Blog FOSS by Lê Trung Nghĩa

https://letrungnghia.mangvn.org

6 công cụ AI Nguồn Mở tốt nhất bạn phải biết trong năm 2025

6 công cụ AI Nguồn Mở tốt nhất bạn phải biết trong năm 2025

6 Best Open Source AI Tools You Must Know in 2025

by Mortuza Hossain • 22 January 2025

Theo: https://dorik.com/blog/best-open-source-ai-tools

Bài được đưa lên Internet ngày: 22/01/2025

Hãy đi trước một bước với 6 công cụ AI nguồn mở đang định hình lại bối cảnh trí tuệ nhân tạo. Tìm hiểu xem chúng có thể mang lại lợi ích gì cho bạn!

Bạn có đang sử dụng các công cụ AI nguồn mở hay không và bạn có muốn đi trước một bước với trò chơi này trong năm 2025 hay không?

Rất nhiều công cụ và công nghệ mới liên tục ra đời trong lĩnh vực AI. Bởi vì chúng miễn phí và dễ sử dụng. Đó là lý do tại sao các công cụ AI nguồn mở ngày càng trở nên phổ biến hơn đối với các nhà phát triển AI.

Tìm hiểu về 6 công cụ AI nguồn mở hàng đầu mà bạn cần biết cho năm 2025. Những công cụ này sẽ thay đổi cách bạn làm việc với AI bằng cách cung cấp cho bạn quyền truy cập vào các công nghệ tiên tiến và ứng dụng mới.

Hãy nghĩ về việc có thể sử dụng các công cụ AI tiên tiến nhất miễn phí và không có bất kỳ hạn chế nào. Bằng cách hợp lý hóa công việc của bạn và cải thiện các dự án của bạn, những công cụ này sẽ giúp bạn đưa các kỹ năng AI của mình lên một tầm cao mới.

CÔNG CỤ AI NGUỒN MỞ LÀ GÌ?

Như tên gọi của nó, một công cụ AI nguồn mở là phần mềm hoặc nền tảng đã được tạo ra và sẵn sàng cho mọi người. Bất kỳ ai cũng có thể xem, thay đổi và sử dụng mã nguồn. Điều này cho phép mọi người trong cộng đồng AI làm việc cùng nhau và đưa ra những ý tưởng mới vì các lập trình viên có thể thêm vào công cụ, làm cho nó hữu ích hơn và thay đổi nó để phù hợp với nhu cầu của họ.

Trong nhiều trường hợp, các công cụ AI nguồn mở được sử dụng miễn phí. Điều này giúp công nghệ AI dễ tiếp cận hơn với nhiều người hơn và khuyến khích tính mở và phát triển do cộng đồng thúc đẩy. Hãy cùng tìm hiểu công cụ nào phù hợp nhất với hành trình phát triển AI của bạn.

Đọc thêm: 15+ Công cụ AI tốt nhất

6 CÔNG CỤ AI NGUỒN MỞ TRONG NĂM 2025

1. TensorFlow

TensorFlow của Google là một khung máy học guồn mở để phát triển và triển khai các mô hình học máy tiên tiến. Tất cả bắt đầu như một dự án nội bộ của Google Brain Team để phát triển mạng nơ-ron học sâu vào năm 2011. Sau đó, nó trở thành một công cụ AI nguồn mở vào năm 2015.

Hiện nay, nó được các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển phần mềm, nhà giáo dục và sinh viên sử dụng rộng rãi do tính linh hoạt và hiệu quả của nó đối với các mô hình đào tạo. TensorFlow hoạt động bằng cách sử dụng đồ thị luồng dữ liệu với các nút biểu diễn các phép toán và các cạnh biểu diễn các mảng đa chiều được gọi là Tensor tương ứng là các nút và cạnh.

Do tính đơn giản và dễ sử dụng như một khung AI nguồn mở, TensorFlow là công cụ AI nguồn mở phổ biến nhất dành cho người mới bắt đầu.

Các tính năng chính của TensorFlow

  • TensorFlow linh hoạt và cung cấp khả năng mô-đun hóa.

  • Hỗ trợ Javascript, Python và C++

  • Có các API cấp cao như Keras để đơn giản hóa việc tạo và đào tạo mô hình.

  • Cho phép bạn trực quan hóa các phần của đồ thị, giúp bạn dễ hiểu và gỡ lỗi hơn.

