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

Thứ hai - 04/08/2025 07:07

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)

Since the mid-1980s, open source software has continued to grow in development and applications as an alternative to expensive, proprietary software. The communities that support open source development consistently look for new ways to make infrastructure more interoperable and scalable, and support new technologies, and AI is no exception. As more organizations increase their investment in AI, more developers are looking to see how they can integrate open source AI as part of their tech stack.

Many developers now prefer open-source AI frameworks over proprietary APIs and software. According to the Linux Foundation’s report, The Economic and Workforce Impacts of Open Source AI, 89% of organizations that have adopted AI use open-source AI in some form for their infrastructure.

In this article, we explore the widespread adoption of open source AI among developers and researchers, driven by significant investments from tech giants. We also delve into how this adoption promises transformative technologies for organizations.

Key article takeaways

Open source AI is the use of freely available AI code and systems that operate under free and open source software licenses. It can be shared, modified, studied, and distributed at no cost.
Open source AI provides the benefits of interoperability, low to no overhead cost, and greater customization options for feature sets and data compatibility.
Challenges of open source AI include an increased learning curve, limited dataset availability, and potentially limited use cases.
Top open source AI platforms include TensorFlow, Pytorch, Open AI, and OpenCV.

What is open source AI?

Open source AI is an AI system, model, or algorithm with freely accessible source code that you can use, modify, study, and share for your AI projects. It exists under free and open source software licenses, such as the Apache, MIT, BSD-3, and GNU General Public licenses.

This openness encourages the creation of creative AI applications as a community of enthusiasts collaborates, expediting the development of practical solutions.

These projects, available on platforms like GitHub, enable innovation across sectors such as healthcare, finance, and education. The availability of AI frameworks on diverse operating systems like Microsoft Windows, Linux, iOS, and Android empowers developers to address complex challenges efficiently. The more popular applications of open source AI include large language models, machine translation tools, and chatbots.

Open source AI democratizes access to cutting-edge technologies and accelerates the development of impactful applications for a range of enterprise use cases.

When to use open source AI

Using open source AI can be beneficial in certain use cases, depending on your goals for using AI, as well as your organization’s resources. This is because open source AI has minimal (if any) overhead costs, can be adjusted to your organization’s specific data sets, and offers customizable features compared to closed source or proprietary AI models. With these characteristics, open source AI is ideal if you have the time to experiment with custom data sets, have specific parameters around how you can use company data with third-party software, or want to try out a specialized AI use case.

You should use open source AI specifically if you:

Have custom organizational data you want to use for model training and deployment.
Want to train the AI model for a specific industry or use case, and have it understand the context and terminology of your application.
Require specific functions or features that aren’t available in out-of-the-box AI models or platforms.
Need your AI model to match the company style, workflow, and formats with its specific outputs.

Training data for open source AI

Open source AI models require data to effectively produce accurate and relevant outcomes. Yet how do you gather data for a technology that is based on community support and available to both enthusiasts and professional developers? You might already be using these open source models with your company data, but if you don’t have readily available data, you must find it online and make sure it is also open source and is properly licensed so you can use it without pushback. This has led to several open source large-language model training sets being curated and available within the open source community:

When using data for your open source AI model, you want to make sure that the data is effectively labeled, clear of any duplicate entries, has enough data for the model to learn new information, and does not contain any sensitive or proprietary information.

Advantages of open source AI

Open-source AI has emerged as a powerful force in driving innovation and accessibility across various fields. Its unique characteristics offer significant advantages for developers, researchers, and organizations alike. The key benefits include:

Diverse use cases: Open source AI platform offers a wide array of practical applications, such as real-time fraud detection, medical image analysis, personalized recommendations, and tailored learning experiences.
Accessibility: Open source AI projects and models are readily accessible to developers, researchers, and organizations, facilitating their widespread adoption and use. Because it is freely available, it also has a low overhead cost.
Community engagement: Using open source AI provides organizations with access to a diverse community of developers who continuously contribute to the enhancement and advancement of AI tools.
Transparency and iterative improvement: Open source AI’s collaborative nature fosters transparency and facilitates ongoing improvement, resulting in the development of feature-rich, dependable, and modular tools.
Vendor neutrality: Open source AI solutions ensure organizations are not bound to any specific vendor, which allows you to build out your tech stack with flexibility and helps you achieve more interoperability between software tools.

