Open-Source-KI-Modelle: Tools und Plattformen kennenlernen

Vorteile von Open-Source-KI-Modellen

Einfach ausgedrückt ist ein KI-Modell eine Software, die mit riesigen Datensätzen trainierte Algorithmen verwendet. Wenn die trainierten Algorithmen des Modells Produktionsdaten verarbeiten, kann das Modell Muster erkennen, Anomalien aufspüren und Entscheidungen mit wenig bis gar keinem menschlichen Eingriff treffen. Der Unterschied besteht darin, dass Open-Source-KI-Modelle öffentlich zugänglichen Code, Parameter und Architekturdetails bereitstellen, die Entwickler frei verwenden, modifizieren und weiterverbreiten können.

Zu den spezifischen Vorteilen von Open-Source-KI-Modellen gehören:

• Geringere Einstiegskosten. Open-Source-KI-Modelle sind in der Regel kostenlos. Dadurch können Entwickler und Unternehmen verschiedene Modelle ausprobieren oder innovative neue Ideen mit geringerem finanziellen Risiko als bei proprietären Modellen testen.
• Code-Integrität. Der öffentliche Zugriff auf den zugrunde liegenden Quellcode, die Modellgewichte, die Architektur und die Parameter des Modells ermöglicht eine genaue Überprüfung. Dies hilft Entwicklern, Fehler wie Softwarefehler, Verzerrungen in den Algorithmen und fehlende Funktionen leichter zu identifizieren als bei proprietären KI-Modellen. Außerdem bietet es mehr Verantwortlichkeit und Vertrauen, sodass Unternehmen die Einhaltung ethischer Standards und geltender Vorschriften für den Einsatz von KI stärken können.
• Gemeinsame Anstrengungen. Verschiedene globale Gemeinschaften von Entwicklern und Experten unterstützen Open-Source-KI-Modelle. Diese Zusammenarbeit und Vielfalt führen zu besseren, voll funktionsfähigen KI-Modellen, die schneller – oft mit schnelleren Updates und Verbesserungen – als proprietäre KI-Modelle entwickelt werden können.
• Flexibilität. Entwickler können Open-Source-KI-Modelle für die spezifischen Anforderungen einzelner KI-Projekte und Datensätze modifizieren und optimieren. Dies ermöglicht eine bessere Modellleistung und eine überlegene Entscheidungsfindung jedes resultierenden KI-Systems.
• Unabhängigkeit. Die Verfügbarkeit mehrerer Open-Source-KI-Modelle ermöglicht es Entwicklern, verschiedene Open-Source-Modelle, Tools und Plattformen auszuprobieren, ohne sich Gedanken über eine Bindung an einen bestimmten Anbieter machen zu müssen. Beispielsweise sind Open-Source-Anwender nicht an den Software-Stack, den Funktionsumfang oder die zukünftige Roadmap eines bestimmten Anbieters gebunden.

Herausforderungen bei der Implementierung von Open-Source-KI überwinden

Obwohl Open-Source-KI-Modelle viele Vorteile bieten, muss man die technischen Herausforderungen berücksichtigen, die mit diesen KI-Modellen verbunden sind. Zu diesen Herausforderungen gehören unter anderem :

Technisches Fachwissen

Open-Source-Software erhält im Vergleich zu den Angeboten traditioneller proprietärer Anbieter oft nur wenig Support und Schulungen. Unternehmen müssen erfahrene KI-Modellentwicklungsteams beauftragen, die sich mit der Bereitstellung, Integration und Wartung von KI-Modellen auskennen. Open-Source-Communities können zwar eine gewisse Unterstützung bieten, aber abgesehen von allgemeinen Dokumentationen und Beispielen kann die Unterstützung durch die Community unvollständig oder mit den Sicherheitsstandards des Unternehmens unvereinbar sein.

Datenqualität und -verfügbarkeit

Open-Source-KI-Modelle sind oft vortrainiert. Dies kann die Datenlast für Unternehmen verringern, aber es ist wichtig, die Trainingsdaten und Algorithmen auf unvollständige, ungenaue oder voreingenommene Inhalte zu überprüfen. Eine schlechte Datenqualität kann zu einer unfairen, diskriminierenden oder sogar ungenauen Leistung des KI-Modells führen. Darüber hinaus können unbekannte oder nicht nachvollziehbare Trainingsdaten zu Verstößen gegen Compliance-Vorschriften führen. Ein erfahrenes Data-Science-Team muss möglicherweise das Open-Source-KI-Modell validieren, bevor es in einem KI-Projekt eingesetzt werden kann. Oder das Team muss sein Modell modifizieren, neu trainieren und feinabstimmen, um sicherzustellen, dass es mit Produktionsdaten optimale Ergebnisse liefert.