  • Đào tạo các mạng nơ-ron trên nhiều GPU. Tính song song này rất quan trọng đối với các hệ thống lớn.

 

Ưu điểm của TensorFlow

Nhược điểm của TensorFlow

TensorFlow hỗ trợ các thiết bị di động và Internet vạn vật (IOT)

Nhấn mạnh dữ liệu số hơn là lý luận tượng trưng.

Bộ xử lý TensorFlow nhanh hơn CPU và GPU đối với một số tác vụ cụ thể

Nó chỉ hỗ trợ NVIDIA và Python cho lập trình GPU

Thư viện TensorFlow luôn được cập nhật để đảm bảo hiệu suất tối ưu

 

Giá thành của TensorFlow

TensorFlow là phần mềm miễn phí và nguồn mở.

2. Pytorch

PyTorch là một công cụ học sâu mạnh mẽ và dễ sử dụng dành cho Python. Nó thường được sử dụng cho thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói. Nó được phòng nghiên cứu AI của Facebook phát hành vào năm 2016 dưới dạng một công cụ dựa trên Python nguồn mở để tạo ứng dụng AI/ML.

Nó hoạt động tốt với các công cụ Python và hỗ trợ tăng tốc GPU. Do đó, việc đào tạo các mô hình và chạy thử nghiệm diễn ra nhanh chóng và dễ dàng. Rất nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển sử dụng nó để tạo các nguyên mẫu phần mềm nhanh chóng và thực hiện các nghiên cứu về AI và học sâu.

Các tính năng chính của PyTorch

  • Sử dụng TorchScript, PyTorch có thể chuyển đổi giữa chế độ háo hức (eager mode) và chế độ đồ thị (graph mode)

  • Bạn có thể triển khai các mô hình trên C++ bằng Pytorch

  • Hỗ trợ đào tạo phân tán có thể mở rộng cho nghiên cứu và sản xuất.

  • Tất cả các đám mây công cộng lớn đều hỗ trợ nó để phát triển linh hoạt.

  • PyTorch cải thiện API của mình để xử lý các tác vụ tiền xử lý và tích hợp phổ biến cho các ứng dụng ML iOS và Android.

Ưu điểm của PyTorch

Nhược điểm của PyTorch

PyTorch nổi tiếng vì tính linh hoạt và dễ sử dụng

Bạn cần các công cụ của bên thứ ba để trực quan hóa

Nó cung cấp hỗ trợ tuyệt vời cho GPU, cho phép tính toán được tăng tốc

PyTorch không hoàn hảo cho các tập dữ liệu lớn hơn và làm chậm hiệu suất trên quy mô lớn

PyTorch cung cấp nhiều phương pháp triển khai khác nhau trên các nền tảng đám mây phổ biến nhất

 

Giá thành của PyTorch

Pytorch là một khung học sâu Nguồn ở và bạn có thể tải xuống miễn phí.

Đọc thêm: Công cụ AI tốt nhất cho nhà phát triển

3. Keras

Keras là một API học sâu nâng cao được viết bằng Python, cung cấp giao diện dễ sử dụng để tạo và đào tạo mạng nơ-ron. Nó được thành lập vào năm 2015 bởi François Chollet, người đóng góp chính cho TensorFlow của Google. Keras hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách cung cấp API cấp cao và chạy trên các khung phổ biến như TensorFlow hoặc PyTorch để thực hiện các tác vụ liên quan đến học sâu một cách dễ dàng.

Các tính năng chính của Keras

  • Keras được xây dựng xung quanh các cấu trúc dữ liệu cơ bản, chẳng hạn như các mô hình và lớp.

  • Nó bao gồm quy trình làm việc ML bắt đầu bằng xử lý dữ liệu, sau đó là điều chỉnh siêu tham số và cuối cùng là triển khai.

  • Keras hoạt động dễ dàng trên GPU và CPU để mở rộng quy mô tính toán hiệu quả.

  • Bạn sẽ nhận được các lớp được xác định trước, hàm kích hoạt, hàm mất mát và trình tối ưu hóa trong Keras.

  • Cung cấp khả năng thử nghiệm nhanh chóng cho các kiến ​​trúc khác nhau.

