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  人工智能开源开展关于拓宽人工智能工业运用，充分发挥人工智能对工业的赋能起着重要支撑效果，这一点正在成为全球人工智能职业的一致。在海外，TensorFlow、PyTorch 等人工智能结构，在凭借开源建造社区生态，吸纳全球开发者、推动人工智能立异的一起，还拓宽了人工智能在工业界和学界的运用。

  在我国，也有越来越多的开发者和企业认识到了人工智能开源开展的重要性，我国人工智能范畴开源项目不断涌现。经 InfoQ 研讨中心核算，现在人工智能范畴国内开源项目现已超越 100 个，其间高度活泼开源项目占比超越 40%。

  方针端方面，《新一代人工智能开展规划》更是将开源敞开作为人工智能开展的四大基本原则之一，进一步夯实人工智能需求开源开展的重要性。

  因而，InfoQ 研讨中心期望经过《我国开源生态系列图谱—人工智能范畴》的研讨和编撰，以生态图谱的方式，简略且明晰地展示我国现在人工智能范畴开源的开展示状，并总结经验，为广阔人工智能范畴的开发者和开源社区供给参阅。依据 InfoQ 研讨中心搜集整理，我国现在人工智能开源项目首要可以分为 4 大技能板块，分别是 AI 结构、AI 算法模型、数据集和机器学习 / 深度学习渠道。

  AI 结构是人工智能根底软件的中心，在整个人工智能系统中起着“承上启下”的效果。现在，尽管国内 AI 结构开源项目在不断打破的状况下，数量已超越 30 个，但项目影响力和活泼度方面仍有待提高，挨近对折的结构开源项目未能取得继续更新。此外，除了科技厂商，高校科研院所也开端逐步重视 AI 结构的研制，探究适用科研的 AI 结构。

  AI 结构范畴外，预练习大模型在人工智能通用性方面的效果和效果不断取得职业认可，盘古、孟子、文心、哪吒、M6-OFA、PLUG 等预练习大模型开源项目不断累积。这使得 AI 结构需求支撑大规模预练习模型的练习，或具有原生支撑大模型的特性。一起也有大模型开源项目在测验商业拓宽，探究模型即服务（MaaS）的形式。

  此外，机器学习 / 深度学习渠道开源项目一般在开源 AI 结构以外，还会开源各类官方组件，以掩盖模型开发、练习、推理及布置全流程。一起，易用性、灵活性、兼容性和安全性，是渠道类开源项目所寻求的技能特性。

  为了更好地了解我国人工智能开源项目的开展状况，InfoQ 研讨中心结合国内外代码保管渠道 GitHub 和 Gitee 的相关数据，从代码健康和社区活泼等视点剖析现有云原生开源项目。可以看出，排名前列的人工智能开源项目首要为 AI 结构类和由此延伸的机器学习 / 深度学习渠道类项目。

  补白：InfoQ开源项目指数首要由代码健康和社区活泼两大维度构成，每个维度下设4个子目标，合计8个子目标，用于多维度点评开源项目，首要数据来历包含Github和X-Lab的openleaderboard。

  在研讨很多项目后，咱们发现相似操作系统，人工智能开源项目遍及重视上下流和运用生态的构建，但项目类型在必定程度上影响了项目的技能安身点。在这里，咱们挑选飞桨 PaddlePaddle、昇思 MindSpore、OpenMLDB 进行进一步论述。

  社区运营方面，人工智能项目运营的中心在于经过开源社区构建上下流和运用生态。

  OpenMLDB 连通上游数据源与下流结构 & 模型，拓宽开源生态。此外，飞桨 PaddlePaddle 和昇思 MindSpore 在生态方面重视工业界和学界科研界，构建根据实践运用场景的开源生态。

  在此根底之上，昇思 MindSpore 社区一向坚持技能运营的专业性，中心成员均为研制身世，了解把握 AI 技能，使得 MindSpore 社区运营可以从开发者体会动身，捉住开发者的中心痛点，打造极简易用的开发套件，下降开发者的运用门槛。

  飞桨 PaddlePaddle 和昇思 MindSpore，都重视提高其易用性，但飞桨 PaddlePaddle 首要根据多层次产品结构，下降全体开发的运用门槛，昇思 MindSpore 则在此根底上建立了易用性 SIG，运用谈天机器人、东西套件完成提高开发者运用结构的易用性。此外，昇思开源团队打造了昇思大模型渠道，让一切开发者能直接体会昇思大模型的在线推理服务，也联合全球化渠道 HuggingFace，为全球开发者供给多样性算力的体会服务。

  OpenMLDB 则安身线上线下核算一致性和结实时核算两大技能特性，构建实时特征核算渠道。

  当然，InfoQ 研讨中心也重视到开源不只发生在云原生范畴，因而咱们还将继续发布其他范畴（大数据、架构、前端、中间件等）的开源生态图谱系列陈述，欢迎我们继续重视。

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