Ein weiteres Problem für jedes KI-Modell ist die Verfügbarkeit geeigneter Daten. Einige Unternehmen haben möglicherweise keinen Zugang zu ausreichend hochwertigen Daten, um ein Open-Source-KI-Modell zu trainieren oder zu optimieren, sodass sie selbst für die Erfassung und Kuratierung hochwertiger Daten für das Open-Source-KI-Modell sorgen müssen. Dies gilt insbesondere in Fällen, in denen Entwickler das Modell für bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle modifiziert haben.

Infrastrukturressourcen

Wie bei jedem KI-Projekt kann die Verwendung eines Open-Source-KI-Modells erhebliche Rechenressourcen erfordern, was die Infrastruktur kleinerer Unternehmen stark belasten kann. Cloud Computing kann viele Ressourcenbeschränkungen abmildern, erfordert jedoch Kenntnisse in der Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen und kann mit unerwarteten Cloud-Computing-Kosten verbunden sein. Die Verfügbarkeit und die Kosten der Infrastruktur kann ebenfalls zu einer ernsthaften Einschränkung werden, wenn das KI-Projekt mit höheren Datenmengen und einer größeren Nachfrage der Nutzer skaliert wird. Überlegen Sie, wo die KI ausgeführt werden soll und welche Ressourcen und Kosten damit verbunden sind.

Integration mit anderen Systemen

Ein KI-Modell arbeitet selten in einem Vakuum und muss mit anderen Komponenten zusammenarbeiten, wie zum B. anderen KI-Modellen oder Agenten, Backend-Systemen wie Datenbanken und unternehmensspezifischen Plattformen. Open-Source-KI-Modelle teilen dieses Problem, daher ist es wichtig zu berücksichtigen, wie das Modell mit anderen Komponenten kommuniziert und welche Integrationen das KI-Projekt erfordert.

Modellintegrität

Open-Source-Software ist anfällig für Missbrauch. Böswillige Akteure können Open-Source-Code beschädigen oder Hintertüren oder andere Malware darin einbauen. Jede neue Version oder Variante des Open-Source-KI-Modells kann potenziell böswillige Elemente enthalten. Softwareentwickler müssen den Code des Open-Source-KI-Modells sorgfältig auf Schwachstellen überprüfen.

Lizenzierung

Es ist wichtig, die Lizenz eines Open-Source-KI-Modells sorgfältig zu prüfen, um sicherzustellen, dass das Modell seinen Geschäftszweck erfüllen kann, ohne gegen die Lizenzbedingungen zu verstoßen. Obwohl dies keine technische Herausforderung darstellt, ist es wichtig zu verstehen, dass die Lizenz die Verwendung des Open-Source-Modells in einem proprietären Softwareprodukt verbieten kann. Möglicherweise gibt es auch strenge Beschränkungen hinsichtlich der Lizenzierung und des Vertriebs des resultierenden KI-Projekts. Ein mit Open-Source-Softwarelizenzen vertrautes Rechtsteam kann das KI-Projektteam hinsichtlich der Überlegungen und Einschränkungen der Lizenz des Open-Source-KI-Modells beraten.

Beispiele für Open-Source-KI-Modelle

Es gibt Hunderte von Open-Source-Modellen für verschiedene KI-Aufgaben wie Transkription, Chat, Erstellung und Verarbeitung von Audio, Bildern und Videos, Codeerstellung, Einbettungen zur Darstellung komplexer unstrukturierter Daten und Neuanordnung zur Änderung von Listenreihenfolgen.

