ઓપન સોર્સ AI શું છે?

ઓપન સોર્સ AI શું છે?

ઓપન સોર્સ AI વિશે એવી રીતે વાત કરવામાં આવે છે જાણે તે એક જાદુઈ ચાવી હોય જે બધું ખોલી નાખે છે. એવું નથી. પરંતુ તે એક વ્યવહારુ, પરવાનગી-હળવા AI સિસ્ટમ્સ બનાવવાની રીત છે જેને તમે સમજી શકો છો, સુધારી શકો છો અને વિક્રેતાને સ્વીચ ફ્લિપ કરવાની વિનંતી કર્યા વિના મોકલી શકો છો. જો તમે વિચાર્યું હોય કે "ખુલ્લું" શું ગણાય છે, ફક્ત માર્કેટિંગ શું છે, અને કામ પર તેનો ખરેખર ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો, તો તમે યોગ્ય સ્થાને છો. કોફી લો - આ ઉપયોગી થશે, અને કદાચ થોડું મંતવ્ય હશે ☕🙂.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 તમારા વ્યવસાયમાં AI નો સમાવેશ કેવી રીતે કરવો
સ્માર્ટ બિઝનેસ વૃદ્ધિ માટે AI ટૂલ્સને એકીકૃત કરવા માટેના વ્યવહારુ પગલાં.

🔗 વધુ ઉત્પાદક બનવા માટે AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો
અસરકારક AI વર્કફ્લો શોધો જે સમય બચાવે છે અને કાર્યક્ષમતા વધારે છે.

🔗 AI કૌશલ્ય શું છે?
ભવિષ્ય માટે તૈયાર વ્યાવસાયિકો માટે જરૂરી મુખ્ય AI ક્ષમતાઓ શીખો.

🔗 ગૂગલ વર્ટીક્સ એઆઈ શું છે?
ગૂગલના વર્ટેકસ એઆઈ અને તે મશીન લર્નિંગને કેવી રીતે સુવ્યવસ્થિત કરે છે તે સમજો.

ઓપન સોર્સ AI શું છે? 🤖🔓

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, ઓપન સોર્સ AI નો અર્થ એ છે કે AI સિસ્ટમના ઘટકો - કોડ, મોડેલ વેઇટ, ડેટા પાઇપલાઇન્સ, તાલીમ સ્ક્રિપ્ટ્સ અને દસ્તાવેજીકરણ - લાઇસન્સ હેઠળ પ્રકાશિત કરવામાં આવે છે જે કોઈપણને વાજબી શરતોને આધીન, તેનો ઉપયોગ, અભ્યાસ, સંશોધિત અને શેર કરવાની મંજૂરી આપે છે. તે મુખ્ય સ્વતંત્રતા ભાષા ઓપન સોર્સ વ્યાખ્યા અને વપરાશકર્તા સ્વતંત્રતાના તેના લાંબા સમયથી ચાલતા સિદ્ધાંતો [1] માંથી આવે છે. AI સાથેનો વળાંક એ છે કે ફક્ત કોડ કરતાં વધુ ઘટકો છે.

કેટલાક પ્રોજેક્ટ્સ બધું જ પ્રકાશિત કરે છે: કોડ, તાલીમ ડેટા સ્ત્રોતો, વાનગીઓ અને તાલીમ પામેલા મોડેલ. અન્ય પ્રોજેક્ટ્સ કસ્ટમ લાઇસન્સ સાથે ફક્ત વજન . ઇકોસિસ્ટમ ક્યારેક ઢોંગી શોર્ટહેન્ડનો ઉપયોગ કરે છે, તો ચાલો તેને આગામી વિભાગમાં વ્યવસ્થિત કરીએ.

ઓપન સોર્સ એઆઈ વિરુદ્ધ ઓપન વેઈટ્સ વિરુદ્ધ ઓપન એક્સેસ 😅

આ તે જગ્યા છે જ્યાં લોકો એકબીજાની પાછળ પાછળ વાતો કરે છે.

  • ઓપન સોર્સ AI — આ પ્રોજેક્ટ તેના સ્ટેકમાં ઓપન સોર્સ સિદ્ધાંતોનું પાલન કરે છે. કોડ OSI-મંજૂર લાઇસન્સ હેઠળ છે, અને વિતરણ શરતો વ્યાપક ઉપયોગ, ફેરફાર અને શેરિંગને મંજૂરી આપે છે. અહીંનો ભાવના OSI જે વર્ણવે છે તે પ્રતિબિંબિત કરે છે: વપરાશકર્તાની સ્વતંત્રતા પ્રથમ આવે છે [1][2].