Ưu điểm của Keras

Nhược điểm của Keras

Keras phù hợp nhất với người mới bắt đầu vì giao diện người dùng dễ sử dụng

Không hoạt động tốt với kiến ​​trúc phức tạp

Hỗ trợ triển khai trên nhiều loại thiết bị khác nhau

Nó thiếu tính năng tạo biểu đồ động

Cho phép người dùng xây dựng mạng nơ-ron với số dòng mã lệnh tối thiểu

Đôi khi có thể thấy lỗi bất thường

Giá thành của Keras

Keras là một khung Python học sâu miễn phí và mã nguồn mở.

4. Rasa

Mặc dù OpenAI cung cấp các mô hình AI tạo sinh để xây dựng chatbot AI và trợ lý AI, nhưng nó không phải là nguồn mở hoặc miễn phí. Nhưng không giống như OpenAI, có một giải pháp thay thế có tên là Rasa. Đây là một công cụ AI Nguồn Mở hỗ trợ ngôn ngữ tự nhiên - NLP (Natural Language Processing) và hiểu ngôn ngữ tự nhiên - NLU (Natural Language Understanding) để tạo ra các chatbot và trợ lý AI sáng tạo.

Rasa được Alex Weidauer thành lập vào năm 2016 để cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ họ cần để tạo ra các tác nhân đàm thoại phù hợp với yêu cầu của họ.

Các tính năng chính của Rasa

  • Rasa rất giỏi trong việc hiểu những gì người dùng nói vì nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên rất tốt.

  • Các nhà phát triển có thể tùy chỉnh các chatbot Rasa cho các trường hợp sử dụng cụ thể bằng cách tích hợp chúng vào các mô hình ML khác nhau.

  • Rasa có thể theo dõi ngữ cảnh của cuộc trò chuyện để phản hồi thông minh với các câu trả lời có liên quan.

  • Các chatbot Rasa có thể được sử dụng trên một số nền tảng.

  • Các tiến trình (pipelines) Rasa cho phép các nhà phát triển nâng cao trí thông minh của chatbot bằng cách đưa vào các mô hình học máy.

  • Rasa khuyến khích học tập chủ động bằng cách cung cấp các ví dụ để con người đánh giá.

Ưu điểm của Rasa

Nhược điểm của Rasa

Rasa Nguồn Mở cho phép bạn đào tạo các mô hình với dữ liệu người dùng, do đó có thể sử dụng với bất kỳ ngôn ngữ hoặc chủ đề nào.

Rasa không lý tưởng cho người mới bắt đầu vì bạn cần thêm kiến ​​thức phát triển NLP

Rasa có một cộng đồng mạnh mẽ và khuyến khích các nhà phát triển làm việc cùng nhau và đưa ra những ý tưởng mới.

Các tùy chọn miễn phí của Rasa không thể xử lý được lượng truy cập lớn. Bạn cần mua gói trả phí cho việc đó

Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh tiến trình (pipelines) ML của họ bằng cách tuân theo một số nguyên mẫu

Được thiết kế chủ yếu để sử dụng với chatbot

 

Giá thành của Rasa

Rasa là nguồn mở và miễn phí nhưng đi kèm với hỗ trợ cơ bản và quyền truy cập đầy đủ vào nền tảng Rasa với giá 35.000 USD.

5. Acumos AI

Acumos AI là nền tảng và khung Nguồn Mở giúp xây dựng, chia sẻ và sử dụng ứng dụng AI dễ dàng hơn bằng cách chuẩn hóa ngăn xếp cơ sở hạ tầng và các bộ phận mà mô hình AI cần chạy. Nó hỗ trợ Java, Python, R và các bộ công cụ hoặc ngôn ngữ được hỗ trợ khác vì nền tảng được thiết kế để không phụ thuộc vào ngôn ngữ.

AT&T và Tech Mahindra đã hợp tác để tạo ra Acumos AI. Mục tiêu là tạo ra một công cụ AI nguồn mở theo Học sâu của Quỹ Linux (Linux Foundation) để các nhà phát triển, doanh nhân và doanh nghiệp có thể tận dụng AI nhiều hơn.

Các tính năng chính của Acumos AI

  • Công nghệ được chuẩn hóa để giúp mọi thứ dễ hiểu hơn.

  • Triển khai dạng container giúp dễ dàng kết nối với đám mây và tại chỗ.

  • Xuất ứng dụng AI dưới dạng hình ảnh Docker để sử dụng trên đám mây hoặc riêng.

