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