  • ખુલ્લા વજન — તાલીમ પામેલા મોડેલ વજન ડાઉનલોડ કરી શકાય છે (ઘણીવાર મફત) પરંતુ કસ્ટમાઇઝ્ડ શરતો હેઠળ. તમે ઉપયોગની શરતો, પુનઃવિતરણ મર્યાદાઓ અથવા રિપોર્ટિંગ નિયમો જોશો. મેટાનો લામા પરિવાર આ સમજાવે છે: કોડ ઇકોસિસ્ટમ ખુલ્લી છે, પરંતુ મોડેલ વજન ઉપયોગ-આધારિત શરતો [4] સાથે ચોક્કસ લાઇસન્સ હેઠળ મોકલવામાં આવે છે.

  • ઓપન એક્સેસ — તમે API મેળવી શકો છો, કદાચ મફતમાં, પણ તમને વજન સમજાતું નથી. પ્રયોગ માટે મદદરૂપ છે, પણ ઓપન સોર્સ માટે નહીં.

આ ફક્ત અર્થશાસ્ત્ર નથી. તમારા અધિકારો અને જોખમો આ શ્રેણીઓમાં બદલાય છે. AI અને ખુલ્લાપણું પર OSI નું વર્તમાન કાર્ય આ ઘોંઘાટને સરળ ભાષામાં ઉજાગર કરે છે [2].

ઓપન સોર્સ AI ખરેખર સારું શું બનાવે છે ✅

ચાલો ઝડપી અને પ્રમાણિક બનીએ.

  • ઑડિટબિલિટી — તમે કોડ વાંચી શકો છો, ડેટા રેસિપીનું નિરીક્ષણ કરી શકો છો અને તાલીમના પગલાં શોધી શકો છો. તે પાલન, સલામતી સમીક્ષાઓ અને જૂના જમાનાની જિજ્ઞાસામાં મદદ કરે છે. NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક દસ્તાવેજીકરણ અને પારદર્શિતા પ્રથાઓને પ્રોત્સાહન આપે છે જે ઓપન પ્રોજેક્ટ્સ વધુ સરળતાથી સંતોષી શકે છે [3].

  • અનુકૂલનક્ષમતા — તમે વિક્રેતાના રોડમેપમાં બંધાયેલા નથી. તેને ફોર્ક કરો. તેને પેચ કરો. તેને મોકલો. લેગો, ગુંદરવાળું પ્લાસ્ટિક નહીં.

  • ખર્ચ નિયંત્રણ — જ્યારે તે સસ્તું હોય ત્યારે સ્વ-હોસ્ટ કરો. જ્યારે તે ન હોય ત્યારે ક્લાઉડ પર વિસ્ફોટ કરો. હાર્ડવેરને મિક્સ અને મેચ કરો.

  • સમુદાય વેગ — ભૂલો સુધારાઈ જાય છે, તેમાં સુધારો થાય છે, અને તમે સાથીદારો પાસેથી શીખો છો. અવ્યવસ્થિત? ક્યારેક. ઉત્પાદક? ઘણી વાર.

  • શાસન સ્પષ્ટતા — વાસ્તવિક ખુલ્લા લાઇસન્સ અનુમાનિત છે. તેની સરખામણી API સેવાની શરતો સાથે કરો જે મંગળવારે શાંતિથી બદલાય છે.

શું તે સંપૂર્ણ છે? ના. પણ આમાં થયેલા તફાવતો સુવાચ્ય છે - ઘણી બ્લેક-બોક્સ સેવાઓથી મળે છે તેના કરતાં વધુ.

ઓપન સોર્સ AI સ્ટેક: કોડ, વજન, ડેટા અને ગુંદર 🧩

એક વિચિત્ર લાસગ્ના જેવા AI પ્રોજેક્ટનો વિચાર કરો. દરેક જગ્યાએ સ્તરો છે.

  1. ફ્રેમવર્ક અને રનટાઇમ્સ — મોડેલ્સને વ્યાખ્યાયિત કરવા, તાલીમ આપવા અને સેવા આપવા માટે ટૂલિંગ (દા.ત., પાયટોર્ચ, ટેન્સરફ્લો). સ્વસ્થ સમુદાયો અને દસ્તાવેજો બ્રાન્ડ નામો કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ છે.

