王旭-小雅-从社区数据看大模型开发生态的全景与趋势.pdf

《王旭-小雅-从社区数据看大模型开发生态的全景与趋势.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《王旭-小雅-从社区数据看大模型开发生态的全景与趋势.pdf（30页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、从社区数据看大模型开发生态从社区数据看大模型开发生态全景与趋势全景与趋势演讲人：王旭，夏小雅关于我们写开源Bug，做开源项目，搞开源创业，混开源社区，管公司开源，参与开源基金会。分析开源数据，发开源论文，搞开源学术，写开源代码，管开源社区，做公司开源策略。王旭夏小雅.大人，时代变了，大模型来了目 录01案例：热点到数据02全景：社区关系网03热点：项目与趋势04架构与全景图01从热点新闻到社区数据案例研究社区的行为数据只反映一部分的社区关系，既不全面，也不充分，并不被视为是对项目本身好坏的公平评价，我们只是以此来提供一些参考信息。我们怎么观察 AI 开发生态*这里都是有可能，但不是必然的。从G

2、itHub上，我们可以有的行为信息项目本身的活动数据。项目本身的 Commit/PR/Issue 数量、频率、分布情况等项目之间的彼此关联信息项目之间的互动通过共同的参与人达到的互动。同时对两个项目的 Commit/PR/Issue/Comments 等。以及 Star/Fork（以下分析中没有使用这两个数据）项目之间可能有的生态关系依赖性有依赖性的项目，有可能会有互相的，尤其是对被依赖项目的贡献竞争性/可替换性同一位置的项目，有可能会有上下游同时给他们贡献上下游（合作）合作者有可能会有彼此的贡献从 PyTorch,vLLM,LangChain 出发https:/xiaoya-yaya.git

3、hub.io/ant-ospo-insights/+AutoGPThttps:/xiaoya-yaya.github.io/ant-ospo-insights/从 AutoGPT,llama.cpp,Chatchat 出发https:/xiaoya-yaya.github.io/ant-ospo-insights/向下：从 DeepSpeed,Triton,ONNX 出发https:/xiaoya-yaya.github.io/ant-ospo-insights/插播一个有趣的发现从过去一年里项目名/仓库名发生变化的这些热门 AI 项目们：openai/triton-triton-lang/t

4、ritonOpenDevin/OpenDevin-All-Hands-AI/OpenHandsjmorganca/ollama-ollama/ollamagoogle/jax-jax-ml/jaxjerryjliu/llama_index-run-llama/llama_indexhiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning-hiyouga/LLaMA-FactoryKillianLucas/open-interpreter-OpenInterpreter/open-interpreterollama-webui/ollama-webui-open-webui/open-web

5、uijoaomdmoura/CrewAI-crewAIInc/crewAI多数为从个人项目发起，迅速火爆继而 transfer 到 GitHub ORG 下面和社区共同治理的，也有从如 Google 这样的企业生长出来演变成一个中立社区进行托管的，还有因为项目在演化过程中 roadmap 逐渐发生变化而修改项目名以重新定位公众认知的，如 LLaMA-Factory，OpenHands。一些发现哪些项目会被引入进来改变出发点会改变入选项目，但有些热点项目，不论从哪个点出发，都很容易被引入进来：PyTorch,llama.cpp,huggingface/transformers可以认为关心 LLM

6、 生态的人都会去这些项目有所表达；距离应用/算法开发比较近的项目热度会更高开发者本身是会有扎堆现象的：比如中国开发者会更容易和中国开发者产生互动：比如 ChatChat 就更容易把 MetaGPT,DB-GPT Dify，FastGPT 这些项目给联系进来哪些项目不会被引入进来比如 Kubernetes，就完全没有被引入，虽然大家都会用它，我们推测：API 已经比较稳定，即使是利用了接口也不需要去社区互动；同时快速发展的项目可能更容易有互动以及有很可能的一点计算生态圈和AI生态圈的开发者之间可能是有相对强的隔离的有些很多人用的项目，但是互动比较少：比如大部分 Nvidia 的项目都没有被引入进