Open Source KI - Kleiner Überblick

Bevor wir uns in die Welt der Open-Source-KI-Modelle vertiefen, sollten wir kurz klären, was Open-Source-KI eigentlich bedeutet. Open-Source-KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz-Systeme, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist und von jedem eingesehen, genutzt, modifiziert und weiterverbreitet werden kann. Dies steht im Gegensatz zu proprietären KI-Systemen, deren Code und Funktionsweise meist gut gehütete Firmengeheimnisse sind.

Der Open-Source-Ansatz in der KI-Entwicklung fördert Transparenz, Zusammenarbeit und Innovation. Er ermöglicht es Entwicklern, Forschern und Enthusiasten auf der ganzen Welt, gemeinsam an der Verbesserung und Erweiterung von KI-Technologien zu arbeiten. Durch die Offenlegung des Codes können Fehler schneller erkannt und behoben werden, und es entsteht eine Art kollektive Intelligenz, die die Entwicklung vorantreibt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Open-Source-KI ist die Demokratisierung der Technologie. Indem der Zugang zu fortschrittlichen KI-Tools und -Modellen für jeden geöffnet wird, können auch kleinere Unternehmen, Bildungseinrichtungen und Einzelpersonen von den Vorteilen der KI profitieren, ohne auf teure proprietäre Lösungen angewiesen zu sein.

Die 5 bekanntesten Open-Source-KI-Modelle

Werfen wir einen kleinen Blick auf 5 der bekanntesten Open-Source-KI-Modelle und wie man sie auf einem Ubuntu-Betriebssystem nutzt und installiert.

1. TensorFlow

TensorFlow ist eines der führenden Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen und wurde von Google entwickelt. Es bietet ein flexibles Tool-Ökosystem, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die es Forschern ermöglichen, modernste KI-Systeme zu entwickeln und einzusetzen.

TensorFlow eignet sich hervorragend für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Bildklassifizierung bis hin zur natürlichen Sprachverarbeitung. Du kannst vortrainierte Modelle nutzen oder deine eigenen von Grund auf trainieren.

Hardwareanforderungen unter Ubuntu:

Für die CPU-Version von TensorFlow benötigst du:

Ein 64-bit Ubuntu-System (Version 16.04 oder höher wird empfohlen)
Mindestens 2 GB RAM, mehr ist besser für komplexere Modelle
Einen x86-kompatiblen Prozessor mit SSE4.1 und AVX Unterstützung

Für die GPU-Version benötigst du zusätzlich:

Eine NVIDIA GPU mit CUDA-Unterstützung (mindestens Compute Capability 3.5)
Genügend VRAM, abhängig von deinen Modellen (mindestens 4 GB empfohlen)

Der Hauptunterschied zwischen der CPU- und GPU-Version von TensorFlow besteht in der Rechengeschwindigkeit und -effizienz, insbesondere bei komplexen Deep Learning-Aufgaben.

Die GPU-Version von TensorFlow ist deutlich schneller als die CPU-Version. Während eine CPU Aufgaben der Reihe nach abarbeitet, kann eine GPU Tausende von Berechnungen gleichzeitig durchführen. Bei komplexen Aufgaben wie dem Training neuronaler Netze kann die GPU die Rechenzeit um bis zu 85% reduzieren. Das bedeutet, ein Modell, das auf der CPU Stunden braucht, könnte auf der GPU nur wenige Minuten in Anspruch nehmen.

Praktische Unterschiede in der Nutzung

Wenn du einfache KI-Projekte oder kleine Datenanalysen durchführst, reicht die CPU-Version völlig aus. Sie ist einfacher zu installieren und benötigt keine zusätzliche Hardware. Sobald du jedoch mit großen Datenmengen arbeitest, komplexe neuronale Netze trainierst oder fortgeschrittene KI-Modelle entwickelst, wird die GPU-Version unverzichtbar.

