GitHub推出全新AI模型平台：简化开发者体验_github models

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从家用计算机时代开始，开发者的主要创造方式一直是通过代码构建、定制和部署软件。如今，在AI时代，一种同样重要的创造方式正在迅速崛起：利用机器学习模型。越来越多的开发者正在构建生成式AI应用程序，包含后端和前端代码以及一个或多个模型。然而，仍有大量开发者难以轻松访问开放和封闭的模型。今天，这一切将有所改变。

GitHub正式推出GitHub Models，使其超过1亿的开发者能够成为AI工程师，并使用行业领先的AI模型进行构建。从Llama 3.1到GPT-4o和GPT-4o mini，再到Phi 3或Mistral Large 2，开发者可以通过内置的playground免费访问每个模型，测试不同的提示和模型参数。如果对playground中的表现感到满意，GitHub已经创建了一个滑行路径，让模型可以轻松移植到Codespaces和VS Code中的开发环境中。而一旦准备好投产，Azure AI提供内置的负责任AI、企业级安全与数据隐私，以及在超过25个Azure区域中为某些模型提供预配置的吞吐量和可用性。开发和运行AI应用程序从未如此简单。

GitHub Models playground中的乐趣

对于大多数人来说，学习成为开发者并不是在教室里按部就班完成的，而是通过实践、尝试和实验来实现的。今天，对于AI模型来说也是如此。在新的互动模型playground中，学生、爱好者、初创公司等可以只需几次点击和击键，就能探索来自Meta、Mistral、Azure OpenAI服务、微软等最受欢迎的私有和开放模型。实验、比较、测试并部署AI应用程序，就在你管理源代码的地方。

与GitHub和微软一贯的隐私和安全承诺保持一致，GitHub Models中的提示或输出不会与模型提供商共享，也不会用于训练或改进模型。

测试和比较不同模型

每个软件都是独一无二的。同样，每个模型在能力、性能和成本上也各有特点。Mistral提供低延迟，而GPT-4o在构建可能需要实时处理音频、视觉和文本的多模态应用程序方面表现出色。一些高级场景可能需要集成不同的模式，如用于检索增强生成（RAG）的嵌入模型。

通过这套模型，开发者将拥有所有需要的选项，以保持工作流程，更多地实验并更快地学习。而这仅仅是第一波。在未来几个月，随着GitHub Models的普遍可用性，我们将继续在平台上添加更多语言、视觉和其他模型。

在Codespaces中实现你的创意

乐趣不仅仅停留在playground。借助Codespaces的强大功能，我们为你创建了一条零摩擦路径，让你在将模型推理代码引入自己的项目之前进行实验。准备好各种语言和框架的示例代码，你可以尝试各种场景，而不会遇到“仅在我的机器上有效”的问题。

然后，一旦准备就绪，你可以轻松地在你的项目中运行这些内容。利用从playground和Codespaces中获得的知识，在自己的应用程序中建立原型或概念验证。在GitHub Actions中运行提示评估，只需将一系列JSON文件管道到GitHub CLI中的GitHub Models命令中。或者你可以利用GitHub Models构建一个GitHub Copilot扩展，扩展GitHub的平台生态系统，覆盖软件开发的每一个阶段。最后，通过用Azure订阅和凭据替换你的GitHub个人访问令牌，投产到Azure AI。

作为AI初创公司创始人和开源维护者，GitHub Models使我的团队能够在一个地方访问和实验各种LLM。这简化了我们的开发，降低了构建AI应用程序的入门门槛。

——Anand Chowdhary // FirstQuadrant联合创始人

AI时代的创作者网络

从通过开源协作创建AI，到利用AI的力量创建软件，再到通过GitHub Models推动AI工程师的崛起——GitHub是AI时代的创作者网络。

通往人工通用智能（AGI）的道路离不开GitHub上互联社区的源代码和协作。仅在去年，就有超过10万个生成式AI项目在GitHub上创建。

GitHub Copilot正在从根本上改变软件生产的速度，在启用的文件中，几乎一半的代码由它编写。我们设想一个世界，在这个世界中，数百万初学者、爱好者和专业开发者都可以用纯人类语言编写代码。

现在，借助GitHub Models，超过1亿开发者可以在他们已经管理源代码、问题、拉取请求、工作流程和存储库的地方访问和实验新的AI模型——直接在GitHub上。

在未来几年中，我们将继续普及AI技术的访问，激发10亿开发者的热潮。通过这样做，我们将使世界人口的10%能够构建和推进突破性技术，加速全人类的进步。