12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn

Chủ nhật - 03/08/2025 20:07

Định nghĩa AI Nguồn Mở 1.0 của Open Source Initiative

Top 12 Open Source AI Projects to Add to Your Tech Stack

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/open-source-ai-platforms

Bài được đưa lên Internet ngày: 10/02/2024

Kể từ giữa những năm 1980, phần mềm nguồn mở OSS (Open Source Software) đã liên tục tăng trưởng về mặt phát triển và ứng dụng như một giải pháp thay thế cho phần mềm độc quyền đắt tiền. Các cộng đồng hỗ trợ phát triển nguồn mở luôn tìm kiếm những cách thức mới để làm cho cơ sở hạ tầng có khả năng tương tác và mở rộng hơn, đồng thời hỗ trợ các công nghệ mới, và AI cũng không ngoại lệ. Khi ngày càng nhiều tổ chức tăng cường đầu tư vào AI, ngày càng nhiều nhà phát triển tìm cách tích hợp AI nguồn mở vào bộ công nghệ của mình.

Nhiều nhà phát triển hiện nay ưa chuộng các framework AI nguồn mở hơn các API và phần mềm độc quyền. Theo báo cáo "Tác động Kinh tế và Lực lượng Lao động của AI Nguồn Mở" của Linux Foundation, 89% các tổ chức đã áp dụng AI sử dụng AI nguồn mở dưới một hình thức nào đó cho cơ sở hạ tầng của họ.

Trong bài viết này, chúng tôi khám phá việc áp dụng rộng rãi AI nguồn mở trong giới phát triển và nghiên cứu, nhờ vào các khoản đầu tư đáng kể từ các tập đoàn công nghệ lớn. Chúng tôi cũng đi sâu vào việc áp dụng này hứa hẹn những công nghệ mang tính chuyển đổi cho các tổ chức như thế nào.

Những điểm chính của bài viết

AI nguồn mở là việc sử dụng mã AI và hệ thống có sẵn miễn phí, hoạt động theo giấy phép phần mềm nguồn mở và miễn phí. Nó có thể được chia sẻ, sửa đổi, nghiên cứu và phân phối miễn phí.
AI nguồn mở mang lại lợi ích về khả năng tương tác, chi phí thấp hoặc không có chi phí chung (overhead cost), và các lựa chọn tùy chỉnh lớn hơn cho bộ tính năng và khả năng tương thích dữ liệu.
Những thách thức của AI nguồn mở bao gồm như cầu học tập tăng lên, tính khả dụng của bộ dữ liệu hạn chế và các trường hợp sử dụng có thể bị hạn chế.
Các nền tảng AI nguồn mở hàng đầu bao gồm TensorFlow, Pytorch, Open AI và OpenCV.

AI nguồn mở là gì?

AI nguồn mở là một hệ thống, mô hình hoặc thuật toán AI với mã nguồn có thể truy cập miễn phí mà bạn có thể sử dụng, sửa đổi, nghiên cứu và chia sẻ cho các dự án AI của mình. Nó tồn tại theo các giấy phép phần mềm nguồn mở và miễn phí, chẳng hạn như giấy phép Apache, MIT, BSD-3 và GNU General Public.

Tính mở này khuyến khích việc tạo ra các ứng dụng AI sáng tạo khi một cộng đồng những người đam mê hợp tác, đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp thực tế.

Các dự án này, có sẵn trên các nền tảng như GitHub, cho phép đổi mới trên nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giáo dục. Sự sẵn có của các khuôn khổ AI trên các hệ điều hành đa dạng như Microsoft Windows, Linux, iOS và Android cho phép các nhà phát triển giải quyết các thách thức phức tạp một cách hiệu quả. Các ứng dụng phổ biến hơn của AI nguồn mở bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn, công cụ dịch máy và chatbot.

AI nguồn mở dân chủ hóa việc tiếp cận các công nghệ tiên tiến và đẩy nhanh quá trình phát triển các ứng dụng có tác động cho nhiều trường hợp sử dụng của doanh nghiệp.