  2. મોડેલ આર્કિટેક્ચર્સ — બ્લુપ્રિન્ટ: ટ્રાન્સફોર્મર્સ, ડિફ્યુઝન મોડેલ્સ, રીટ્રીવલ-ઓગમેન્ટેડ સેટઅપ્સ.

  3. વજન — તાલીમ દરમિયાન શીખેલા પરિમાણો. અહીં "ખુલ્લું" ફક્ત ડાઉનલોડ કરવાની ક્ષમતા પર જ નહીં, પણ પુનઃવિતરણ અને વ્યાપારી ઉપયોગ અધિકારો પર આધાર રાખે છે.

  4. ડેટા અને રેસિપી — ક્યુરેશન સ્ક્રિપ્ટ્સ, ફિલ્ટર્સ, ઓગ્મેન્ટેશન્સ, તાલીમ સમયપત્રક. પ્રજનનક્ષમતા માટે અહીં પારદર્શિતા સોનું છે.

  5. ટૂલિંગ અને ઓર્કેસ્ટ્રેશન — ઇન્ફરન્સ સર્વર્સ, વેક્ટર ડેટાબેઝ, મૂલ્યાંકન હાર્નેસ, અવલોકનક્ષમતા, CI/CD.

  6. લાઇસન્સિંગ — શાંત આધારસ્તંભ જે નક્કી કરે છે કે તમે ખરેખર શું કરી શકો છો. વધુ નીચે.

ઓપન સોર્સ AI માટે લાઇસન્સિંગ 101 📜

તમારે વકીલ બનવાની જરૂર નથી. તમારે પેટર્ન શોધવાની જરૂર છે.

  • પરવાનગી કોડ લાઇસન્સ — MIT, BSD, Apache-2.0. Apache માં એક સ્પષ્ટ પેટન્ટ ગ્રાન્ટ શામેલ છે જેની ઘણી ટીમો પ્રશંસા કરે છે [1].

  • કોપીલેફ્ટ — GPL પરિવાર માટે જરૂરી છે કે ડેરિવેટિવ્ઝ સમાન લાઇસન્સ હેઠળ ખુલ્લા રહે. શક્તિશાળી, પરંતુ તમારા આર્કિટેક્ચરમાં તેનું આયોજન કરો.

  • મોડેલ-વિશિષ્ટ લાઇસન્સ — વજન અને ડેટાસેટ્સ માટે, તમને રિસ્પોન્સિબલ AI લાઇસન્સ ફેમિલી (OpenRAIL) જેવા કસ્ટમ લાઇસન્સ દેખાશે. આ ઉપયોગ-આધારિત પરવાનગીઓ અને પ્રતિબંધોને એન્કોડ કરે છે; કેટલાક વ્યાપકપણે વ્યાપારી ઉપયોગની મંજૂરી આપે છે, અન્ય દુરુપયોગની આસપાસ રેલ ઉમેરે છે [5].

  • ડેટા માટે ક્રિએટિવ કોમન્સ — CC-BY અથવા CC0 ડેટાસેટ્સ અને દસ્તાવેજો માટે સામાન્ય છે. એટ્રિબ્યુશન નાના પાયે મેનેજ કરી શકાય છે; વહેલા પેટર્ન બનાવો.

પ્રો ટિપ: દરેક ડિપેન્ડન્સી, તેના લાઇસન્સ અને વ્યાપારી પુનઃવિતરણની મંજૂરી છે કે કેમ તેની યાદી એક-પેજર રાખો. કંટાળાજનક? હા. જરૂરી? હા પણ.

