықта.
-
Лицензияның анықтығы — код үшін OSI мақұлдады ма? Салмақтар мен деректер туралы не деуге болады? [1][2][5] бизнес үлгісін бұзатын кез келген пайдалану шектеулері бар ма?
-
Құжаттама — Орнату, жылдам іске қосу, мысалдар, ақауларды жою. Құжаттар - бұл мәдениет.
-
Шығарылым каденциясы — Белгіленген шығарылымдар мен өзгерту журналдары тұрақтылықты ұсынады; бірен-саран итермелеу батырлықты білдіреді.
-
Эталондар мен бағалаулар — Тапсырмалар шынайы ма? Бағаларды орындауға болады ма?
-
Техникалық қызмет көрсету және басқару — Таза код иелері, мәселенің триажы, PR-жауаптылығы.
-
Экожүйені сәйкестендіру — жабдықпен, деректер қоймаларымен, журналдармен, аутентификациямен жақсы ойнайды.
-
Қауіпсіздік жағдайы — Қол қойылған артефактілер, тәуелділікті сканерлеу, CVE өңдеу.
-
Қауымдастық сигналы — Талқылаулар, форум жауаптары, мысал репо.
Сенімді тәжірибелермен кеңірек теңестіру үшін процесті NIST AI RMF санаттарымен және құжаттама артефактілерімен салыстырыңыз [3].
1-терең сүңгу: үлгі лицензиялардың бейберекет ортасы 🧪
Ең қабілетті модельдердің кейбірі «шарттары бар ашық салмақ» шелегінде тұрады. Олар қол жетімді, бірақ пайдалану шектеулері немесе қайта бөлу ережелері бар. Егер сіздің өніміңіз үлгіні қайта орау немесе тұтынушы ортасына жіберуге тәуелді болмаса, бұл жақсы болуы мүмкін. Егер сізге болса , келіссөздер жүргізіңіз немесе басқа базаны таңдаңыз. блог жазбасы [4][5] емес, нақты төменгі ағынды жоспарларыңызды салыстыру .
OpenRAIL үлгісіндегі лицензиялар тепе-теңдік сақтауға тырысады: теріс пайдалануды болдырмай, ашық зерттеу мен бөлісуді ынталандырады. Ниет жақсы; міндеттемелер әлі де сіздікі. Шарттарды оқып шығыңыз және шарттар сіздің тәуекелдік тәбетіңізге сәйкес келетінін шешіңіз [5].
2-терең сүңгу: деректердің ашықтығы және қайталану мифі 🧬
«Деректердің толық қоқыстары болмаса, ашық бастапқы AI жалған болып табылады.» Мүлдем емес. Деректердің шығуы мен рецепттері кейбір өңделмеген деректер жиыны шектелген кезде де мағыналы мөлдірлікті қамтамасыз ете алады. Сүзгілерді, іріктеу арақатынастарын және тазалау эвристикасын басқа топ шамамен нәтижелерге жеткілікті түрде құжаттай аласыз. Керемет қайталану жақсы. Әрекет етуші ашықтық жиі жеткілікті [3][5].
Деректер жиындары ашық болғанда, CC-BY немесе CC0 сияқты Creative Commons дәмі жиі кездеседі. Масштаб бойынша атрибуция ыңғайсыз болуы мүмкін, сондықтан оны қалай өңдейтініңізді ертерек стандарттаңыз.
Терең сүңгу 3: ашық үлгілерге арналған практикалық MLOps 🚢
Ашық үлгіні жеткізу кез келген қызметті жөнелту сияқты, сонымен қатар бірнеше ерекшеліктер.
-
Қызмет көрсету деңгейі — Мамандандырылған қорытынды серверлері топтаманы, KV-кэшті басқаруды және таңбалауыш ағынын оңтайландырады.
-
Кванттау — кішірек салмақ → арзанырақ қорытынды және жиекті орналастыру оңай. Сапалық келісімдер әртүрлі болады; тапсырмаларыңызбен өлшеңіз .
-
Бақылану — Құпиялылықты ескере отырып, сұрауларды/шығыстарды тіркеу. Бағалау үшін үлгі. Дәстүрлі ML үшін сияқты дрейф тексерулерін қосыңыз.
-
Жаңартулар — Үлгілер әрекетті мұқият өзгерте алады; канарейлерді пайдаланыңыз және кері қайтару және тексерулер үшін мұрағатты сақтаңыз.