Herausforderungen der GPU-Nutzung

Die Verwendung der GPU-Version ist nicht ganz einfach. Du benötigst:

Eine kompatible NVIDIA-Grafikkarte
Spezielle CUDA-Treiber
Zusätzliche Softwarekomponenten
Mehr technisches Verständnis für die Installation

Die CPU-Version hingegen lässt sich mit wenigen Befehlen installieren und funktioniert auf fast jedem Computer.

Empfehlung für Anfänger

Mein Rat für Einsteiger: Beginne mit der CPU-Version von TensorFlow. Sie ist einfacher zu installieren und ermöglicht dir, die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen. Wenn du merkst, dass deine Projekte immer komplexer werden und du längere Wartezeiten bei Berechnungen hast, kannst du immer noch auf eine GPU-Lösung umsteigen.

Um TensorFlow auf deinem Ubuntu-System zu installieren, öffnest du zunächst ein Terminal-Fenster. Empfehlen würde ich, TensorFlow in einer virtuellen Umgebung zu installieren, um Konflikte mit anderen Python-Paketen zu vermeiden.

Führe dazu folgende Befehle aus:

sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv
python3 -m venv tf_env
source tf_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow

Tensorflow nach der Installation starten

source tf_env/bin/activate
python

import tensorflow as tf
print("TensorFlow-Version:", tf.__version__)

2. PyTorch

PyTorch, entwickelt von Facebook’s AI Research Lab, ist ein weiteres Open-Source-Machine-Learning-Framework. Es ist für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität bekannt, insbesondere bei der Arbeit mit neuronalen Netzen. PyTorch ist aufgrund seiner dynamischen Berechnungsgraphen, die es einfacher machen, komplexe Modelle zu debuggen und zu modifizieren in der Forschungsgemeinschaft sehr beliebt.

Um PyTorch auf Ubuntu zu installieren, kannst du folgende Befehle verwenden:

sudo apt update

Falls Python3 und pip3 nicht installiert sind: sudo apt install python3-pip python3-venv
sudo apt install python3-pip
pip3 install torch torchvision torchaudio

Pytorch nach der Installation starten

python3

import torch
print("PyTorch-Version:", torch.__version__)
print("CUDA verfügbar:", torch.cuda.is_available()) # Optional, um GPU-Unterstützung zu prüfen

3. Scikit-learn

Scikit-learn ist eine benutzerfreundliche und effiziente Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion.

Die Installation von Scikit-learn auf Ubuntu ist unkompliziert:

sudo apt update
sudo apt install python3-pip
pip3 install scikit-learn

Scikit-learn nach der Installation starten

python3
import sklearn
print("scikit-learn-Version:", sklearn.__version__)

Scikit-learn ist für Einsteiger in das maschinelle Lernen ideal, da es eine konsistente und gut dokumentierte API bietet.

4. Keras

Keras ist eine hochrangige neuronale Netzwerk-API, die auf TensorFlow aufbaut. Sie wurde mit dem Ziel entwickelt, schnelle Experimente zu ermöglichen und ist zudem für ihre Benutzerfreundlichkeit bekannt.

Da Keras jetzt Teil von TensorFlow ist, wird es automatisch mit TensorFlow installiert. Wenn du TensorFlow bereits installiert hast, hast du auch Zugriff auf Keras. Andernfalls folge den Anweisungen zur Installation von TensorFlow.

Keras starten

python3

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print("TensorFlow-Version:", tf.__version__)
print("Keras-Version:", keras.__version__)

Keras eignet sich hervorragend für den schnellen Aufbau und das Training von neuronalen Netzen, insbesondere für Einsteiger ins Deep Learning.

5. OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ist eine umfangreiche Open-Source-Bibliothek für Computer Vision und maschinelles Lernen. Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmen für Bildverarbeitung, Objekterkennung und vieles mehr.

