9 projetos de IA de código aberto que você vai se surpreender

Na paisagem tecnológica moderna, milhares de novas ferramentas são introduzidas todos os dias. Muitas vezes, é desafiador para os desenvolvedores manterem o controle do que é importante e se manterem competitivos.

Uma das apostas mais seguras para ter flexibilidade e manter controle são os projetos de código aberto. Os desenvolvedores podem ajustá-los para atender às necessidades específicas e oferecem uma ótima comunidade para suporte adicional.

Neste artigo, selecionei manualmente 9 dos meus projetos de IA de código aberto favoritos para que você possa economizar tempo em sua pesquisa e, espero, encontrar algo que melhore seu stack tecnológico para o futuro.

Escolhi ferramentas que cobrem uma variedade de domínios de IA, desde construtores de aplicativos, rastreadores de desempenho e sistemas de análise até projetos de visão computacional, geradores de imagem e assistentes de voz.

Vamos explorar essas ferramentas juntos e ver como elas podem melhorar sua eficiência. Incluí links diretos, descrições e prévias de imagens para que você possa ter impressões iniciais rapidamente.


1. MindsDB – Crie aplicativos de IA que interagem com dados empresariais desorganizados

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MindsDB é um mecanismo de consulta federada de código aberto para IA que permite aos desenvolvedores conectar seus dados a modelos, possibilitando a construção de aplicações inteligentes que interagem com fontes de dados empresariais desorganizadas.

Alguns dos melhores recursos incluem:

👨‍💻 Consultas Federadas Baseadas em SQL: MindsDB melhora o SQL padrão com blocos de construção de IA, unificando a forma como os modelos podem se comunicar com uma variedade de fontes de dados.

🤖 Integrações de IA: MindsDB integra centenas de fontes de dados empresariais com LLMs e estruturas de ML tradicionais sem a necessidade de desenvolver pipelines de dados separados.

☁️ Recuperação Aumentada Multi-Fonte: MindsDB pode ser facilmente emparelhado com diferentes tipos de dados, estruturados ou não, como arquivos, bancos de dados e APIs de dados, permitindo que os modelos de IA busquem os dados necessários com base no contexto.

🚀 Automação de Fluxo de Trabalho: MindsDB fornece várias ferramentas de automação, como trabalhos, gatilhos e chatbots para orquestrar e continuamente ajustar seus sistemas de IA.

💖 Comunidade de Código Aberto: MindsDB é uma iniciativa de código aberto focada na criatividade e colaboração através de uma comunidade pronta para ajudar a qualquer momento.

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Pronto para levar seus futuros projetos ao próximo nível conectando dados e IA? Explore o MindsDB hoje e torne-se um engenheiro de IA empresarial!

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/mindsdb/mindsdb

🌎 Site: https://mindsdb.com/

Agradecimentos à equipe do MindsDB por patrocinar este artigo.


2. Ivy – Converta código de ML entre estruturas

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Ivy é uma biblioteca de código aberto para unificar estruturas de aprendizado de máquina, permitindo que os desenvolvedores conversem modelos e código entre diferentes estruturas de ML.

Isso simplifica o processo de desenvolvimento porque permite compatibilidade entre uma variedade de estruturas de ML, reduzindo a necessidade de reescrever código e suportando um fluxo de trabalho mais fácil com diferentes ferramentas.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/unifyai/ivy

🌎 Site: https://ivy.dev/


3. Stable Difussion WebUI – Gere imagens com IA

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Stable Diffusion WebUI é uma interface do usuário baseada na web de código aberto para o modelo Stable Diffusion, permitindo a geração e manipulação de imagens impulsionadas por IA.

Dessa forma, os desenvolvedores podem facilmente integrar a capacidade de geração avançada de imagens em seus projetos, melhorando a funcionalidade em aplicações que requerem visuais gerados por IA.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

🌎 Site: https://stablediffusionweb.com/


4. Rasa – Construa chatbots e assistentes de voz com IA

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Rasa é uma biblioteca de código aberto para a construção de chatbots e assistentes de voz contextuais e impulsionados por IA. Ela é equipada com ferramentas para desenvolver, treinar e gerenciar modelos conversacionais.

As possibilidades para os desenvolvedores incluem projetar e implantar agentes conversacionais personalizados, oferecendo flexibilidade e controle sobre diálogo e compreensão da linguagem natural.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/RasaHQ/rasa

🌎 Site: https://rasa.com/


5. OpenCV – Crie aplicações de visão computacional

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OpenCV é um projeto desenvolvido pela comunidade para visão computacional e aprendizado de máquina com um algoritmo eficiente para a maioria das tarefas de processamento de imagem e vídeo.

Ele fornece um conjunto de ferramentas prontas para construir aplicações em tempo real de visão computacional, permitindo que um computador realize análises complicadas de imagem e vídeo.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/opencv/opencv

🌎 Site: https://opencv.org/


6. MLflow – Gerencie ciclos de vida de aprendizado de máquina

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MLflow é uma plataforma de código aberto projetada para o ciclo de vida do aprendizado de máquina de ponta a ponta; experiência, reprodutibilidade e implantação a nível de engenharia.

Ele permite a simplificação dos processos de desenvolvimento de ML, fornecendo ferramentas para empacotar código em execuções reprodutíveis, implantar modelos e muito mais.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow

🌎 Site: https://mlflow.org/


7. Knime – Crie fluxos de trabalho visuais para dados complexos

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KNIME é um projeto de código aberto destinado ao trabalho com aplicativos de dados. Ele permite que os usuários criem visualmente fluxos de trabalho de dados e investiguem os resultados usando visualizações interativas.

Ele permite que os desenvolvedores trabalhem com várias fontes de dados e realizem análises avançadas, o que é bastante útil durante o desenvolvimento de soluções complexas baseadas em dados.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/knime/knime-core

🌎 Site: https://knime.com/


8. Prefect – Construa pipelines de dados resilientes e dinâmicos

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Prefect é uma ferramenta de fluxo de trabalho de código aberto que facilita a construção, execução e monitoramento de pipelines de dados em grande escala. Ela vem com robustas capacidades de controle de erros e agendamento.

Isso permite que os desenvolvedores automatizem e gerenciem fluxos de trabalho de dados, reduzindo a complexidade da orquestração de pipelines e aumentando a confiabilidade em tarefas de processamento de dados.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/PrefectHQ/prefect

🌎 Site: https://prefect.io/


9. Evidently – Monitore e analise modelos de ML

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Evidently é uma ferramenta de código aberto que ajuda a monitorar o desempenho e a analisar modelos de ML com relatórios interativos para monitorar a qualidade do modelo e entender o comportamento do modelo.

Os usuários poderão supervisionar modelos de aprendizado de máquina que estão em produção, recebendo insights sobre desempenho, mantendo assim os modelos precisos e confiáveis.

👨‍💻 Repositório no GitHub: https://github.com/evidentlyai/evidently

🌎 Site: https://evidentlyai.com/


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