Відкритий код проти закритого: Створіть власного AI-генія з “конструктора”

Коли відкритий код перемагає: як зібрати власного AI-генія з “конструктора”

Привіт! Як справи? За кавою сьогодні чи, може, чаєм? Я натрапила на тему, яка мене так захопила, що хочеться поділитися. Знаєш, буває: сидиш, розбираєшся в чомусь, і воно тебе так затягує, що забуваєш про все на світі. Минулого тижня мій друг-розробник, справжній геній комп’ютерної справи, сказав щось, що змусило задуматися: “Чому ми так часто біжимо купувати готові, запечатані рішення, коли навколо стільки можливостей зібрати те саме, а то й краще, з відкритих компонентів?”

Особливо це стосується штучного інтелекту. Зараз про нього всюди говорять, кожен другий хоче мати свого AI-помічника, чат-бота чи агента. І це чудово! Але чи всі задумуються, з чого “зліплений” цей помічник? Чи це золота клітка від великої корпорації, чи вільний птах, якого ти сам можеш навчити співати улюблену пісню?

Сьогодні зануримося у світ Open-Source AI. Це не просто технічний жаргон, а ціла філософія. Уявіть собі величезний конструктор LEGO, де замість пластикових цеглинок – моделі, дані, інструменти для керування і навіть “обличчя” ваших AI-рішень. І все це – відкрите, вільне, доступне кожному. Найприємніше, що за цим стоїть спільнота – люди з усього світу, які діляться напрацюваннями, вдосконалюють їх і роблять технології доступнішими.

Дослідники з Гарвардської школи бізнесу оцінюють вартість усього програмного забезпечення з відкритим кодом у 8.8 трильйонів доларів! Це цілий океан можливостей! У галузі ШІ багато цікавого, що ми бачимо у комерційних продуктах, швидко знаходить своє втілення у відкритих рішеннях. Тож давайте розберемося, як це працює, які є переваги та недоліки і чому це може стати вашим квитком у майбутнє AI, яке ви самі створите. Готові? Поїхали!

1. Моделі: Душа вашого AI, чи його “мозок”?

Уявіть, що ваш AI – це молодий дослідник, якому потрібно пізнати світ. Він отримує “книги” – моделі. Це основа вашого AI. Тут два шляхи: або взяти готову “книгу” від великого видавця (закриту модель), або зібрати свою з “шматочків”, які роздають у відкритій бібліотеці (відкрита модель).

Якщо обираємо “Відкрито”:

• Які бувають? Це можуть бути як базові, так і донавчені (fine-tuned) великі мовні моделі (LLMs), навчені на купі різної інформації. Або ж моделі, донавчені спільнотою для конкретних завдань. Наприклад, одна модель чудово відповідатиме на запитання, інша – розумітиме юридичні документи, а ще якась – виявлятиме аномалії на медичних знімках.
• А як їх “змусити” працювати? Якщо берете відкриту модель, вам, скоріш за все, доведеться подумати про “інтерфейс” для неї – inference engine. Це як мозок, який обробляє інформацію. Для цього є чудові відкриті інструменти. Наприклад, Ollama дозволить запустити модель просто на вашому лептопі – круто для експериментів! Для потужніших серверів є vLLM чи TensorRT LLM. Це як мати вдома потужний комп’ютер, на якому можна запускати найвимогливіші ігри.
• Плюси: Свобода! Можна донавчити модель на своїх даних, підлаштувати її під свої потреби. Ніхто не диктує, як їй навчатися. А ще – це часто дешевше, а то й безкоштовно!
• Мінуси: Вимагає більше технічних знань. Доведеться розбиратися з налаштуваннями, інфраструктурою. Це як самому будувати будиночок – більше роботи, але він буде саме таким, як ви хочете.

А якщо “Закрито”?

• Як це? Ви отримуєте доступ до моделі через API – едакий “пульт керування”. Просто надсилаєте запит, а відповідь отримуєте назад.
• Що з цим робити? Потрібно лише подбати про те, як зробити цей запит. Про те, як модель працює, як вона оптимізується, на якому “залізі” вона запущена – за вас думає постачальник.
• Плюси: Простота. Не треба глибоко вникати в технічні деталі. Це як орендувати готовий офіс – швидко, зручно, але планування вже є.
• Мінуси: Менше гнучкості. Ви обмежені тим, що пропонує постачальник. І, звісно, це зазвичай коштує грошей, іноді – чималих.