સરખામણી કોષ્ટક: લોકપ્રિય ઓપન સોર્સ AI પ્રોજેક્ટ્સ અને તેઓ ક્યાં ચમકે છે 📊

જાણી જોઈને થોડી અવ્યવસ્થિત - વાસ્તવિક નોટો આ રીતે દેખાય છે

સાધન / પ્રોજેક્ટ તે કોના માટે છે? ભાવ-પ્રિય તે કેમ સારું કામ કરે છે
પાયટોર્ચ સંશોધકો, ઇજનેરો મફત ગતિશીલ ગ્રાફ, વિશાળ સમુદાય, મજબૂત દસ્તાવેજો. ઉત્પાદનમાં યુદ્ધ-પરીક્ષણ કરેલ.
ટેન્સરફ્લો એન્ટરપ્રાઇઝ ટીમ્સ, ML ઓપ્સ મફત ગ્રાફ મોડ, TF-સર્વિસિંગ, ઇકોસિસ્ટમ ડેપ્થ. કેટલાક માટે વધુ સારી રીતે શીખવું, હજુ પણ મજબૂત.
આલિંગન ફેસ ટ્રાન્સફોર્મર્સ સમયમર્યાદા ધરાવતા બિલ્ડરો મફત પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડેલો, પાઇપલાઇન્સ, ડેટાસેટ્સ, સરળ ફાઇન-ટ્યુનિંગ. ખરેખર, એક શોર્ટકટ.
વીએલએલએમ ઇન્ફ્રા-માઇન્ડેડ ટીમો મફત ઝડપી LLM સર્વિંગ, કાર્યક્ષમ KV કેશ, સામાન્ય GPU પર મજબૂત થ્રુપુટ.
લામા.સીપીપી ટિંકરર્સ, એજ ડિવાઇસ મફત ક્વોન્ટાઇઝેશન સાથે લેપટોપ અને ફોન પર સ્થાનિક રીતે મોડેલો ચલાવો.
લેંગચેન એપ્લિકેશન ડેવલપર્સ, પ્રોટોટાઇપર્સ મફત કમ્પોઝેબલ ચેઇન્સ, કનેક્ટર્સ, એજન્ટ્સ. જો તમે તેને સરળ રાખો તો ઝડપી જીત.
સ્થિર પ્રસરણ સર્જનાત્મક, ઉત્પાદન ટીમો મફત વજન સ્થાનિક અથવા ક્લાઉડ દ્વારા છબી જનરેશન; તેની આસપાસ વિશાળ વર્કફ્લો અને UI.
ઓલામા સ્થાનિક CLI ને પસંદ કરતા વિકાસકર્તાઓ મફત સ્થાનિક મોડેલોને ખેંચીને ચલાવો. મોડેલ કાર્ડ પ્રમાણે લાઇસન્સ બદલાય છે - ધ્યાન રાખો.

હા, ઘણી બધી “મફત”. હોસ્ટિંગ, GPU, સ્ટોરેજ અને લોકોના સમય મફત નથી.

કંપનીઓ કામ પર ઓપન સોર્સ AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે 🏢⚙️

તમે બે ચરમસીમાઓ સાંભળશો: કાં તો દરેક વ્યક્તિએ બધું જાતે જ સંભાળવું જોઈએ, અથવા કોઈએ ન કરવું જોઈએ. વાસ્તવિક જીવન વધુ કંટાળાજનક છે.

  1. ઝડપથી પ્રોટોટાઇપિંગ — UX અને અસરને માન્ય કરવા માટે પરવાનગી આપતા ખુલ્લા મોડેલોથી શરૂઆત કરો. પછીથી રિફેક્ટર કરો.

  2. હાઇબ્રિડ સર્વિંગ — ગોપનીયતા-સંવેદનશીલ કોલ્સ માટે VPC-હોસ્ટેડ અથવા ઓન-પ્રીમ મોડેલ રાખો. લાંબા-પૂંછડીવાળા અથવા સ્પાઇકી લોડ માટે હોસ્ટેડ API પર પાછા ફરો. ખૂબ જ સામાન્ય.

  3. સાંકડા કાર્યો માટે ફાઇન-ટ્યુન — ડોમેન અનુકૂલન ઘણીવાર કાચા સ્કેલને હરાવે છે.

  4. દરેક જગ્યાએ RAG — પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત જનરેશન તમારા ડેટામાં જવાબોને ગ્રાઉન્ડ કરીને ભ્રામકતા ઘટાડે છે. ખુલ્લા વેક્ટર DB અને એડેપ્ટરો આને સુલભ બનાવે છે.

  5. એજ અને ઓફલાઇન — લેપટોપ, ફોન અથવા બ્રાઉઝર માટે કમ્પાઇલ કરેલા હળવા વજનના મોડેલો ઉત્પાદનની સપાટીને વિસ્તૃત કરે છે.

  6. પાલન અને ઓડિટ — કારણ કે તમે હિંમતનું નિરીક્ષણ કરી શકો છો, ઓડિટર્સ પાસે સમીક્ષા કરવા માટે કંઈક નક્કર હોય છે. તેને એક જવાબદાર AI નીતિ સાથે જોડો જે NIST ની RMF શ્રેણીઓ અને દસ્તાવેજીકરણ માર્ગદર્શન [3] ને અનુરૂપ હોય.

