想了解更多
AIGC的内容，请访问：
51CTO AI.x社区
https://www.51cto.com/aigc/
如您所见，
人工智能（AI）应用在近年来得到了长足的发展。从语音助手到软件开发，人工智能已在我们的生活中无处不在，并得到了广泛应用。下面，我将为您介绍25个开源项目，您可以用它们来制作自己的人工智能应用程序，并使其更上一层楼。
1.Taipy -将数据和人工智能算法转化为可投入生产网络的应用
作为一个开源的
Python/ target=_blank class=infotextkey>Python库，Taipy（https://
Github.com/Avaiga/taipy）提供了假设分析、智能管道执行、内置调度和部署工具等功能，可用于轻松地进行端到端的应用开发。例如，它可以为基于Python的应用，创建图形化的用户界面，并改进数据流的管理。同时，您可以用其绘制数据集的图表，并使用类似图形化用户界面的滑块，让用户可以选择使用其他实用的功能，来处理数据。
在不牺牲性能的情况下，Taipy提供了友好的用户界面、高效的数据处理能力、以及良好的易用性。您只需通过命令：pip install taipy，来完成安装。同时，Taipy也能利用各种代码库，来简化开发并增强功能。
目前，Taipy发布了最新版本为v3.1（https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/）。该版本的多功能部件对象实现了
html或Python对象的可视化。这意味着Folium（https://python-visualization.github.io/folium/latest/）、Bokeh（https://bokeh.org/）、Vega-Altair（https://altair-viz.github.io/）和Matplotlib（https://matplotlib.org/）等代码库现在都可以被用于可视化。同时，它提供了对Plotly Python（https://plotly.com/python/）的原生支持，使得绘制图表变得更容易。
在利用分布式计算提高性能的同时，Taipy及其所有依赖项都能与Python 3.12完全兼容，以便用户在Taipy的项目中使用最新的工具和代码库。请阅读文档-- https://docs.taipy.io/en/latest/，以获得更多介绍。
下图展示的是其聊天界面（https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/llm/5_chatbot/）。该演示使用了
OpenAI的
GPT-4 API，生成对消息的回复。您可以通过更改代码，以使用其他的API或模型。
下图展示的是由Taipy团队提供的、可用于加速Taipy应用构建的、另一个名为Taipy Studio（https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/）的VSCode扩展功能。
当然，您也可以为自己的应用选用Taipy的云部署。如果您想了解其代码库结构，可以阅读HuggingFace的《使用Taipy创建Python语言的大模型Web界面（https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python）》一文。
在教程资源方面，Taipy提供了10多个带有代码和文档的演示教程，可供您学习。例如：
- Covid仪表板（https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country）
- Tweet的生成（https://tweet-generation.taipy.cloud/）
- 数据可视化（https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization）
- 实时人脸识别（https://face-recognition.taipy.cloud/）
目前，Taipy的v3版在GitHub上有七千多颗星，且在不断改进中。
2.Supabase - Firebase的开源替代品
要构建人工智能应用，您往往需要一个后台，而Supabase（https://github.com/supabase/supabase）正是可以满足此需求的优秀后台服务提供商。
通过参考相关文档（https://supabase.com/docs），您可以从如下npm命令(Next.js)开始安装Supabase：
npx create-next-App -e with-supabase
如下代码段则展示了如何进行CRUD操作：
import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
// Initialize
const supabaseUrl = 'https://chat-room.supabase.co'
const supabaseKey = 'public-anon-key'
const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey)
// Create a new chat room
const newRoom = await supabase
.from('rooms')
.insert({ name: 'Supabase Fan Club', public: true })
// Get public rooms and their messages
const publicRooms = await supabase
.from('rooms')
.select(`
name,
messages ( text )
`)
.eq('public', true)
// Update multiple users
const updatedUsers = await supabase
.from('users')
.eq('account_type', 'paid')
.update({ highlight_color: 'gold' })
您可以利用Supabase的Auth、realtime、Edge函数、以及存储等功能，来构建一个超快的应用。同时，Supabase也提供了多个启动工具包，如：带有LangChain的Next.js（https://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template）、带有Next.js的Stripe（https://github.com/vercel/nextjs-subscription-payments）、以及AI聊天机器人（https://github.com/supabase-community/vercel-ai-chatbot）。