  • Một công cụ thiết kế trực quan cho phép bạn kéo và thả hình ảnh.

  • Nhà môi giới dữ liệu (Data Broker) sẽ lấy dữ liệu, đào tạo người dùng về dữ liệu đó và lưu trữ dữ liệu.

  • Tích hợp với nhiều công cụ và khung AI khác nhau.

  • Bạn không cần kiến ​​thức lập trình để sử dụng IDE có thể nhìn thấy để liên kết các bộ công cụ và mô hình.

Ưu điểm của Acumos AI

Nhược điểm của Acumos AI

Acumos AI là nguồn mở và hợp lý hóa việc phát triển và triển khai ứng dụng AI cho mọi người.

Acumos AI đơn giản hóa quá trình tích hợp các ứng dụng AI nhưng người mới bắt đầu thấy quá trình này khá khó khăn do môi trường dựa trên đám mây

Người dùng Acumos AI có thể chia sẻ các ứng dụng AI được xây dựng sẵn của họ trên thị trường Acumos AI

Để xử lý ngôn ngữ lập trình nâng cao, người dùng Acumos AI cần phải là chuyên gia

 

Acumos AI không bị ràng buộc với bất kỳ cơ sở hạ tầng thời gian thực cụ thể nào, điều này có thể yêu cầu người dùng phải thích nghi với các môi trường khác nhau để triển khai.

Giá thành của Acumos AI

Acumos AI là nguồn mở và miễn phí.

6. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP là một bộ công cụ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên máy học. Công cụ Java miễn phí và mã nguồn mở này cho phép bạn lấy dữ liệu hữu ích từ các nguồn ngôn ngữ tự nhiên như các trang web và tệp văn bản.

Quỹ Phần mềm Apache (Apache Software Foundation) đã tạo ra nó để hỗ trợ các tác vụ NLP khác nhau và cung cấp cho người dùng một cách để đào tạo và kiểm tra các mô hình bằng Giao diện dòng lệnh CLI (Command Line Interface). Thư viện này có các mô hình đã được thiết lập cho các ngôn ngữ khác nhau và người dùng có thể tải xuống và sử dụng chúng cho các công việc phụ thuộc vào ngôn ngữ đó.

Các tính năng chính của Apache OpenNLP

  • Nó có thể thực hiện các tác vụ NLP chuẩn như phân tích cú pháp, gắn thẻ POS, trích xuất thực thể được đặt tên, v.v.

  • Một bộ công cụ cho máy học sử dụng các phương pháp như Naive Bayes, Maximum Entropy và Perceptron.

  • Cung cấp các mô hình dựng sẵn và tài nguyên văn bản có chú thích cho nhiều ngôn ngữ khác nhau.

  • Cung cấp cho bạn cả API Java tự động và giao diện dòng lệnh.

  • Phương pháp tiếp cận theo mô-đun cho phép bạn xây dựng các tiến trình (pipelines) NLP đầy đủ.

Ưu điểm của Apache OpenNLP

Nhược điểm của Apache OpenNLP

Apache OpenNLP là một dự án nguồn mở được Quỹ Phần mềm Apache hỗ trợ

Các mô hình dựng sẵn Apache OpenNLP cung cấp có thể cần đào tạo thêm để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của ứng dụng của người dùng.

Apache OpenNLP API cung cấp tài liệu chi tiết để bắt đầu

Quá trình phát triển Apache OpenNLP có thể chậm hoặc trì trệ

API dễ sử dụng cho người mới bắt đầu

Một số mô hình bị thiếu trong tài liệu cần được đào tạo thủ công cho các trường hợp sử dụng cụ thể của chúng.

Giá thành của Apache OpenNLP

Apache OpenNLP là nguồn mở và miễn phí.

LỢI ÍCH CỦA VIỆC TẬN DỤNG AI NGUỒN MỞ

Trong vài năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến dài. Các công nghệ nguồn mở đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong quá trình phát triển AI, đây là lý do chính cho sự phát triển này. AI nguồn mở có nhiều lợi ích giúp công nghệ AI dễ tiếp cận hơn và phát triển hơn.

1. Ít tốn kém hơn: Các hệ thống AI nguồn mở thường miễn phí hoặc ít tốn kém hơn các giải pháp AI riêng, vì vậy sử dụng chúng có thể giúp bạn tiết kiệm tiền.