નાની ફીલ્ડ નોંધ: મેં જોયેલી ગોપનીયતા પ્રત્યે સચેત SaaS ટીમ (મધ્ય-બજાર, EU વપરાશકર્તાઓ) એ હાઇબ્રિડ સેટઅપ અપનાવ્યું: 80% વિનંતીઓ માટે VPC માં નાનું ઓપન મોડેલ; દુર્લભ, લાંબા-સંદર્ભ પ્રોમ્પ્ટ માટે હોસ્ટેડ API પર વિસ્ફોટ. તેઓએ સામાન્ય પાથ માટે લેટન્સી ઘટાડી અને DPIA કાગળકામને સરળ બનાવ્યું - સમુદ્રને ઉકાળ્યા વિના.

જોખમો અને મુશ્કેલીઓ જે માટે તમારે આયોજન કરવું જોઈએ 🧨

ચાલો આ વિશે મોટા થઈએ.

  • લાઇસન્સ ડ્રિફ્ટ — એક રેપો MIT શરૂ કરે છે, પછી વજન કસ્ટમ લાઇસન્સ પર જાય છે. તમારા આંતરિક રજિસ્ટર અપડેટ રાખો નહીંતર તમને અનુપાલન સરપ્રાઇઝ મોકલવામાં આવશે [2][4][5].

  • ડેટા ઉત્પત્તિ — ઝાંખી અધિકારો સાથે તાલીમ ડેટા મોડેલોમાં વહેતો થઈ શકે છે. સ્ત્રોતોને ટ્રેક કરો અને ડેટાસેટ લાઇસન્સનું પાલન કરો, વાઇબ્સ નહીં [5].

  • સુરક્ષા — મોડેલ આર્ટિફેક્ટ્સને અન્ય કોઈપણ સપ્લાય ચેઇનની જેમ ગણો: ચેકસમ, સહી કરેલ રિલીઝ, SBOM. ન્યૂનતમ SECURITY.md પણ મૌનને હરાવે છે.

  • ગુણવત્તામાં ફેરફાર — ખુલ્લા મોડેલો વ્યાપકપણે બદલાય છે. તમારા કાર્યોનું મૂલ્યાંકન કરો, ફક્ત લીડરબોર્ડ્સથી નહીં.

  • છુપાયેલ ઇન્ફ્રા ખર્ચ — ઝડપી અનુમાન માટે GPU, ક્વોન્ટાઇઝેશન, બેચિંગ, કેશિંગની જરૂર પડે છે. ઓપન ટૂલ્સ મદદ કરે છે; તમે હજુ પણ ગણતરીમાં ચૂકવણી કરો છો.

  • ગવર્નન્સ ડેટ — જો કોઈ મોડેલ લાઇફસાઇકલનું માલિક ન હોય, તો તમને કન્ફિગરેશન સ્પાઘેટ્ટી મળે છે. હળવા વજનની MLOps ચેકલિસ્ટ સોના જેવી છે.

તમારા ઉપયોગ માટે યોગ્ય ઓપનનેસ લેવલ પસંદ કરી રહ્યા છીએ 🧭

નિર્ણયનો થોડો વાંકોચૂંકો રસ્તો:

  • ઝડપથી શિપિંગની જરૂર છે ? પરવાનગી આપતા ખુલ્લા મોડેલો, ન્યૂનતમ ટ્યુનિંગ, ક્લાઉડ સર્વિંગથી શરૂઆત કરો.

  • કડક ગોપનીયતા કે ઓફલાઇન જરૂર છે ? સારી રીતે સપોર્ટેડ ઓપન સ્ટેક, સ્વ-હોસ્ટ અનુમાન પસંદ કરો અને લાઇસેંસની કાળજીપૂર્વક સમીક્ષા કરો.

  • વ્યાપક વ્યાપારી અધિકારો જરૂર છે ? OSI-સંરેખિત કોડ પ્લસ મોડેલ લાઇસન્સ પસંદ કરો જે સ્પષ્ટપણે વ્યાપારી ઉપયોગ અને પુનઃવિતરણને મંજૂરી આપે છે [1][5].

  • સંશોધનમાં સુગમતાની જરૂર છે ? પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા અને શેરક્ષમતા માટે ડેટા સહિત, શરૂઆતથી અંત સુધી પરવાનગી આપો.

  • ખાતરી નથી? બંને પાઇલટ કરો. એક અઠવાડિયામાં એક રસ્તો સ્પષ્ટપણે સારો લાગશે.