Um OpenCV auf Ubuntu zu installieren, kannst du folgende Befehle verwenden:

Wenn du die neueste Version von OpenCV für Python verwenden möchtest:

sudo apt update
sudo apt install python3-pip
pip3 install opencv-python

Wenn du dennoch apt verwenden möchtest, um die stabilere, aber möglicherweise nicht die neueste Version von OpenCV zu installieren:

sudo apt update
sudo apt install python3-opencv

OpenCV ist besonders nützlich für Projekte, die mit Bildverarbeitung und *Computer Vision zu tun haben.

*Computer Vision ist eine Wissenschaft im Grenzbereich zwischen Informatik und den Ingenieurwissenschaften und versucht die von Kameras aufgenommenen Bilder auf unterschiedlichste Art und Weise zu verarbeiten und zu analysieren, um deren Inhalt zu verstehen oder geometrische Informationen zu extrahieren.

Open-Source-KI-Tools für verschiedene Plattformen

Werfen wir nach diesem minimalen Überblick über einige der bekanntesten Open-Source-KI-Modelle einen Blick auf Open Source KI-Tools, die am besten auf Ubuntu, Android und iPhone laufen und was diese leisten.

Open Source KI-Tools für Ubuntu

Auf Ubuntu hast du Zugriff auf die volle Bandbreite der Open-Source-KI-Tools. Neben den bereits erwähnten Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn gibt es noch weitere nützliche Tools:

Jupyter Notebook: Eine interaktive Umgebung zum Entwickeln und Präsentieren von Data-Science-Projekten. Du kannst es mit pip install jupyter installieren.
Pandas: Eine leistungsstarke Datenanalyse-Bibliothek. Installation: pip install pandas.
NLTK (Natural Language Toolkit): Eine führende Plattform für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Installation: pip install nltk.

Mit diesen Tools kannst du auf Ubuntu komplexe Datenanalysen durchführen, Machine-Learning-Modelle trainieren und implementieren, natürliche Sprachverarbeitung betreiben und vieles mehr.

Open Source KI-Tools für Android

Für Android gibt es einige interessante Open-Source-KI-Tools, die direkt auf dem Gerät laufen:

TensorFlow Lite(LiteRT): Eine leichtgewichtige Version von TensorFlow für mobile und eingebettete Geräte. Du kannst damit vortrainierte Modelle auf Android-Geräten ausführen.
ML Kit: Ein SDK von Google, das verschiedene KI-Funktionen wie Gesichtserkennung, Texterkennung und Objektklassifizierung bietet.
OpenCV für Android: Ermöglicht die Implementierung von Computer-Vision-Anwendungen auf Android-Geräten.

Mit diesen Tools kannst du KI-gestützte Android-Apps entwickeln, die Bildverarbeitung, Spracherkennung oder Objekterkennung in Echtzeit durchführen.

TensorFlow Lite(LiteRT) auf Android Smartphones installieren

Um TensorFlow Lite (LiteRT) auf einem Android-Smartphone zu installieren und zu verwenden, musst du das TensorFlow Lite SDK in dein Android-Projekt integrieren und ein Modell trainieren oder eines der vorgefertigten Modelle verwenden.

Hier ist eine schrittweise Anleitung, wie du TensorFlow Lite(LiteRT) Lite in deinem Android-Projekt installieren und nutzen kannst:

1. Ein Android Studio-Projekt einrichten

Falls du noch kein Android Studio-Projekt hast, erstelle eines:

Öffne Android Studio.
Erstelle ein neues Projekt oder öffne ein bestehendes Projekt.

2. TensorFlow Lite Abhängigkeiten in deinem build.gradle hinzufügen

Füge TensorFlow Lite als Abhängigkeit zu deiner build.gradle (App-Level) Datei hinzu. Öffne die Datei build.gradle in deinem Projekt und füge die folgenden Zeilen hinzu:

dependencies {
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.12.0' // Überprüfe auf die neueste Version
}

3. TensorFlow Lite Model erstellen oder importieren

Falls du bereits ein Modell trainiert hast, kannst du es als .tflite-Datei in dein Projekt importieren. Falls nicht, kannst du ein vorgefertigtes Modell verwenden oder dein eigenes Modell mit TensorFlow erstellen und es für TensorFlow Lite exportieren.