Khi nào nên sử dụng AI nguồn mở

Việc sử dụng AI nguồn mở có thể mang lại lợi ích trong một số trường hợp sử dụng nhất định, tùy thuộc vào mục tiêu sử dụng AI cũng như nguồn lực của tổ chức. Điều này là do AI nguồn mở có chi phí vận hành tối thiểu (nếu có), có thể điều chỉnh theo tập dữ liệu cụ thể của tổ chức và cung cấp các tính năng tùy chỉnh so với các mô hình AI nguồn đóng hoặc độc quyền. Với những đặc điểm này, AI nguồn mở là lựa chọn lý tưởng nếu bạn có thời gian thử nghiệm với các tập dữ liệu tùy chỉnh, có các tham số cụ thể về cách bạn có thể sử dụng dữ liệu công ty với phần mềm của bên thứ ba hoặc muốn thử nghiệm một trường hợp sử dụng AI chuyên biệt.

Bạn nên sử dụng AI nguồn mở nếu bạn:

Có dữ liệu tổ chức tùy chỉnh mà bạn muốn sử dụng để đào tạo và triển khai mô hình.
Muốn đào tạo mô hình AI cho một ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể và muốn nó hiểu được bối cảnh và thuật ngữ của ứng dụng của bạn.
Yêu cầu các chức năng hoặc tính năng cụ thể không có sẵn trong các mô hình hoặc nền tảng AI có sẵn.
Cần mô hình AI của bạn phù hợp với phong cách, quy trình làm việc và định dạng của công ty với các đầu ra cụ thể của nó.

Dữ liệu đào tạo cho AI nguồn mở

Các mô hình AI nguồn mở cần dữ liệu để tạo ra kết quả chính xác và phù hợp một cách hiệu quả. Tuy nhiên, làm thế nào để thu thập dữ liệu cho một công nghệ dựa trên sự hỗ trợ của cộng đồng và có sẵn cho cả những người đam mê và các nhà phát triển chuyên nghiệp? Bạn có thể đã sử dụng các mô hình nguồn mở với dữ liệu công ty của mình, nhưng nếu không có sẵn dữ liệu, bạn phải tìm kiếm dữ liệu trực tuyến và đảm bảo rằng dữ liệu đó cũng là nguồn mở và được cấp phép hợp lệ để bạn có thể sử dụng mà không gặp phải sự phản đối. Điều này đã dẫn đến việc một số bộ dữ liệu huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở được quản lý và cung cấp trong cộng đồng nguồn mở:

Khi sử dụng dữ liệu cho mô hình AI nguồn mở, bạn cần đảm bảo rằng dữ liệu được gắn nhãn hiệu quả, không có bất kỳ mục trùng lặp nào, có đủ dữ liệu để mô hình học thông tin mới và không chứa bất kỳ thông tin nhạy cảm hoặc độc quyền nào.

Ưu điểm của AI nguồn mở

AI nguồn mở đã nổi lên như một động lực mạnh mẽ thúc đẩy đổi mới và khả năng tiếp cận trong nhiều lĩnh vực. Các đặc điểm độc đáo của nó mang lại những lợi thế đáng kể cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức. Những lợi ích chính bao gồm:

Đa dạng trường hợp sử dụng: Nền tảng AI nguồn mở cung cấp một loạt các ứng dụng thực tế, ví dụ như phát hiện gian lận theo thời gian thực, phân tích hình ảnh y tế, đề xuất được cá nhân hóa và trải nghiệm học tập được thiết kế riêng.
Khả năng tiếp cận: Các dự án và mô hình AI nguồn mở dễ dàng tiếp cận đối với các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức, tạo điều kiện cho việc áp dụng và sử dụng rộng rãi. Vì được cung cấp miễn phí, nó cũng có chi phí vận hành thấp.
Tham gia cộng đồng: Việc sử dụng AI nguồn mở cung cấp cho các tổ chức quyền truy cập vào một cộng đồng các nhà phát triển đa dạng, những người liên tục đóng góp vào việc cải tiến và phát triển các công cụ AI.
Minh bạch và cải tiến lặp đi lặp lại: Bản chất cộng tác của AI nguồn mở thúc đẩy tính minh bạch và tạo điều kiện cho việc cải tiến liên tục, dẫn đến việc phát triển các công cụ giàu tính năng, đáng tin cậy và có tính mô-đun.
Tính trung lập với nhà cung cấp: Các giải pháp AI nguồn mở đảm bảo các tổ chức không bị khóa trói vào bất kỳ nhà cung cấp cụ thể nào, cho phép bạn xây dựng bộ công nghệ của mình một cách linh hoạt và giúp bạn đạt được khả năng tương tác tốt hơn giữa các công cụ phần mềm.