ઓપન સોર્સ AI પ્રોજેક્ટનું મૂલ્યાંકન એક વ્યાવસાયિકની જેમ કેવી રીતે કરવું 🔍

એક ટૂંકી ચેકલિસ્ટ જે હું રાખું છું, ક્યારેક નેપકિન પર.

  1. લાઇસન્સ સ્પષ્ટતા — કોડ માટે OSI-મંજૂર? વજન અને ડેટા વિશે શું? કોઈ ઉપયોગ પ્રતિબંધો છે જે તમારા વ્યવસાય મોડેલને [1][2][5] માં અવરોધે છે?

  2. દસ્તાવેજીકરણ — ઇન્સ્ટોલ, ક્વિકસ્ટાર્ટ, ઉદાહરણો, મુશ્કેલીનિવારણ. દસ્તાવેજ એક સંસ્કૃતિ છે.

  3. રિલીઝ કેડન્સ — ટૅગ કરેલા રિલીઝ અને ચેન્જલોગ સ્થિરતા સૂચવે છે; છૂટાછવાયા દબાણો વીરતા સૂચવે છે.

  4. બેન્ચમાર્ક અને મૂલ્યાંકન — કાર્યો વાસ્તવિક છે? મૂલ્યાંકન ચલાવવા યોગ્ય છે?

  5. જાળવણી અને શાસન — સ્પષ્ટ કોડ માલિકો, ઇશ્યૂ ટ્રાયેજ, પીઆર પ્રતિભાવ.

  6. ઇકોસિસ્ટમ ફિટ — તમારા હાર્ડવેર, ડેટા સ્ટોર્સ, લોગિંગ, ઓથ સાથે સારી રીતે ચાલે છે.

  7. સુરક્ષા સ્થિતિ — સહી કરેલ કલાકૃતિઓ, નિર્ભરતા સ્કેનિંગ, CVE હેન્ડલિંગ.

  8. સમુદાય સંકેત — ચર્ચાઓ, ફોરમ જવાબો, ઉદાહરણ રીપો.

વિશ્વસનીય પ્રથાઓ સાથે વ્યાપક સંરેખણ માટે, તમારી પ્રક્રિયાને NIST AI RMF શ્રેણીઓ અને દસ્તાવેજીકરણ કલાકૃતિઓ [3] સાથે મેપ કરો.

ઊંડાણપૂર્વક 1: મોડેલ લાઇસન્સનો અવ્યવસ્થિત મધ્યભાગ 🧪

કેટલાક સૌથી સક્ષમ મોડેલો "શરતો સાથે ખુલ્લા વજન" બકેટમાં રહે છે. તે સુલભ છે, પરંતુ ઉપયોગ મર્યાદાઓ અથવા પુનઃવિતરણ નિયમો સાથે. જો તમારું ઉત્પાદન મોડેલને ફરીથી પેકેજ કરવા અથવા ગ્રાહક વાતાવરણમાં મોકલવા પર આધારિત ન હોય તો તે સારું હોઈ શકે છે. જો તમને હોય તમારા ડાઉનસ્ટ્રીમ પ્લાનને વાસ્તવિક મેપ કરો , બ્લોગ પોસ્ટ [4][5] નહીં.

OpenRAIL-શૈલીના લાઇસન્સ સંતુલન જાળવવાનો પ્રયાસ કરે છે: ખુલ્લા સંશોધન અને શેરિંગને પ્રોત્સાહન આપો, જ્યારે દુરુપયોગને નિરુત્સાહિત કરો. હેતુ સારો છે; જવાબદારીઓ હજુ પણ તમારી છે. શરતો વાંચો અને નક્કી કરો કે શરતો તમારી જોખમ લેવાની ક્ષમતાને અનુરૂપ છે કે નહીં [5].

ઊંડાણપૂર્વક 2: ડેટા પારદર્શિતા અને પ્રજનનક્ષમતાની દંતકથા 🧬

"સંપૂર્ણ ડેટા ડમ્પ વિના, ઓપન સોર્સ AI નકલી છે." બિલકુલ નહીં. ડેટા ઉત્પત્તિ અને વાનગીઓ કેટલાક કાચા ડેટાસેટ્સ પ્રતિબંધિત હોવા છતાં પણ અર્થપૂર્ણ પારદર્શિતા પ્રદાન કરી શકે છે. તમે ફિલ્ટર્સ, સેમ્પલિંગ રેશિયો અને ક્લિનિંગ હ્યુરિસ્ટિક્સને દસ્તાવેજીકૃત કરી શકો છો જેથી બીજી ટીમ પરિણામોનો અંદાજ લગાવી શકે. સંપૂર્ણ પ્રજનનક્ષમતા સરસ છે. કાર્યક્ષમ પારદર્શિતા ઘણીવાર પૂરતી હોય છે [3][5].