Beispiel: Vortrainiertes Modell importieren

Lade ein vorgefertigtes TensorFlow Lite-Modell herunter:
Kopiere die .tflite-Datei in den assets-Ordner deines Android-Projekts.

4. TensorFlow Lite-Interpreter erstellen

Verwende den TensorFlow Lite Interpreter, um das Modell auf dem Android-Gerät auszuführen. Hier ein einfaches Beispiel, wie du den Interpreter einrichtest:

import org.tensorflow.lite.Interpreter;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.FileChannel;
import android.content.res.AssetFileDescriptor;
import android.content.Context;

public class TensorFlowLiteHelper {
private Interpreter interpreter;

// Lade das Modell
public void loadModel(Context context) {
try {
// Modell aus den Assets laden
AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("model.tflite");
FileInputStream inputStream = fileDescriptor.createInputStream();
FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
MappedByteBuffer buffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, fileDescriptor.getStartOffset(), fileDescriptor.getDeclaredLength());

// TensorFlow Lite Interpreter erstellen
interpreter = new Interpreter(buffer);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

// Beispielhafte Methode, um Eingabedaten an das Modell zu übergeben
public void runModel(float[] inputData, float[] outputData) {
// Eingabedaten an den Interpreter übergeben und die Berechnung ausführen
interpreter.run(inputData, outputData);
}

// Interpreter schließen
public void close() {
if (interpreter != null) {
interpreter.close();
}
}
}

5. Eingabedaten vorbereiten und Modell ausführen

Bereite die Eingabedaten vor (z. B. Bilddaten oder Zahlen) und führe das Modell aus:

TensorFlowLiteHelper tfliteHelper = new TensorFlowLiteHelper();
tfliteHelper.loadModel(context);

// Beispiel-Eingabedaten (je nach Modell angepasst)
float[] inputData = new float[YOUR_INPUT_SIZE];
float[] outputData = new float[YOUR_OUTPUT_SIZE];

// Das Modell ausführen
tfliteHelper.runModel(inputData, outputData);

// Ergebnisse verwenden

6. Testen und Debuggen

Schließe dein Android-Gerät an deinen Computer an.
Starte die App im Debug-Modus und überprüfe, ob TensorFlow Lite korrekt funktioniert.
Achte auf Fehler im Logcat, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt geladen und ausgeführt wird.

7. Weitere Optimierungen (Optional)

Quantisierung: TensorFlow Lite unterstützt auch Modelloptimierungen wie Quantisierung, um Modelle für mobile Geräte effizienter zu machen.
Delegate verwenden: Wenn du Hardwarebeschleunigung (wie GPU oder NNAPI) nutzen möchtest, kannst du TensorFlow Lite-Delegates verwenden, um die Leistung zu steigern.

Mit dieser Anleitung solltest du in der Lage sein, TensorFlow Lite auf deinem Android-Gerät zu installieren und zu verwenden.

Open Source KI-Tools fürs iPhone

Auch für iOS-Geräte gibt es Open-Source-KI-Tools, obwohl die Auswahl etwas begrenzter ist:

Core ML: Zwar kein Open-Source-Tool, aber Apple’s Framework für maschinelles Lernen, das die Integration von trainierten Modellen in iOS-Apps ermöglicht.
TensorFlow Lite(LiteRT): Ähnlich wie bei Android kann TensorFlow Lite auch auf iOS verwendet werden, um vortrainierte Modelle auszuführen.
OpenCV für iOS: Bietet Computer-Vision-Funktionen für iOS-Anwendungen.

Mit diesen Tools kannst du KI-Funktionen in deine iOS-Apps integrieren, wie z.B. Bildklassifizierung, Gesichtserkennung oder Sprachverarbeitung.

