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工具19 个值得早点知道的开源 AI 项目

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资源分享 47 0 前天 13:54

无论您是刚刚起步还是已经尝试了一段时间的 AI，这些项目都能提供有价值的东西 — 实用的解决方案、社区支持和构建真实事物的机会。

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所有项目均可在GitHub上找到：

基础框架

这些是支持大多数 AI 项目的重量级因素。它们灵活、可靠，非常适合应对现实世界的挑战。

TensorFlow

  • 功能： 用于构建和部署机器学习模型的端到端框架。
  • 我喜欢它的原因： 它可以轻松扩展 — 想想笔记本电脑到云 — 它的社区是教程和预训练模型的金矿。
  • 实际使用：我使用 TensorFlow 构建了一个植物病害检测器，其中包含叶子图像数据集和卷积神经网络 （CNN），从想法到演示，只需一个周末。
  • 快速入门：使用 <span leaf="">pip install tensorflow</span> 安装，然后尝试对手写数字进行分类： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

提示： 从他们的官方教程开始。

PyTorch 插件

  • 功能： 采用 Python 优先方法的深度学习框架。
  • 我喜欢它的原因： 它很直观，非常适合研究 - 调试变得轻而易举。
  • 实际使用：我为社交媒体帖子制作了一个情绪分析模型的原型，并动态调整图层。
  • 快速开始：通过 <span leaf="">pip install torch</span> 安装，然后尝试以下： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
model = Net()
print(model)

提示：将 <span leaf="">torchvision</span> 用于预加载的数据集，如 CIFAR-10。

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Scikit-learn

  • **功能：**用于回归和分类等经典 ML 任务的库。
  • 我喜欢它为什么： 它对初学者友好，并与 NumPy 和 Pandas 集成。
  • 实际使用：我在下午使用 Random Forest 构建了一个客户流失预测器。
  • 快速入门：使用 <span leaf="">pip install scikit-learn</span> 进行安装，然后： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv')
X, y = data.drop('label', axis=1), data['label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
print(f"Accuracy: {model.score(X_test, y_test)}")

提示：使用 <span leaf="">GridSearchCV</span> 进行超参数优化。

Fastai

  • 功能：使用 PyTorch 上的高级 API 简化训练。
  • 我喜欢它的原因： 大幅减少样板代码。
  • 实际使用：我在不到 10 行代码中训练了一个图像分类器。
  • 快速入门：使用 <span leaf="">pip install fastai</span> 进行安装，然后： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from fastai.vision.all import *
path = untar_data(URLs.PETS)
dls = ImageDataLoaders.from_folder(path, train='train', valid='valid')
learn = vision_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
learn.fine_tune(1)

提示：查看他们的课程以获得更深入的见解。

XGBoost

  • 功能： 优化的梯度提升库。
  • 我喜欢它的原因： 在比赛和表格数据任务中表现出色。
  • **实际使用：**我预测了销售趋势，击败了其他模型。
  • 快速开始：使用 <span leaf="">pip install xgboost</span> 安装，然后： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = your_data_here()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
model = xgb.XGBRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))

提示：调整 <span leaf="">max_depth</span> 和 <span leaf="">learning_rate</span>。

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NLP 库

NLP 是机器理解我们的方式 — 想想聊天机器人或文本分析。这些库使它变得实用和有趣。

Hugging Face Transformers

  • 功能： 提供用于文本分类、翻译和生成的模型。
  • 我喜欢它为什么： 用户友好的大型模型中心。
  • **实际使用：**我对 BERT 进行了微调以对客户评论进行分类。
  • 快速开始：使用 <span leaf="">pip install transformers</span> 安装，然后： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("This product is amazing!")
print(result)

提示：浏览他们的模型中心。

SpaCy

  • 功能：处理文本以进行分词和实体识别。
  • 我喜欢它的原因： 高效且与其他工具集成良好。
  • 实际使用：我解析简历以提取技能。
  • *快速入门：使用 <span leaf="">pip install spacy</span> 和 <span leaf="">python -m spacy download en_core_web_sm</span> 进行安装，然后： 
    ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
import spacy

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("This product is amazing!")
print(result)

提示：使用小模型以提高速度。

AllenNLP

  • 功能： 用于构建和测试 NLP 模型的平台。
  • 我喜欢它的原因： 非常适合尝试透明文档。
  • 实际使用：我探索了聊天机器人的共指分辨率。
  • 快速开始：使用 <span leaf="">pip install allennlp</span> 进行安装，然后查看他们的演示。
  • 提示： 使用预构建的配置进行原型设计。

LangChain

  • 功能：使用 LLM 构建应用程序，包括内存和外部数据。
  • 我喜欢它的原因： 将原始模型桥接到可用的应用程序。
  • 实际使用：我构建了一个带有内存的问答机器人。
  • 快速入门：使用 <span leaf="">pip install langchain</span> 进行安装，然后浏览他们的文档。
  • 提示：与 Hugging Face 模型搭配。

AnythingLLM

  • 功能：使用自定义数据集成运行语言模型。
  • 我喜欢它的原因： 注重隐私且可定制。
  • 实际使用：我为笔记构建了一个基于文档的聊天机器人。
  • 快速入门：按照他们的 GitHub 安装指南进行作。
  • 提示：首先使用小型数据集进行测试。