目前，Supabase在GitHub上有六万三千多颗星，以及大量贡献者。而且，他们的提交次数达两万七千多次。
3.Chatwoot -即时聊天、电子邮件支持、全方位渠道服务台，并拥有自己的数据
Chatwoot（https://github.com/chatwoot/chatwoot）可与电子邮件、
网站即时聊天、Facebook、
Twitter、WhatsApp、Instagram以及Line等常用客户沟通渠道连接，以实现一站式多社交应用的客户体验。如下图所示，这对于想围绕着某个人工智能应用来建立用户社区的需求，显得十分必要。
您可以通过阅读文档（https://www.chatwoot.com/docs/product），了解各种集成选项，从而更轻松地管理整个生态系统。其文档非常详细，每个集成都有相应的快照示例，例如：WhatsApp频道就带有WhatsApp Cloud API。因此，您可以按需将其一键部署到Heroku或自行托管。
目前，Chatwoot发布的是v3.6版，在GitHub上拥有一万八千多颗星。
4.CopilotKit -在数小时内为您的产品提供AI Copilot
CopilotKit（https://github.com/CopilotKit/CopilotKit）可以让我们使用两个React组件，将各种关键性的人工智能功能集成到React应用中。同时，它也提供了内置（但完全可定制）的Copilot原生用户体验组件，如：<CopilotKit />、<CopilotPopup />、<CopilotSidebar/>、以及<CopilotTextarea/>等。
通过阅读相关文档（https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea），您可以从使用如下npm命令开始安装Copilot：
npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea
下面的代码段展示了如何集成CopilotTextArea的方法。
import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea";
import { useState } from "react";
export function SomeReactComponent() {
const [text, setText] = useState("");
return (
<>
<CopilotTextarea
className="px-4 py-4"
value={text}
onValueChange={(value: string) => setText(value)}
placeholder="What are your plans for your vacation?"
autosuggestionsConfig={{
textareaPurpose: "Travel notes from the user's previous vacations. Likely written in a colloquial style, but adjust as needed.",
chatApiConfigs: {
suggestionsApiConfig: {
forwardedParams: {
max_tokens: 20,
stop: [".", "?", "!"],
},
},
},
}}
/>
</>
);
}
通过上述方法，您可以在几分钟内构建出AI聊天机器人，以用于基于LLM的全栈应用。
5.DALL-E Mini -根据文本提示生成图像
OpenAI的第一个令人印象深刻的图像生成模型是DALL-E。DALL-E mini应母
公司的要求更名为Craiyon。而Craiyon/DALL-E mini则试图利用开源模型重现其成果。如下图所示，您可以在Craiyon（https://www.craiyon.com/）上使用该模型。
参考相关文档（https://github.com/borisdayma/dalle-mini?tab=readme-ov-file#development），您可以用如下命令（用于开发）开始安装DALL-E Mini：
通过阅读DALL-E Mini的相关说明（https://wandb.ai/dalle-mini/dalle-mini/reports/DALL-E-Mini-Explained-with-Demo--Vmlldzo4NjIxODA），您也可以了解有关其数据集、
架构和算法等更多信息。当然，《最佳人工智能图像和提示终极指南（https://www.craiyon.com/blog/ultimate-guide-best-ai-art-photorealistic-images-and-prompts）》，也值得您参考。
目前，DALL-E Mini的v0.1版本在GitHub上有一万四千多颗星。
6.Deepgram -为应用构建语音人工智能
无论是初创公司还是美国国家航空航天局（NASA），它们每天都在使用Deepgram（https://github.com/deepgram）的API以快速、准确、可扩展且
经济高效的方式，转录和理解数百万分钟的音频。同时，Deepgram能为开发人员提供语音到文本和音频的智能模型。
由Deepgram的官方介绍文档可知（https://developers.deepgram.com/docs/introduction），它提供了免费和可视化两种模型。其免费层面完全能够满足您的基本使用。而可视化是上面一层，您可以查看实时的流媒体响应或音频文件，并比较音频的智能化水平。
您还可以阅读Deepgram的博客示例（https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project），以获悉如何在React和Node.js项目中添加语音识别功能。
如果您想亲自体验Deepgram API的灵活性，请访问它们的API Playground（https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2）。
7.InvokeAI -稳定扩散模型的领先创意引擎
作为Stable Diffusion的实现，InvokeAI（https://github.com/invoke-ai/InvokeAI）是一种开源的文本到图像、以及图像到图像的生成器。它提供了业界领先的WebUI，并通过CLI支持终端的使用，可谓多种商业产品的基础。
InvokeAI既能够在
windows、
mac和
