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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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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