2. Linh hoạt và có thể tùy chỉnh: Các hệ thống AI nguồn mở cung cấp nhiều tùy chỉnh và tính linh hoạt hơn vì người dùng có thể thay đổi mã để phù hợp với nhu cầu của riêng họ.

3. Hỗ trợ từ cộng đồng: Các dự án AI nguồn mở thường có một nhóm lớn các nhà phát triển và người dùng giúp đỡ lẫn nhau, chia sẻ thông tin và làm việc để cải thiện hệ thống tốt hơn.

4. An toàn và minh bạch: Mã cho các hệ thống AI nguồn mở là mở, do đó người dùng có thể xem cách hệ thống hoạt động và tìm ra bất kỳ lỗ hổng bảo mật nào có thể xảy ra. Điều này có thể giúp mọi người tin tưởng hệ thống hơn, xác định được bất kỳ lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn nào. Điều này có thể giúp tăng sự tin tưởng vào hệ thống.

5. Tránh bị khóa trói vào nhà cung cấp: Bằng cách sử dụng AI nguồn mở, các tổ chức có thể tránh bị khóa trói vào một nhà cung cấp duy nhất và có sự linh hoạt để chuyển sang một giải pháp khác nếu cần.

Đây chỉ là những lợi thế của AI nguồn mở, nhưng để biết thêm về những lợi thế của AI, bạn có thể kiểm tra những lợi ích của Trí tuệ nhân tạo.

SUY NGHĨ CUỐI CÙNG

Bạn sẽ chọn công cụ AI nguồn mở nào?

Tính đến năm 2025, AI nguồn mở đang thay đổi cách thức các doanh nghiệp phát triển và thay đổi. Nhìn chung, các công cụ AI nguồn mở có tương lai tươi sáng vì chúng tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới và giúp công nghệ AI dễ tiếp cận hơn với mọi người.

6 công cụ AI nguồn mở mà chúng tôi đã chọn có một cộng đồng các nhà phát triển lớn để giúp giải quyết các vấn đề. Chúng rất tuyệt vời để xây dựng nền tảng cho dự án AI tiếp theo của bạn vì chúng tập hợp trí thông minh của các nhà phát triển trên toàn thế giới và một số phòng nghiên cứu tiên tiến nhất thế giới.

-------------------------------------------------------------------------

Xem thêm: 50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)

-------------------------------------------------------------------------

Stay ahead of the curve with these 6 open source AI tools that are reshaping the landscape of artificial intelligence. Find out how they can benefit you!

Do you use open-source AI tools and want to stay ahead of the game in 2025?

A lot of new tools and technologies are coming out all the time in the area of AI. Because they are free and easy to use. That’s why open-source AI tools are becoming more and more common to AI developers. 

Find out about the top 6 Open Source AI tools you need to know about for 2025. These tools will change the way you work with AI by giving you access to cutting-edge technologies and new apps.

Think about being able to use the most cutting-edge AI tools for free and without any restrictions. By streamlining your work and making your projects better, these tools will help you take your AI skills to the next level.

WHAT IS AN OPEN SOURCE AI TOOL?

As the name suggests, an open-source AI tool is software or a platform that has been created and made available to everyone. Anyone can view, change, and use the source code. This lets people in the AI community work together and come up with new ideas since programmers can add to the tool, make it more useful, and change it to fit their needs.

A lot of the time, open-source AI tools are free to use. This makes AI technology more accessible to more people and encourages openness and community-driven development. Let’s find out the one that is most suitable for your AI development journey.

Related Read: 15+ Best AI Tools

6 OPEN SOURCE AI TOOLS IN 2025

1. TensorFlow

Google’s TensorFlow is an open-source machine-learning framework for developing and deploying cutting-edge machine-learning models. It all began as an internal Google Brain Team project to develop a deep-learning neural network in 2011. It later became an open-source AI tool in 2015. 

Now it is widely used by data scientists, software developers, educators, and students due to its versatility and efficiency for training models. TensorFlow operates using data flow graphs with nodes representing mathematical operations and edges representing multidimensional arrays known as Tensors as nodes and edges respectively.

Due to its simplicity and ease as an Open source AI framework, TensorFlow is the most popular Open source AI tool for beginners.

Key Features of TensorFlow

  • TensorFlow is flexible and provides modularization.