Những thách thức và cân nhắc của AI nguồn mở

Mặc dù AI nguồn mở mang lại tính linh hoạt, nhưng việc thừa nhận và giảm thiểu những thách thức vốn có của nó là rất quan trọng:

Nguy cơ sai lệch và thất bại: Việc bắt tay vào phát triển AI tùy chỉnh mà không có mục tiêu rõ ràng có thể dẫn đến kết quả không đồng nhất, lãng phí tài nguyên và thất bại của dự án. Các dự án này thường có nhu cầu học tập cao hơn và đòi hỏi các kỹ năng lập trình và phân tích dữ liệu cụ thể.
Định kiến trong thuật toán: Các thuật toán có định kiến có khả năng tạo ra kết quả sai lệch và duy trì các giả định có hại, làm suy yếu độ tin cậy và tính hữu ích của các giải pháp AI.
Mối lo ngại về bảo mật: Khả năng tiếp cận AI nguồn mở làm dấy lên mối lo ngại về bảo mật, vì các tác nhân độc hại có thể lợi dụng các công cụ này để thao túng kết quả hoặc tạo ra nội dung có hại.
Các vấn đề liên quan đến dữ liệu: Dữ liệu đào tạo có định kiến có thể dẫn đến kết quả phân biệt đối xử, trong khi dữ liệu trôi dạt và lỗi gắn nhãn có thể khiến các mô hình AI trở nên kém hiệu quả và không đáng tin cậy. Cũng có những lo ngại về cách thu thập dữ liệu nguồn mở hiệu quả cho các mô hình AI.
Rủi ro công nghệ thuê ngoài: Các doanh nghiệp sử dụng giải pháp AI nguồn mở từ các nguồn bên ngoài có thể khiến các bên liên quan gặp rủi ro, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cân nhắc thận trọng và triển khai có trách nhiệm.

Tương lai của AI nguồn mở

AI nguồn mở đang định hình lại khả năng mở rộng và chuyển đổi của doanh nghiệp. Ảnh hưởng của nó trải rộng trên nhiều ngành, thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi và tích hợp AI sâu hơn. Những tiến bộ trong NLP, các công cụ như Hugging Face Transformers và các thư viện thị giác máy tính như OpenCV hứa hẹn các ứng dụng phức tạp như chatbot tiên tiến, nhận dạng hình ảnh và tự động hóa. Các dự án như OpenAssistant và UnslothAI đang giới thiệu nhiều ứng dụng với AI nguồn mở và cách bạn có thể sử dụng công nghệ này trên các ứng dụng cá nhân và chuyên nghiệp.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI nguồn mở đòi hỏi sự điều hướng cẩn thận và quan hệ đối tác chặt chẽ. Mặc dù dễ tiếp cận, nhưng nó thường đòi hỏi sự tinh chỉnh đáng kể để đảm bảo hiệu quả, độ tin cậy và an toàn cho doanh nghiệp. Các giải pháp AI được thiết kế riêng có thể là cần thiết, vì các công cụ nguồn mở có thể không đáp ứng được yêu cầu và cũng tiềm ẩn các mối lo ngại về pháp lý và quyền riêng tư dữ liệu. Các tổ chức phải đầu tư vào nguồn lực và chuyên môn để sử dụng hiệu quả.

Tài nguyên

Câu hỏi thường gặp về AI nguồn mở

AI nguồn mở là gì?