* Цікаво знати:* Багато комерційних AI-інструментів швидко відтворюють свої найкрутіші фішки у вигляді відкритих рішень, які створює і безкоштовно розповсюджує спільнота. Це як коли на базарі з’являється новий модний одяг, і одразу ж з’являються схожі, але доступніші версії.

2. Дані: Паливо для вашого AI, або “що він їсть”?

Наступний шар – дані. Це те, що “їсть” ваш AI, щоб стати розумнішим. Для даних, як відкриті, так і закриті рішення мають багато спільного.

• Звідки брати? Потрібно визначити джерела даних, які будете використовувати, щоб доповнити або розширити можливості вашої AI-моделі. Можливо, це будуть дані з ваших CRM-систем, соціальних мереж, файлів у хмарі.
• Як їх “затягнути”? Для цього існують data connectors або інтеграції. Вони допомагають автоматично витягувати інформацію з різних інструментів та джерел. Це як мати автомийку для вашого автомобіля – процес стає простішим і швидшим.
• Чи все в потрібному форматі? Часто дані зберігаються у неструктурованому вигляді, наприклад, у PDF-файлах. Щоб AI міг їх зрозуміти, їх треба перетворити на більш структурований формат. Це як перекладати іноземну мову – без цього ніяк.
• І де все це зберігати? Після того, як дані оброблені, їх часто векторизують (перетворюють на числа) і зберігають у спеціальних vector DBs (векторних базах даних). Це потрібно, щоб модель могла швидко знаходити потрібну інформацію. Існують також RAG pipelines, які допомагають поєднати моделі з вашими даними.

Чим відрізняються відкриті та закриті підходи до даних?

• Доступність: Відкритий код – безкоштовний. Закриті – як правило, частина комерційних інструментів.
• Гнучкість: З відкритим кодом ви можете адаптувати, змінювати, доналаштовувати все під себе. З комерційними рішеннями ви обмежені тим, що вже є “з коробки”. Якщо чогось немає, додати це може бути проблематично.
• Контроль: Відкритий код дозволяє розгортати рішення де завгодно: на власному сервері (on-premise), у приватному хмарному сховищі, або навіть на домашньому комп’ютері. Це дає вам повний контроль над тим, де знаходяться ваші приватні дані. Коли ви використовуєте закриті рішення, вони майже завжди надаються через API як повністю керований сервіс, що зменшує ваш контроль над локацією розміщення даних.

* Не робіть те, що я колись робила:* Намагалася “згодувати” AI величезний PDF-документ без попередньої обробки. Результат був, м’яко кажучи, “цікавий” – AI почав генерувати щось на кшталт “галюцинацій” з тексту. Тому підготовка даних – це справді важливо!

3. Оркестрація: Як AI “мислить” і діє?

Коли у вас є “мозок” (модель) та “їжа” (дані), потрібно навчити AI діяти, приймати рішення. Це і є оркестрація. Уявіть собі диригента, який керує цілим оркестром. Так само оркестрація розбиває завдання AI на менші кроки:

• Міркування та планування: Як AI буде вирішувати поставлене завдання? Який план дій?
• Виконання: Це може бути, наприклад, виклик іншого інструменту чи функції.
• Цикли перегляду: AI може аналізувати свій результат і покращувати його.

Як це реалізується?

• Відкриті інструменти: Існують спеціальні фреймворки для створення AI-агентів (наприклад, LangChain, LlamaIndex), які допомагають керувати цими процесами. Це як мати набір інструментів для складання складного механізму. Ви можете повністю контролювати кожен гвинтик.
• Закриті платформи: Такі платформи також існують. Вони дозволяють керувати оркестрацією через API. Це спрощує процес, але може призвести до того, що рішення буде “спрощеним”. Ви отримуєте менше контролю над тим, як саме ваш агент взаємодіє з іншими інструментами.

Лайфхак: Якщо ви тільки починаєте, спробуйте з простих інструментів, які дозволяють експериментувати з оркестрацією, але не потонути в складнощах. Поступово ви зможете переходити до більш просунутих рішень.

4. Шар додатків: Як користувач “спілкується” з AI?

Нарешті, найостанніший, але не менш важливий шар – це інтерфейс, через який користувач буде взаємодіяти з вашим AI. Це те “обличчя”, яке бачить людина.