-
Бағалау құралы — жалпы көрсеткіштерді ғана емес, тапсырмаға арналған бағалау жиынтығын сақтаңыз. Қарсылық шақырулары мен кідіріс бюджеттерін қосыңыз.
Шағын сызба: 10 қадамда нөлден пайдалануға жарамды пилотқа дейін 🗺️
-
Бір тар тапсырма мен метриканы анықтаңыз. Әлі үлкен платформалар жоқ.
-
Кеңінен қолданылатын және жақсы құжатталған рұқсат етілген базалық үлгіні таңдаңыз.
-
Тұрақты жергілікті қорытынды және жұқа орауыш API. Оны қызықсыз ұстаңыз.
-
Деректердегі жердегі шығыстарға іздеуді қосыңыз.
-
Пайдаланушыларды, сүйелдерді және барлығын көрсететін кішкентай таңбаланған бағалау жинағын дайындаңыз.
-
Егер бағалаушы сізге қажет деп айтса ғана дәл баптаңыз немесе жылдам баптаңыз.
-
Кідіріс немесе шығынның шағуын анықтаңыз. Сапаны қайта өлшеңіз.
-
Тіркеуді, қызыл командалық сұрауларды және теріс пайдалану саясатын қосыңыз.
-
Функционалдық жалаушамен қақпаны ашыңыз және шағын когортаға жіберіңіз.
-
Қайталау. Шағын жақсартуларды апта сайын жіберіңіз… немесе шынымен жақсырақ болғанда.
Open Source AI туралы кең таралған мифтер аздап жойылды 🧱
-
Миф: ашық модельдер әрқашан нашар. Шындық: дұрыс деректері бар мақсатты тапсырмалар үшін дәл реттелген ашық үлгілер үлкенірек орналастырылған модельдерден асып түседі.
-
Миф: ашық деген сенімсіз дегенді білдіреді. Шындық: ашықтық бақылауды жақсартады. Қауіпсіздік құпияға емес, тәжірибеге байланысты [3].
-
Миф: лицензия тегін болса да маңызды емес. Шындық: бұл тегін болған кезде өте Сіз діріл емес, нақты құқықтарды қалайсыз [1][5].
Ашық бастапқы AI 🧠✨
Ашық бастапқы AI дін емес. Бұл сізге көбірек бақылау, анық басқару және жылдамырақ итерация арқылы құруға мүмкіндік беретін практикалық еркіндіктер жиынтығы. Біреу модель «ашық» деп айтқанда, қай қабаттардың ашық екенін сұраңыз: код, салмақтар, деректер немесе жай ғана кіру. Лицензияны оқыңыз. Оны пайдалану жағдайыңызбен салыстырыңыз. Содан кейін, ең бастысы, оны нақты жұмыс жүктемеңізбен тексеріңіз.
Ең жақсы бөлігі, біртүрлі, мәдени: ашық жобалар жарналар мен тексерулерді шақырады, бұл бағдарламалық жасақтаманы да, адамдарды да жақсартады. Жеңіске жеткен қадам ең үлкен үлгі немесе ең жарқын эталон емес, бірақ келесі аптада түсінуге, түзетуге және жақсартуға болатынын білуіңіз мүмкін. Бұл Open Source AI-ның тыныш күші - күміс оқ емес, күнді үнемдейтін жақсы тозған көп құрал сияқты.
Тым ұзақ оқымадым 📝
Open Source AI - бұл AI жүйелерін пайдалану, зерттеу, өзгерту және ортақ пайдалану еркіндігі. Ол қабаттарда көрсетіледі: жақтаулар, үлгілер, деректер және құралдар. Ашық көзді ашық салмақпен немесе ашық қолжетімділікпен шатастырмаңыз. Лицензияны тексеріңіз, нақты тапсырмаларыңызбен бағалаңыз және бірінші күннен бастап қауіпсіздік пен басқару үшін дизайн жасаңыз. Мұны жасаңыз, сонда сіз жылдамдықты, бақылауды және тыныш жол картасын аласыз. Таңғаларлық сирек, шынымды айтсам баға жетпес 🙃.
Анықтамалар
[1] Open Source Initiative - Open Source Definition (OSD): толығырақ оқу
[2] OSI - AI және ашықтыққа терең бойлау: толығырақ оқу
[3] NIST - AI тәуекелдерін басқару құрылымы: толығырақ оқу
[4] Meta - Llama моделі лицензиясы: толығырақ оқу
[5] Жауапты AI лицензиялары (OpenRAIL): толығырақ