જ્યારે ડેટાસેટ્સ ખુલ્લા હોય છે, ત્યારે CC-BY અથવા CC0 જેવા ક્રિએટિવ કોમન્સ ફ્લેવર સામાન્ય હોય છે. સ્કેલ પર એટ્રિબ્યુશન અઘરું બની શકે છે, તેથી તમે તેને કેવી રીતે હેન્ડલ કરો છો તે પ્રમાણિત કરો.

ડીપ ડાઇવ 3: ખુલ્લા મોડેલો માટે વ્યવહારુ MLOps 🚢

ખુલ્લા મોડેલને મોકલવું એ કોઈપણ સેવા મોકલવા જેવું છે, ઉપરાંત કેટલીક ખાસિયતો પણ.

  • સર્વિંગ લેયર — વિશિષ્ટ ઇન્ફરન્સ સર્વર્સ બેચિંગ, KV-કેશ મેનેજમેન્ટ અને ટોકન સ્ટ્રીમિંગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.

  • પરિમાણીકરણ — નાના વજન → સસ્તા અનુમાન અને સરળ ધાર જમાવટ. ગુણવત્તાયુક્ત વેપાર-વિનિમય બદલાય છે; તમારા કાર્યો સાથે માપો.

  • અવલોકનક્ષમતા — ગોપનીયતાને ધ્યાનમાં રાખીને પ્રોમ્પ્ટ/આઉટપુટ લોગ કરો. મૂલ્યાંકન માટે નમૂના. પરંપરાગત ML ની ​​જેમ ડ્રિફ્ટ ચેક ઉમેરો.

  • અપડેટ્સ — મોડેલો વર્તનને સૂક્ષ્મ રીતે બદલી શકે છે; કેનેરીનો ઉપયોગ કરે છે અને રોલબેક અને ઓડિટ માટે આર્કાઇવ રાખે છે.

  • ઇવલ હાર્નેસ — ફક્ત સામાન્ય બેન્ચમાર્ક જ નહીં, પણ કાર્ય-વિશિષ્ટ ઇવલ સ્યુટ જાળવો. વિરોધી પ્રોમ્પ્ટ અને લેટન્સી બજેટનો સમાવેશ કરો.

એક નાનું બ્લુપ્રિન્ટ: 10 પગલાંમાં શૂન્યથી ઉપયોગી પાયલોટ સુધી 🗺️

  1. એક સંકુચિત કાર્ય અને મેટ્રિક વ્યાખ્યાયિત કરો. હજુ સુધી કોઈ ભવ્ય પ્લેટફોર્મ નથી.

  2. એક એવું અનુમતિશીલ બેઝ મોડેલ પસંદ કરો જે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય અને સારી રીતે દસ્તાવેજીકૃત હોય.

  3. સ્ટેન્ડ અપ લોકલ ઇન્ફરન્સ અને એક પાતળું રેપર API. તેને કંટાળાજનક રાખો.

  4. તમારા ડેટા પર ગ્રાઉન્ડ આઉટપુટમાં પુનઃપ્રાપ્તિ ઉમેરો.

  5. એક નાનો લેબલવાળો ઇવલ સેટ તૈયાર કરો જે તમારા વપરાશકર્તાઓ, મસાઓ અને બધાને પ્રતિબિંબિત કરે.

  6. જો ઇવલ કહે કે તમારે ફાઇન-ટ્યુન અથવા પ્રોમ્પ્ટ-ટ્યુન કરવું જોઈએ, તો જ.

  7. જો વિલંબ અથવા ખર્ચ ઓછો હોય તો તેનું પ્રમાણ નક્કી કરો. ગુણવત્તા ફરીથી માપો.

  8. લોગીંગ, રેડ-ટીમિંગ પ્રોમ્પ્ટ અને દુરુપયોગ નીતિ ઉમેરો.

  9. ફીચર ફ્લેગ સાથે ગેટ કરો અને નાના સમૂહમાં છોડો.

  10. પુનરાવર્તન કરો. અઠવાડિયામાં નાના સુધારાઓ મોકલો... અથવા જ્યારે તે ખરેખર સારા હોય.