KI-Tools für Videobearbeitung und Bildverarbeitung

Wenn es um die Bearbeitung von Videos und Bildern geht, gibt es einige Open-Source-KI-Tools, die besonders gut geeignet sind:

Videobearbeitung

OpenCV: Neben der Bildverarbeitung bietet OpenCV auch umfangreiche Funktionen für die Videobearbeitung, einschließlich Objektverfolgung und Bewegungserkennung.
FFmpeg: Zwar kein KI-Tool im engeren Sinne, aber FFmpeg ist ein leistungsfähiges Open-Source-Tool für die Videobearbeitung, das oft in KI-Projekten zur Videovorverarbeitung eingesetzt wird.
DeepFaceLab: Ein Open-Source-Tool für die Erstellung von Deepfakes, das fortschrittliche KI-Techniken zur Gesichtsmanipulation in Videos verwendet.

Bildverarbeitung

OpenCV: Bietet eine Vielzahl von Funktionen für die Bildverarbeitung, von einfachen Operationen bis hin zu komplexen Algorithmen wie Gesichtserkennung.
Pillow: Eine benutzerfreundliche Bildverarbeitungsbibliothek für Python, die sich gut für grundlegende Bildmanipulationen eignet.
scikit-image: Eine Sammlung von Algorithmen für die Bildverarbeitung, die auf NumPy und SciPy aufbaut.

Für Anfänger geeignete Open Source KI

Wenn es um die beste Dokumentation und Anfängerfreundlichkeit geht, stechen einige KI-Tools besonders hervor:

Beste Dokumentation

TensorFlow: TensorFlow bietet eine umfangreiche und gut strukturierte Dokumentation mit vielen Tutorials und Beispielen. Die Dokumentation deckt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Themen ab und wird regelmäßig aktualisiert.
Scikit-learn: Die Dokumentation von Scikit-learn ist bekannt für ihre Klarheit und Vollständigkeit. Sie enthält detaillierte Erklärungen zu jedem Algorithmus, Anwendungsbeispiele und Richtlinien für die Best Practices.

Anfängerfreundlichkeit

Keras: Keras ist bekannt für seine einfache und intuitive API, die es Anfängern ermöglicht, schnell komplexe neuronale Netze zu erstellen. Die „Getting Started“-Anleitungen sind besonders hilfreich für Einsteiger.
FastAI: Obwohl nicht so weit verbreitet wie einige der anderen Optionen, bietet FastAI einen Top-Down-Ansatz zum Lernen von Deep Learning, der für viele Anfänger sehr zugänglich ist.
Scikit-learn: Auch Scikit-learn ist aufgrund seiner konsistenten API und der vielen gut dokumentierten Beispiele sehr anfängerfreundlich.

Vor- und Nachteile von Open-Source-KI im Vergleich zu kommerzieller KI

Zum Abschluss noch ein kurzer Blick auf die Vor- und Nachteile von Open-Source-KI im Vergleich zu kommerziellen Lösungen.

Vorteile von Open-Source-KI:

Transparenz: Der offene Quellcode ermöglicht es, genau zu verstehen, wie die KI funktioniert und Entscheidungen trifft.
Anpassbarkeit: Du kannst den Code nach deinen Bedürfnissen anpassen und erweitern.
Kosteneffizienz: Die meisten Open-Source-Tools sind kostenlos zu nutzen, was besonders für Startups und Einzelentwickler von Vorteil ist.
Community-Unterstützung: Eine große Community von Entwicklern arbeitet ständig an Verbesserungen und bietet Unterstützung.
Lernmöglichkeiten: Der Zugang zum Quellcode bietet hervorragende Möglichkeiten, KI-Technologien im Detail zu verstehen und zu lernen.

Nachteile von Open-Source-KI:

Technische Expertise: Die Nutzung von Open-Source-KI erfordert oft mehr technisches Know-how als kommerzielle „out-of-the-box“-Lösungen.
Integrationsaufwand: Die Integration in bestehende Systeme kann aufwendiger sein als bei kommerziellen Lösungen, die oft speziell für die einfache Integration entwickelt wurden.