Challenges and considerations of open source AI

While open-source AI does provide flexibility and it’s crucial to acknowledge and mitigate its inherent challenges:

Risk of misalignment and failure: Embarking on custom AI development without clear objectives can result in misaligned outcomes, resource waste, and project failure. These projects also usually have a higher learning curve and require specific programming and data analysis skill sets.
Bias in algorithms: Biased algorithms have the potential to generate flawed results and perpetuate harmful assumptions, undermining the reliability and usefulness of AI solutions.
Security concerns: The accessibility of open source AI raises security concerns, as malicious actors could exploit these tools to manipulate outcomes or create harmful content.
Data-related issues: Biased training data can lead to discriminatory outcomes, while data drift and labeling errors can render AI models ineffective and unreliable. There are also concerns around how to effectively gather open source data for AI models.
Outsourced technology risks: Enterprises using open-source AI solutions from external sources may expose their stakeholders to risks, emphasizing the importance of cautious consideration and responsible implementation.

The future of open source AI

Open source AI is reshaping enterprise scalability and transformation. Its influence spans industries, driving widespread adoption and deeper AI integration. Advancements in NLP, tools like Hugging Face Transformers, and computer vision libraries like OpenCV promise complex applications such as advanced chatbots, image recognition, and automation. Projects such as OpenAssistant and UnslothAI are showcasing a variety of applications with open source AI and just how you can use the technology across personal and professional applications.

However, adopting open-source AI requires careful navigation and strong partnerships. While accessible, it often requires significant fine-tuning for enterprise effectiveness, trust, and safety. Bespoke AI solutions may be necessary, as open-source tools may fall short and also bring about potential legal and data privacy concerns. Organizations must invest in resources and expertise for effective use.

Resources

Open source AI FAQs

What is open source AI?

Open source AI is an AI system in which code can be shared, studied, modified, and distributed for commercial use at no cost. It is distributed under free and open source software licenses like Apache, MIT, and GNU General Public licenses.

What is the difference between open source and closed source AI?

While open source AI code is freely available and can be largely customized depending on what features you require, closed source AI keeps its source code private and has vendor-provided features.

When would I use open source AI?

Open source AI is highly customizable and has no overhead cost. You can benefit from using it for applications that have a lot of specific requirements, custom data sets, or want to have a large return on investment.

What is the best open source AI option?

The best open source option will depend on your desired use case. However, you can find code that supports large language, computer vision, machine learning, and chatbots.

Build with DigitalOcean’s GradientAI Platform

DigitalOcean GradientAI Platform makes it easier to build and deploy AI agents without managing complex infrastructure. Build custom, fully-managed agents backed by the world’s most powerful LLMs from Anthropic, DeepSeek, Meta, Mistral, and OpenAI. From customer-facing chatbots to complex, multi-agent workflows, integrate agentic AI with your application in hours with transparent, usage-based billing and no infrastructure management required.

Video: Introducing the GenAI Platform: Simplifying AI Development for All

Key features:

Serverless inference with leading LLMs and simple API integration
RAG workflows with knowledge bases for fine-tuned retrieval
Function calling capabilities for real-time information access
Multi-agent crews and agent routing for complex tasks
Guardrails for content moderation and sensitive data detection
Embeddable chatbot snippets for easy website integration
Versioning and rollback capabilities for safe experimentation

Get started with DigitalOcean GradientAI Platform for access to everything you need to build, run, and manage the next big thing.

About the author

Jess Lulka, Author; Content Marketing Manager; See author profile

Jess Lulka is a Content Marketing Manager at DigitalOcean. She has over 10 years of B2B technical content experience and has written about observability, data centers, IoT, server virtualization, and design engineering. Before DigitalOcean, she worked at Chronosphere, Informa TechTarget, and Digital Engineering. She is based in Seattle and enjoys pub trivia, travel, and reading.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Tác giả: Nghĩa Lê Trung