linux机器上运行，也可以在仅有4 GB
内存的GPU显卡上运行。您可以阅读其有关硬件要求（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/INSTALLATION/），如何安装不同的模型（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/050_INSTALLING_MODELS/），以及重要的自动安装信息（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/installation/010_INSTALL_AUTOMATED/）。
正如其文档（https://invoke-ai.github.io/InvokeAI/features/IMG2IMG/）所述，InvokeAI还能够使用其他图像来生成新的图像。
目前，InvokeAI在GitHub上有将近两万一千多颗星。
8.OpenAI- 您需要的一切
OpenAI（https://github.com/openai）已被全世界所知晓。通过OpenAI，您可以使用DALL-E来根据文字描述，创建原始、逼真的图像，使用Whisper实现语音识别模型。
如下代码段所示，您可以从一个简单的API开始构建。
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "What are some famous astronomical observatories?"}
]
)
当然，其文档链接-- https://platform.openai.com/docs/introduction提供了更多可构建的选项。
如上图所示，您可以创建助理应用（https://platform.openai.com/docs/assistants/overview）程序并查看API playground（https://platform.openai.com/playground/p/default-chat?model=text-davinci-003），以便更好地了解它。
9.DeepFaceLab -用于创建Deepfakes的领先软件
DeepFaceLab（https://github.com/iperov/DeepFaceLab）是一款实现深度伪造（Deepfakes）的顶级开源工具。此处的深度伪造是利用深度学习来篡改图像和视频的技术。它们经常被用来在图片或短片中调换人脸，有时是为了开玩笑，但有时是为了欺诈。
如上图所示，作为一款使用Python构建的深度伪造工具，DeepFaceLab可以改变媒体中的人脸，消除皱纹和衰老的痕迹，甚至可以操纵嘴唇的动作。
您既可以使用其基础教程来了解如何有效地使用DeepFaceLab（https://www.
YouTube.com/watch?v=kOIMXt8KK8M），也可以通过链接观看DeepLab算法的使用视频（https://www.youtube.com/channel/UCGf4OlX_aTt8DlrgiH3jN3g/videos）。
遗憾的是，在DeepFaceLab中并没有“使一切正常”的按钮。不过，您可以通过学习其工作流程，以满足自己的特定需求。而且，由于教程众多、算法可靠，因此它已是人工智能应用领域的可靠选择。
截止2023年11月9日，DeepFaceLab已在GitHub上拥有近四万四千颗星。
10.Detectron2 -基于PyTorch的模块化对象检测库
作为Facebook AI Research的下一代代码库，Detectron2支持Facebook上的多个计算机视觉研究项目和生产应用。它是 Detectron和maskrcnn-benchmark的后续产品，因此提供了最先进的物体检测和分割算法模型。同时，Detectron2也能适应不断发展的前沿研究领域。
通过链接--https://www.youtube.com/watch?v=eUSgtfK4ivk，您可以了解如何利用机器学习来使用Detectron2。同时，Detectron2配备了如：DensePose和全景特征金字塔网络（panoptic feature pyramid
.NETworks）等先进的物体检测算法。据此，Detectron2能够进行语义分割和全景分割，这有助于更准确地检测和分割图像和视频中的物体。
此外，Detectron2不仅支持使用边界框和实例分割掩码进行物体检测，还能够预测人物的姿势，这一点与Detectron比较相似。
目前，Detectron2在GitHub代码库中有两万八千多颗星，而且在GitHub上被一万六千多名开发人员所使用。
11.FastAI -深度学习库
作为一个多功能深度学习库，Fastai（https://github.com/fastai/fastai）为从业人员提供了高级组件，使他们能够在常见的深度学习任务中快速获得一流的结果。同时，它也为研究人员提供了低级组件，以便他们进行实验和开发新的方法。
该架构利用Python的动态特性和PyTorch的灵活性，将复杂的深度学习技术分解为易于管理的抽象概念。如下图所示，它建立在提供可组合构件的低级API的层次结构之上。据此，如果用户想重写部分高级API或添加特定行为，以满足自己的需求，就不必学习如何使用最底层的API了。
在安装了pyTorch后，您可以通过参考其文档（https://docs.fast.ai/），使用以下命令以开始FastAI的相关操作。
conda install -c fastai fastai
FastAI分别为初学者、中级和专家提供了不同的教程（https://docs.fast.ai/tutorial.html）。当然，如果您想为FastAI作出贡献的话，请事先阅读他们的代码风格指南（https://docs.fast.ai/dev/style.html）。
目前，FastAI在GitHub上拥有两万五千多颗星，且已被GitHub上的一万六千多名开发人员所使用。
下篇待续...
译者介绍
陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验。
原文标题：All the tools I need to build a perfect AI app. ，作者：Anmol Baranwal
链接：https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh
想了解更多AIGC的内容，请访问：
51CTO AI.x社区
https://www.51cto.com/aigc/
声明：本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系，我们将及时更正、删除。
京公网安备 11010802035086号