AI nguồn mở là một hệ thống AI trong đó mã nguồn có thể được chia sẻ, nghiên cứu, sửa đổi và phân phối miễn phí để sử dụng cho mục đích thương mại. Nó được phân phối theo các giấy phép phần mềm miễn phí và nguồn mở như Apache, MIT và GNU General Public.

Sự khác biệt giữa AI nguồn mở và nguồn đóng là gì?

Trong khi mã nguồn của AI nguồn mở được cung cấp miễn phí và có thể tùy chỉnh phần lớn tùy thuộc vào các tính năng bạn yêu cầu, AI nguồn đóng giữ mã nguồn riêng tư và có các tính năng do nhà cung cấp cung cấp.

Khi nào tôi nên sử dụng trí tuệ nhân tạo nguồn mở?

AI nguồn mở có khả năng tùy chỉnh cao và không tốn chi phí chung. Bạn có thể hưởng lợi khi sử dụng nó cho các ứng dụng có nhiều yêu cầu cụ thể, bộ dữ liệu tùy chỉnh hoặc muốn có lợi tức đầu tư lớn.

Tùy chọn AI nguồn mở nào tốt nhất?

Tùy chọn mã nguồn mở tốt nhất sẽ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng mong muốn của bạn. Tuy nhiên, bạn có thể tìm thấy mã hỗ trợ ngôn ngữ lập trình lớn, thị giác máy tính, máy học và chatbot.

Xây dựng với Nền tảng GradientAI của DigitalOcean

Nền tảng DigitalOcean GradientAI giúp việc xây dựng và triển khai các tác nhân AI trở nên dễ dàng hơn mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Xây dựng các tác nhân tùy chỉnh, được quản lý toàn diện, được hỗ trợ bởi các LLM mạnh mẽ nhất thế giới từ Anthropic, DeepSeek, Meta, Mistral và OpenAI. Từ chatbot hướng đến khách hàng đến quy trình làm việc phức tạp, đa tác nhân, hãy tích hợp AI tác nhân vào ứng dụng của bạn chỉ trong vài giờ với tính năng thanh toán minh bạch, dựa trên mức sử dụng và không cần quản lý cơ sở hạ tầng.

Video: Giới thiệu Nền tảng GenAI: Đơn giản hóa Phát triển AI cho Mọi người

Các tính năng chính:

Suy luận không cần máy chủ với các LLM hàng đầu và tích hợp API đơn giản
Quy trình làm việc RAG với cơ sở kiến thức để truy xuất được tinh chỉnh
Khả năng gọi hàm để truy cập thông tin theo thời gian thực
Đội ngũ đa tác nhân và định tuyến tác nhân cho các tác vụ phức tạp
Giới hạn kiểm duyệt nội dung và phát hiện dữ liệu nhạy cảm
Các đoạn mã chatbot có thể nhúng để tích hợp trang web dễ dàng
Khả năng quản lý phiên bản và khôi phục để thử nghiệm an toàn

Hãy b ắt đầu với Nền tảng GradientAI của DigitalOcean để truy cập mọi thứ bạn cần để xây dựng, vận hành và quản lý những điều lớn lao tiếp theo.

Về tác giả

Jess Lulka, Tác giả; Trưởng phòng Tiếp thị Nội dung; Xem hồ sơ tác giả

Jess Lulka là Trưởng phòng Tiếp thị Nội dung tại DigitalOcean. Cô có hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực nội dung kỹ thuật B2B và đã viết về khả năng quan sát, trung tâm dữ liệu, IoT, ảo hóa máy chủ và kỹ thuật thiết kế. Trước DigitalOcean, cô từng làm việc tại Chronosphere, Informa TechTarget và Digital Engineering. Cô sống tại Seattle và thích đọc sách, du lịch và trò chuyện phiếm ở quán.

12 NỀN TẢNG AI NGUỒN MỞ HÀNG ĐẦU CHO ĐỔI MỚI

(Sẽ lần lượt được giới thiệu trong thời gian tới)

Tác giả: admin