Einige beliebte Beispiele für Open-Source-KI-Modelle sind die folgenden, alphabetisch nach Kategorien geordnet:

• Audiomodelle. Audio ist das Schlüsselelement für die Fähigkeit der KI, sinnvoll mit Menschen zu interagieren. Die breiteste Kategorie von Audiomodellen ist Text-to-Speech (TTS), das Text, wie beispielsweise die Ausgabe eines Large Language Models (LLM), in natürlich klingende Sprache umwandelt. Beliebte Open-Source-TTS-Modelle sind Fish Speech, Kokoro TTS, Mozilla TTS und XTTS-v2. Generatives Audio, wie beispielsweise die Erzeugung von Sprache und Musik, ist ein weiteres wachsendes Interesse. Zu den Open-Source-KI-Tools für die Musikgenerierung gehören Uberduck und YuE.
• Chatmodelle. Interaktiver Chat ist ein wesentliches Merkmal der KI-Technologie. Unternehmen nutzen diese Modelle in fortschrittlichen Support- und Helpdesk-Umgebungen, um Fragen von Benutzern zu beantworten und ihnen Ratschläge zu geben. Während Chat in der Regel LLM-Funktionen umfasst, konzentrieren sich einige Open-Source-Modelle auf Chatfunktionalität, wie beispielsweise die Modelle DeepSeek, gpt-oss, LibreChat, Lobe Chat und Rasa.
• Modelle zur Codeerstellung. Einer der wichtigsten Anwendungsfälle für KI ist die Codegenerierung, bei der außer einer Eingabeaufforderung nur minimale direkte Eingaben von Menschen erforderlich sind. Dies wird gemeinhin als Vibe Coding bezeichnet. Modelle zur Codeerstellung basieren häufig auf LLMs. Es gibt jedoch mehrere spezialisierte Open-Source-KI-Modelle, darunter CodeGeeX, DeepSeek-Coder-V2, OpenAI Codex, PR-Agent, Quen-2.5-Coder-7B und Yi-Coder-9B-Chat.
• Einbettungsmodelle. Einbettung oder Embedding ist ein Mittel zur Klassifizierung komplexer unstrukturierter Daten. Unternehmen verwenden diese Modelle für KI-Aufgaben wie semantische Suchen und Textklassifizierung. Beliebte Open-Source-KI-Einbettungsmodelle sind Alibabas Qwen3-Embedding, Googles EmbeddingGemma und Microsofts E5-Modelle.
• Frameworks und Bibliotheken. Diese stellen eine breite Palette von Tools für verschiedene KI-Aufgaben dar, wie Deep Learning, Modelltraining, Datenanalyse, Vorhersagemodellierung und Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Wichtige Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken sind unter anderem TensorFlow von Google, Hugging Face Transformers, Keras, PyTorch von Meta und scikit-learn.
• Bild- und Vision-Modelle. Wahrnehmung ist für die Weiterentwicklung der KI von entscheidender Bedeutung, daher können Entwickler auf Open-Source-KI-Modelle zurückgreifen, die sich auf Computer Vision und Bildgebungsaufgaben konzentrieren. Diese bilden die Grundlage für Bilderkennung, Videoverarbeitung und Aktivitätserkennung. Sie können auch generative Aufgaben wie die Erstellung von Bildern und Videos übernehmen. Zu den bekannten Open-Source-Bild- und Sehmodellen gehören LLaVA, OpenCV und Stable Diffusion.
• LLMs. Diese leistungsstarken KI-Modelle lernen die Regeln, Muster und Beziehungen von Sprachaufgaben. Gut trainierte LLMs können Informationen zusammenfassen, Fragen beantworten, Sprachen übersetzen, Kontexte extrahieren und sogar Inhalte generieren. Beliebte Open-Source-LLMs sind Googles Gemma, Metas Llama 3, Mistral 7B, OpenHermes 2.5, Phi-3 und Zephyr.
• Moderationsmodelle. KI benötigt oft Leitplanken, um fragwürdige oder unsichere Inhalte zu identifizieren und darauf zu reagieren. Während fein abgestimmte LLMs bestimmte Formen der Moderation bieten können, gibt es auch spezielle KI-Modelle, die bei der Moderation von Inhalten helfen. Zu den Open-Source-KI-Moderationsmodellen gehören Content-Checker, Llama Guard 3, Mod-Guard und Modcandy.
• Transkriptionsmodelle. Transkriptoren sind auf die Umwandlung von gesprochener Sprache in Text spezialisiert. Dies kann alltägliche Aufgaben wie das Anfertigen von Notizen beschleunigen und Branchen wie dem Gesundheitswesen dabei helfen, Arztberichte zu automatisieren. Bemerkenswerte Open-Source-Transkriptionsmodelle sind Coqui, DeepSpeech, Kaldi, Voxtral von Mistral, Canary von Nvidia und Parakeet sowie OpenAI Whisper.