• Відкриті рішення: Тут акцент на кастомізації. Хочете повний контроль над інтерфейсом? Чудово! Є інструменти, як Open WebUI, які дозволяють створити максимально персоналізований досвід. Хочете швидко створити веб-інтерфейс для свого AI? Для цього є Gradio або Streamlit – вони дозволяють буквально за лічені хвилини створити працюючі демо-версії.
• Закриті рішення: Найчастіше це означає розробку з нуля. Ви вбудовуєте свою AI-функціональність безпосередньо в існуючий додаток – чи то веб, чи мобільний. Це може бути зручно, якщо у вас вже є готова платформа, але менш гнучко, якщо ви хочете створити щось унікальне.

* Цікаво знати:* Це як з одягом. Можна купити готовий костюм – швидко, зручно. А можна замовити пошив – довше, дорожче, але результат буде ідеально підігнаний під вас, і ви будете впевнені, що ніхто інший такого не має.

5. Чому це важливо для нас, українців?

Знаєте, чому я так захопилася цією темою? Бо це про незалежність і креативність. Ми – нація, яка завжди вміла бути винахідливою, навіть в найскладніших умовах. Відкритий код – це можливість створювати новітні технології, не бути прив’язаними до чиїхось рішень, а формувати власне майбутнє.

Уявіть собі: ви не просто користувач чергової “чорної скриньки”, яка робить те, що їй сказали. Ви – архітектор! Ви можете зібрати свого AI-помічника, який буде розуміти специфіку українського ринку, українську культуру, нашу мову (і не лише англійську!). Ви можете створити рішення для вирішення наших, українських проблем.

Це як коли наша бабуся варить борщ. Рецепт передається з покоління в покоління, але кожна господиня додає щось своє: більше квасолі, менше буряка, чи кілька зерняток кмину. І кожен раз борщ виходить особливим, але всі знають, що це – НАШ борщ. Так само і з Open-Source AI. Є загальні принципи, але кожен додає свою “родзинку”, своє розуміння, свою базу даних.

Приклад зі життя: нещодавно чув про команду, яка створила AI-систему для допомоги фермерам. Вона аналізує погодні умови, стан ґрунту (дані!), вибирає оптимальні методи догляду за рослинами (оркестрація!), і все це – з інтерфейсом, який зрозумілий навіть досвідченому аграрію (додатки!). І все це – на базі відкритих технологій! Це ж круто, правда?

* Не бійтеся експериментувати:* Пам’ятаю, як вперше самостійно намагалася налаштувати локальне розгортання моделі. Було страшно, але процес приніс стільки задоволення, коли нарешті все запрацювало! Тому моє вам натхнення: пробуйте, ставте запитання, шукайте відповіді.

6. Що далі? Ваш особистий AI-конструктор

Гаразд, ми пройшлися по основних “цеглинках”, з яких будуються AI-рішення, і подивилися, як відкритий код дає нам можливість бути не просто споживачами, а творцями.

Що ж робити далі?

1. Визначте свою мету: Для чого вам потрібен AI? Чи це простий чат-бот для відповідей на запитання? Чи складніший агент для аналізу даних?
2. Дослідіть доступні моделі: Подивіться, які відкриті LLMs і Specializec models існують. Ollama – чудовий старт для локального тестування.
3. Подумайте про дані: Де ваші дані? Як ви будете їх обробляти та зберігати?
4. Спробуйте інструменти для оркестрації: LangChain, LlamaIndex – це ваші друзі в цій подорожі.
5. Створіть інтерфейс: Gradio, Streamlit – для швидких прототипів, Open WebUI – для більш деталізованих проєктів.

І найголовніше: не забувайте про спільноту! Open-Source AI – це про співпрацю. Задавайте питання на форумах, діліться своїми знаннями, допомагайте іншим. Саме так народжуються найкрутіші інновації.

Підсумовуючи все вище сказане, вибір між відкритим і закритим AI – один з найважливіших кроків, який робить розробник. Це вибір між гнучкістю, контролем та можливістю адаптації, з одного боку, та простотою та швидкістю впровадження, з іншого. Відкритий код – це не просто набір інструментів, це ціла екосистема, яка постійно розвивається завдяки зусиллям спільноти. І я переконана, що саме за такими відкритими, прозорими та адаптивними рішеннями – майбутнє AI.

Тож, замість того, щоб чекати, коли хтось інший створить для вас ідеального AI-помічника, чому б не спробувати зібрати його власноруч? Це буде захоплива подорож, сповнена відкриттів, а головне – вона дасть вам сили та можливості створювати майбутнє, яке ви самі собі намалюєте.

А як би ви вирішили цю проблему, якби зібрали свого власного AI-генія? Поділіться своїми ідеями в коментарях! Дуже цікаво буде почитати.