  • Supports Javascript, Python, and C++

  • Has high-level APIs like Keras to simplify model creation and training.

  • Lets you visualize the graph's parts, making it easier to understand and debug.

  • Trains neural networks on multiple GPUs. This parallelism is important for huge systems.

Pros of TensorFlow

Cons of TensorFlow

TensorFlow supports mobile and IOT devices

Emphasizes numerical data over symbolic reasoning.

TensorFlow Processing Unit is faster than CPU and GPU for some specific task

It only supports NVIDIA and Python for GPU programming

TensorFlow library is always updated to ensure optimum performance

 

Pricing  of TensorFlow

TensorFlow is free and open source.

2. Pytorch

PyTorch is a powerful and easy-to-use deep-learning tool for Python. It is commonly used for computer vision, natural language processing, and speech recognition. It was released in 2016 by Facebook's AI research lab as an open-source Python-based tool for making AI/ML apps. 

It works well with Python tools and supports GPU acceleration. As a result, training models and running experiments is quick and easy. A lot of researchers and developers use it to make quick prototypes of software and do studies on AI and deep learning.

Key Features of PyTorch

  • Using TorchScript, PyTorch can switch between eager mode and graph mode 

  • You can deploy models on C++ using Pytorch

  • Supports scalable distributed training for research and production.

  • All the major public clouds support it for flexible development.

  • PyTorch improves its API to handle common preprocessing and integration tasks for iOS and Android ML apps.


 

Pros of PyTorch

Cons of PyTorch

PyTorch is well-known for its versatility and simplicity of use

You need third-party tools for visualization

It offers excellent support for GPUs, enabling accelerated computing

PyTorch is not perfect for larger data sets and slows down performance on large scale

PyTorch offers various deployment methods on the most popular cloud platforms

 

Pricing  of PyTorch

Pytorch is an Open source deep learning framework and you can download it for free.

Related Read: Best AI Tools for DeveMlopers

3. Keras

Keras is an advanced deep-learning API written in Python that provides an easy-to-use interface for creating and training neural networks. It was founded in 2015 by Google’s main contributor to TensorFlow name François Chollet. Keras assists developers by providing a high-level API, and run on popular frameworks like TensorFlow or PyTorch to perform tasks easily involving deep learning.

Key Features of Keras

  • Keras is built around fundamental data structures, such as models and layers. 

  • It covers the ML workflow starting with data processing, then hyperparameter tuning, and finally deployment.

  • Keras effortlessly works on GPUs and CPUs to effectively scale computation.

  • You will get pre-defined layers, activation functions, loss functions, and optimizers in Keras.

  • Offers fast experimentation for different architecture.

Pros of Keras

Cons of Keras

Keras is best for beginners due to its easy UI

Doesn’t perform well with the complex architecture

Supports deployment on different types of devices

It lacks a dynamic chart creation feature

Allows users to build neural networks with minimal lines of code

Sometimes unusual errors can be seen

Pricing of Keras

 Keras is a free and Open source deep learning Python framework. 

4. Rasa

While OpenAI offers generative AI models to build AI chatbots and AI assistants, it is not open source or free. But unlike OpenAI there is an alternative called Rasa. It is an Open-source AI tool that powers natural language (NLP) and natural language understanding (NLU) to create innovative chatbots and AI assistants. 

Rasa was founded by Alex Weidauer in 2016 to provide developers with the tools they need to make conversational agents that fit their requirements.

Key Features of Rasa

  • Rasa is very good at getting what users say because it understands natural language very well.

  • Developers can customize Rasa chatbots to specific use cases by integrating them into different ML models.

  • Rasa can keep track of the conversation's context, to intelligently respond to relevant answers.

  • Rasa chatbots can be used on several platforms.

  • Rasa pipelines let developers enhance chatbot intelligence by including machine learning models. 

  • Rasa encourages active learning by offering examples for human evaluation.

Pros of Rasa

Cons of Rasa

Rasa Open Source lets you train models with user data, so it can be used with any language or topic. 

Rasa is not ideal for beginners as you need additional NLP development knowledge

Rasa has a strong community and encourages developers to work together and come up with new ideas.

Rasa’s free options can’t take high traffic volume. You need to buy a paid plan for that

Developers can fine-tune their ML pipeline by following some primitives 

Designed primarily for use with chatbots

Pricing of Rasa

Rasa is open source and free but it comes with basic support and full access to the Rasa platform for $35k.