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计算机视觉工具

计算机视觉为从自动驾驶汽车到照片滤镜的所有事物提供动力。这些工具使它变得触手可及。

OpenCV

  • 功能： 实时计算机视觉任务，如对象检测。
  • 我喜欢它的原因： 轻量级和跨平台。
  • 实际使用：我为安全摄像头构建了一个运动检测器。
  • 快速入门：使用 <span leaf="">pip install opencv-python</span> 进行安装，然后：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
import cv2
img = cv2.imread('photo.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imwrite('edges.jpg', edges)
  • 提示： 与 NumPy 配对以加快作速度。

Detectron2

  • 产品介绍： 最先进的计算机视觉模型。
  • 我喜欢它的原因： 预训练模型可以节省时间。
  • 实际使用：我在仓库照片中发现了物品。
  • 快速开始：通过 <span leaf="">pip install detectron2</span> 安装，然后：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.model_zoo import model_zoo
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
predictor = DefaultPredictor(cfg)
  • 提示：使用他们的 Colab 教程。

Upscayl

  • 产品功能： 使用 AI 增强低分辨率图像。
  • 我喜欢它的原因： 无需编码 - 只需一个桌面应用程序。
  • 实际使用：我放大了旧的家庭照片。
  • 快速入门：从 GitHub 下载并运行。
  • 提示： 首先使用小图片进行测试。

音频 & 多模态

这些项目将 AI 推向音频和图像生成领域，释放创意潜力。

audiocraft

  • 功能： 从文本或音频生成音乐和声音。
  • 我喜欢它的理由： 一个具有实际用途的创意出口。
  • 实际使用：我为视频制作了背景音轨。
  • 快速入门：检查他们的 GitHub 进行设置。
  • 提示：从短片开始。

Stable Diffusion

  • 功能： 从文本提示生成图像。
  • 我喜欢它的原因： 富有创意且易于访问。
  • 实际使用：我生成了自定义项目图标。
  • 快速入门：检查 GitHub 进行设置，通常使用类似于 Automatic1111 的 UI。
  • 提示：从简单的提示开始，例如 “a cat in a hat”。

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计算机视觉工具

计算机视觉为从自动驾驶汽车到照片滤镜的所有事物提供动力。这些工具使它变得触手可及。

OpenCV

  • 功能： 实时计算机视觉任务，如对象检测。
  • 我喜欢它的原因： 轻量级和跨平台。
  • 实际使用：我为安全摄像头构建了一个运动检测器。
  • 快速入门：使用 <span leaf="">pip install opencv-python</span> 进行安装，然后：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
import cv2
img = cv2.imread('photo.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imwrite('edges.jpg', edges)
  • 提示： 与 NumPy 配对以加快作速度。

Detectron2

  • 产品介绍： 最先进的计算机视觉模型。
  • 我喜欢它的原因： 预训练模型可以节省时间。
  • 实际使用：我在仓库照片中发现了物品。
  • 快速开始：通过 <span leaf="">pip install detectron2</span> 安装，然后：
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.model_zoo import model_zoo
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
predictor = DefaultPredictor(cfg)
  • 提示：使用他们的 Colab 教程。

Upscayl

  • 产品功能： 使用 AI 增强低分辨率图像。
  • 我喜欢它的原因： 无需编码 - 只需一个桌面应用程序。
  • 实际使用：我放大了旧的家庭照片。
  • 快速入门：从 GitHub 下载并运行。
  • 提示： 首先使用小图片进行测试。

音频 & 多模态

这些项目将 AI 推向音频和图像生成领域，释放创意潜力。

audiocraft

  • 功能： 从文本或音频生成音乐和声音。
  • 我喜欢它的理由： 一个具有实际用途的创意出口。
  • 实际使用：我为视频制作了背景音轨。
  • 快速入门：检查他们的 GitHub 进行设置。
  • 提示：从短片开始。

Stable Diffusion

  • 功能： 从文本提示生成图像。
  • 我喜欢它的原因： 富有创意且易于访问。
  • 实际使用：我生成了自定义项目图标。
  • 快速入门：检查 GitHub 进行设置，通常使用类似于 Automatic1111 的 UI。
  • 提示：从简单的提示开始，例如 “a cat in a hat”。
    1f634cdec61112e4cc4835a16776bbc1.png

Bonus：快速崛起的新星

这些工具正在迅速获得关注，值得您关注：

  • Ollama：适用于大型语言模型的轻量级运行程序 — 非常适合快速本地部署。
  • LLaMA.cpp：优化了 CPU 上的 LLM 推理 — 非常适合资源受限的设置。
  • DeepSpeed：大型模型的高效训练 — 非常适合扩展。

结语

探索这 19 个开源 AI 项目真是太棒了，我希望它也能激发您的兴奋。它们不仅仅是工具，还是解决实际问题的门户，从检测植物病害到生成音乐。我最喜欢的是它们是由渴望分享和共同学习的社区构建的。

aiops开源工具开源iaasaide开源开源ar项目
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