🤖🆓13 опенсорсных инструментов для ИИ-разработчиков

Готовы прокачать свои проекты? Эти 13 инструментов помогут вам не просто ускорить разработку, а сделать ее по-настоящему качественной.

Weaviate

Weaviate – AI-ориентированная база данных, которая позволяет эффективно хранить и обрабатывать как объекты, так и высокоразмерные векторные данные. Разработана с учетом всех требований к масштабированию, репликации и безопасности, что позволяет легко перейти от быстрого прототипирования к продакшену. Среди преимуществ:

• Отличается очень высокой скоростью выполнения запросов – может выполнять поиск ближайших соседей (10-NN) среди миллионов объектов за миллисекунды.
• Обеспечивает семантический поиск, который основан не на точном совпадении поискового запроса с документами, а на понимании контекста и намерения пользователя. Это позволяет системе возвращать релевантные результаты даже при наличии опечаток или альтернативных слов в поисковом запросе.
• Использует функцию гибридного мультимодального поиска по любым объектам – текст, аудио, видео, изображения.
• Помимо поиска, предоставляет функции суммаризации, рекомендации и автоматической классификации.
• Позволяет векторизовать данные во время импорта или загружать уже векторизованные данные.
• Легко интегрируется с популярными моделями и фреймворками, что позволяет быстро разрабатывать и масштабировать любые ИИ-приложения. Поддерживает пользовательские модули для работы с собственными моделями или сторонними сервисами.

Предлагает различные варианты развертывания, включая серверные, бессерверные и локальные контейнеры. Работает как распределенная система на Kubernetes.

Haystack

Haystack – фреймворк для быстрой разработки любых ИИ-приложений – RAG-систем, чатов с документами, семантического поиска, автоматизированных служб поддержки и т.п. Основные преимущества:

• Технологическая агностика – предоставляет гибкость в выборе провайдеров, моделей и дополнительных технологий, облегчая замену любого компонента на другой.
• Ясность – делает прозрачным взаимодействие между различными компонентами, упрощая интеграцию в ваш стек технологий и адаптацию под конкретные случаи использования.
• Многофункциональность – обеспечивает доступ к базам данных, преобразование файлов, очистку, разделение, обучение, оценку, вывод и многое другое. При необходимости можно легко создавать собственные компоненты.

LitGPT

LitGPT – библиотека для обучения, тонкой настройки, развертывания и масштабирования LLM. Особенно полезна, когда стандартные проприетарные модели не отвечают требованиям из-за стоимости, производительности или невозможности гиперперсонализации. LitGPT предлагает более 20 LLM, каждая модель реализована с нуля без использования абстракций, что обеспечивает высокую скорость работы и минимальные требования к ресурсам.

Скидка 35% на курсы Proglib Academy!

С 4 августа по 28 сентября Proglib Academy предлагает 35% скидку на свои курсы. Это отличная возможность повысить квалификацию.

Что можно изучить:

• Онлайн-курс по математике для Data Science – фундаментальные знания для анализа данных.
• Базовые модели ML и приложения – введение в мир машинного обучения.
• Алгоритмы и структуры данных – важные концепции для разработки.
• Основы программирования на Python – язык, который используется в большинстве ИИ-проектов.
• Основы IT для непрограммистов – понимание технологий в современном мире.
• Frontend Basic: от нуля до интернет-магазина – создание веб-приложений с использованием актуальных технологий.

DSPy

DSPy – фреймворк, разработанный исследователями Стэнфордского университета для алгоритмической оптимизации промптов и весов языковых моделей. Одной из основных проблем, мешающих широкому применению LLM в практической разработке, является их стохастический характер: они работают на основе вероятностей, что может привести к непредсказуемым результатам, в то время как традиционное программирование требует четких и предсказуемых выходных данных. DSPy предлагает систематический подход к работе с LLM, помогая разработчикам управлять этой стохастичностью:

• Отделяет поток программы от деталей каждого шага (промпты LLM и веса). Это облегчает управление и обновление системы.
• Использует продвинутые алгоритмы, которые автоматически настраивают промпты и веса LLM в соответствии с целями разработчика для повышения точности и снижения уровня ошибок.

AI Gateway

AI Gateway – обеспечивает надежность и устойчивость ИИ-приложений, которые зависят от провайдерской LLM: если модель по какой-то причине становится недоступной, во время простоя маршрутизатор будет перенаправлять запросы от одного провайдера к другому. Поддерживает более 200 моделей.

Airbyte

Airbyte – платформа для создания ETL/ELT конвейеров: позволяет перемещать информацию из различных источников (API, базы данных, файлы) в хранилища и озера данных. Поддерживает само- и облачный хостинг.

AgentOps

AgentOps – помогает разработчикам создавать, оценивать и мониторить AI-агентов. Интегрируется с CrewAI, AutoGen и LangChain.

Phoenix

Phoenix – платформа для наблюдения за AI, разработанная для экспериментов, оценки и устранения неполадок. Основные функции:

• Трассировка для выявления узких мест и оптимизации производительности.
• Оценка производительности ИИ-приложения.
• Версионирование наборов данных для экспериментов, оценки и тонкой настройки.

Отслеживание и оценка изменений в промптах, LLM и механизмах извлечения информации в ходе экспериментов.

vLLM

vLLM – быстрая и простая в использовании библиотека для вывода и обслуживания языковых моделей. Предлагает широкий спектр функций, включая поддержку GPU, CPU, TPU и остальных нейрочипов различных производителей, квантование моделей, параллелизм тензоров и непрерывную обработку запросов.

LangGraph

LangGraph – библиотека для создания ИИ-агентов. В отличие от других агентских фреймворков, LangGraph предлагает циклы, управляемость, сохраняемость и концепцию «человек в цикле»: можно прервать выполнение графа для одобрения или редактирования следующего действия, запланированного агентом.

Taipy

Taipy – фреймворк для быстрой разработки веб-приложений, использующих большие данные и ИИ. Создан специально для специалистов по данным и ML-инженеров, чтобы им не приходилось изучать фронтенд-фреймворки: для разработки полноценных приложений на Taipy достаточно знания Python.

Composio

Composio интегрирует ИИ-агентов с инструментами, которые они должны использовать. Поддерживает более 100 различных интеграций – от GitHub, Gmail, браузеров и ОС до любых баз данных и RAG-систем.

Какие опенсорсные инструменты вы уже использовали в своих проектах?