ઓપન સોર્સ AI વિશેની સામાન્ય માન્યતાઓ, જે થોડી ખોટી સાબિત થઈ 🧱

  • માન્યતા: ખુલ્લા મોડેલો હંમેશા ખરાબ હોય છે. વાસ્તવિકતા: યોગ્ય ડેટા સાથે લક્ષિત કાર્યો માટે, ફાઇન-ટ્યુન કરેલા ખુલ્લા મોડેલો મોટા હોસ્ટેડ મોડેલો કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે.

  • માન્યતા: ખુલ્લું એટલે અસુરક્ષિત. વાસ્તવિકતા: ખુલ્લાપણું ચકાસણીમાં સુધારો કરી શકે છે. સુરક્ષા ગુપ્તતા પર નહીં, પરંતુ વ્યવહાર પર આધાર રાખે છે [3].

  • માન્યતા: લાઇસન્સ મફત હોય તો કોઈ ફરક પડતો નથી. વાસ્તવિકતા: જ્યારે તે મફત હોય ત્યારે સૌથી વધુ

ઓપન સોર્સ AI 🧠✨

ઓપન સોર્સ AI એ કોઈ ધર્મ નથી. તે વ્યવહારુ સ્વતંત્રતાઓનો સમૂહ છે જે તમને વધુ નિયંત્રણ, સ્પષ્ટ શાસન અને ઝડપી પુનરાવર્તન સાથે નિર્માણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. જ્યારે કોઈ કહે છે કે મોડેલ "ખુલ્લું" છે, ત્યારે પૂછો કે કયા સ્તરો ખુલ્લા છે: કોડ, વજન, ડેટા, અથવા ફક્ત ઍક્સેસ. લાઇસન્સ વાંચો. તેને તમારા ઉપયોગના કેસ સાથે સરખાવો. અને પછી, મહત્વપૂર્ણ રીતે, તેને તમારા વાસ્તવિક કાર્યભાર સાથે પરીક્ષણ કરો.

વિચિત્ર રીતે, સૌથી સારી વાત સાંસ્કૃતિક છે: ખુલ્લા પ્રોજેક્ટ્સ યોગદાન અને ચકાસણીને આમંત્રણ આપે છે, જે સોફ્ટવેર અને લોકો બંનેને વધુ સારા બનાવે છે. તમને કદાચ ખબર પડશે કે વિજેતા પગલું સૌથી મોટું મોડેલ અથવા સૌથી આકર્ષક બેન્ચમાર્ક નથી, પરંતુ તે છે જે તમે આવતા અઠવાડિયે ખરેખર સમજી, સુધારી અને સુધારી શકો છો. તે ઓપન સોર્સ AI ની શાંત શક્તિ છે - કોઈ સિલ્વર બુલેટ નહીં, વધુ સારી રીતે પહેરવામાં આવેલા મલ્ટી-ટૂલ જેવું છે જે દિવસ બચાવતું રહે છે.

ખૂબ લાંબો સમય વાંચ્યો નથી 📝

ઓપન સોર્સ AI એ AI સિસ્ટમનો ઉપયોગ, અભ્યાસ, ફેરફાર અને શેર કરવાની અર્થપૂર્ણ સ્વતંત્રતા વિશે છે. તે સ્તરોમાં દેખાય છે: ફ્રેમવર્ક, મોડેલ, ડેટા અને ટૂલિંગ. ઓપન સોર્સને ઓપન વેઇટ અથવા ઓપન એક્સેસ સાથે ગૂંચવશો નહીં. લાયસન્સ તપાસો, તમારા વાસ્તવિક કાર્યો સાથે મૂલ્યાંકન કરો અને પહેલા દિવસથી જ સુરક્ષા અને શાસન માટે ડિઝાઇન કરો. તે કરો, અને તમને ઝડપ, નિયંત્રણ અને શાંત રોડમેપ મળશે. આશ્ચર્યજનક રીતે દુર્લભ, પ્રામાણિકપણે અમૂલ્ય 🙃.

સંદર્ભ

[1] ઓપન સોર્સ ઇનિશિયેટિવ - ઓપન સોર્સ ડેફિનેશન (OSD): વધુ વાંચો
[2] OSI - AI અને ઓપનનેસ પર ઊંડાણપૂર્વક તપાસ: વધુ વાંચો
[3] NIST - AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક: વધુ વાંચો
[4] મેટા - લામા મોડેલ લાઇસન્સ: વધુ વાંચો
[5] રિસ્પોન્સિબલ AI લાઇસન્સ (OpenRAIL): વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે

બ્લોગ પર પાછા