5. Acumos AI

Acumos AI is an open-source platform and framework that makes it easier to build, share, and use AI apps by standardizing the infrastructure stack and parts that AI models need to run. It supports Java, Python, R, and other supported toolkits or languages, as the platform is designed to be language-agnostic.

AT&T and Tech Mahindra worked together to make Acumos AI. The goal was to make an open-source AI tool under The Linux Foundation Deep Learning so that developers, entrepreneurs, and businesses could get more use out of AI.

Key Features of Acumos AI

  • Standardized technology to make things easier to understand.

  • Containerized rollout makes it easy to connect to the cloud and on-premises.

  • Exports AI apps as Docker images for cloud or private use.

  • A visual design tool that lets you drag and drop images.

  • Data Broker to get data, train users on it, and store it.

  • Integrates with various AI frameworks and tools.

  • You don't need code knowledge to use the visible IDE to chain toolkits and models.

Pros Acumos AI

Cons Acumos AI

Acumos AI is open-source and streamlines AI application development and deployment for everyone.

Acumos AI simplifies the integration of AI applications but beginners find the process challenging due to the cloud-based environment 

Acumos AI user can share their pre-built AI applications in the Acumos AI marketplace

To deal with advanced programming language the user of Acumos AI needs to be an expert

 

Acumos AI is not tied to any specific run-time infrastructure, which may require users to adapt to different environments for deployment.

Pricing of Acumos AI

Acumos AI is open source and free.

6. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP is a set of tools for handling natural language processing that are based on machine learning. This free and open-source Java tool lets you get useful data from natural language sources like web pages and text files. 

The Apache Software Foundation made it to help with different NLP tasks and give users a way to train and test models using a Command Line Interface (CLI). This library has models that are already set up for different languages, and users can download them and use them for jobs that depend on the language. 

Key Features of Apache OpenNLP

  • It can do standard NLP tasks like tokenization, POS tagging, named entity extraction,  and more.

  • A toolkit for machine learning that uses methods such as Naive Bayes, Maximum Entropy, and Perceptron.

  • Offers pre-built models and annotated text resources for various languages.

  • Gives you both an automated Java API and a command-line interface.

  • The modular approach lets you build full NLP pipelines.

Pros of Apache OpenNLP

Cons of Apache OpenNLP

Apache OpenNLP is an open-source project backed by the Apache Software Foundation

The pre-built models provided by Apache OpenNLP may need further training to suit the specific requirements of the user's application. 

Apache OpenNLP API offers detailed documentation to get started

The development of Apache OpenNLP may be slow or stagnant

Easy to use API for beginners

Some models are missing in the documentation which need to be manually trained for their specific use cases.

Pricing of Apache OpenNLP

Apache OpenNLP is open-source and free.

ADVANTAGES OF LEVERAGING OPEN SOURCE AI

In the past few years, artificial intelligence (AI) has come a long way. Open-source technologies are being used more and more in AI development, which is a big reason for this growth. Open-source AI has many benefits that help make AI technology more accessible and help it move forward. 

1. Less expensive: Open-source AI systems are often free or cost less than private AI solutions, so using them can save you money.

 2. Flexible and customizable: Open-source AI systems offer more customization and flexibility because users can change the code to fit their own needs.

 3. Support from the community: Open-source AI projects often have a big group of developers and users who help each other, share information and work to make the system better.

 4. Secure and transparent: The code for open-source AI systems is open, so users can see how the system works and find any possible security holes. This might help people trust the system more. identify any potential security vulnerabilities. This can help to increase trust in the system.

 5. Avoid vendor lock-in: By using open-source AI, organizations can avoid being locked into a single vendor and have the flexibility to switch to a different solution if needed.

These are just the advantages of Open Source AI, but to know more about AI advantages you can check the benefits of Artificial intelligence.

FINAL THOUGHTS

Which open-source AI tools you will choose?

As of 2025, Open-source AI is changing how businesses grow and change. Overall, open-source AI tools have a bright future because they continue to spur innovation and make AI technology more accessible to everyone.

The 6 open source AI tools we chose have a big developer community to help with problems. They are great for building the roots of your next AI project because they bring together the smarts of developers around the world and some of the world's most cutting-edge research labs. 

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

 

Tác giả: Nghĩa Lê Trung