与往年一样，2023 年的 InfoWorld 最佳开源软件奖评选了诸多令人惊叹且不拘一格的开源项目。在这25个获奖项目中，您会了解到和编程语言、运行时、应用程序框架、数据库、分析引擎、机器学习库、大型语言模型 (LLM) 有关的工具，以及至少一两个超出预期的项目。
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在构建开放数据湖或湖仓一体时，许多行业都需要一个更可发展和可变化的平台。以出版商、广告商和媒体买家的广告平台为例——仅有快速分析是不够的。Apache Hudi 不仅提供了快速的数据格式、表格和 SQL，还使它们能够进行低延迟的实时分析。它是与 Apache Spark、Apache Flink 以及 Presto、StarRocks（见下文）和 Amazon Athena 等工具集成。简而言之，如果您想在数据湖上进行实时分析，Hudi 是一个非常不错的选择。
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详情请见：https://github.com/apache/hudi
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事实上，如果结果需要花费很长时间，开发人员一般不会在乎 “扩展性能” 是否好。而Apache Iceberg 却兼备这两个优势。不仅能与 Hive 兼容，还能直接与 Apache Spark 和 Apache Flink 以及 ClickHouse、Dremio 和 StarRocks 等其他系统协同工作。Iceberg 可为所有这些系统提供高性能的表格式，同时支持完整的模式演进、数据压缩和版本回滚。它或许能成为许多现代开放数据湖的关键组成部分。
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详情请见：https://github.com/apache/iceberg
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多年来，Apache Superset 一直是数据可视化领域的标杆。对于想要大规模部署自助服务、面向客户或面向用户的分析工具的人来说，Superset 似乎是唯一的选择。Superset 几乎可以为任何分析场景提供可视化功能，包括从饼状图到复杂的地理空间图表。它可与大多数 SQL 数据库对话，并提供拖放生成器和 SQL IDE。如果您要对数据进行可视化，Superset 值得您一试。
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详情请见：https://github.com/apache/superset
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就在开发人员普遍认为 JavaScript 即将进入可预测的常规工作时，Bun 出现了。这个轻佻的名字掩盖了它严肃的目标：将服务器端 JS–运行时、捆绑程序、包管理器——所需的一切都集成到一个工具中。让它成为 Node.js 和 NPM 的直接替代品，但速度要快得多。这一简单的主张似乎让 Bun 成为了自 Node 推翻苹果购物车以来最具颠覆性的 JavaScript 工具。
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Bun 的速度部分归功于 Zig（见下文），其余则归功于创始人 Jared Sumner 对性能的执着追求。您可以在命令行上立即感受到它的与众不同。除了性能之外，将所有工具集成在一个数据包中，也让 Bun 成为 Node 和 Deno 的有力替代品。
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详情请见：https://github.com/oven-sh/bun
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Anthropic 的 Claude 2 在单个提示中最多可接受 10 万个标记（约 7 万字），并可生成多达数千个标记的故事。它可以编辑、改写、总结、分类、提取结构化数据、根据内容进行问答等。虽然它在英语方面的训练最多，但在其他一系列常用语言方面也表现出色。Claude 还掌握了大量常用编程语言的知识。
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Claude 从一开始就被训练的乐于助人、诚实、无害（HHH），并经过广泛的重新训练，变得更难产生攻击性或危险的输出。它不会根据您的数据进行训练，也不会在互联网上查询答案。美国和英国的用户可以免费下载 Claude 测试版，Jasper、Sourcegraph 和 AWS 等商业合作伙伴也已采用。
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详情请见：https://claude.ai/
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CockroachDB 是一个分布式 SQL 数据库，可实现强一致性 ACID 事务，通过实现数据库读写的水平可扩展性，为高性能、事务繁重的应用程序解决了一个关键的可扩展性问题。CockroachDB 还支持多区域和多云部署，以减少延迟并遵守数据法规。部署实例包括 Netflix 的数据平台，该平台有 100 多个 CockroachDB 生产集群，支持媒体应用和设备管理。主要客户还包括 Hard Rock Sportsbook、JPMorgan Chase、 Santander 和 DoorDash。
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详情请见：https://github.com/cockroachdb/cockroach
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机器学习、数据科学、任务自动化、网络开发…都是 Python 编程语言具备的优势。但运行时性能却不是其中之一，不过这种情况正在改变。在 Python 3.11 和 Python 3.12 这两个版本中，Python 核心开发团队对 Python 解释器的参考实现 CPython 进行了一系列变革性升级。其结果是，Python 运行时对所有人来说都更快了，而不仅仅是那些选择使用新库或前沿语法的少数人。Global Interpreter Lock 是阻碍 Python 真正实现多线程并行的一个长期障碍。
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详情请见：https://github.com/python/cpython
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OLAP 数据库很庞大，因为没有人会把 IBM Cognos、Oracle OLAP、SAP Business Warehouse 或 ClickHouse 描述为 “轻量级”。但是，如果您需要的只是足够的 OLAP–一个嵌入式、进程内运行、无外部依赖的分析数据库呢？DuckDB 作为一种分析数据库，它秉承了 SQLite 等小型但功能强大的项目的精神。DuckDB 提供所有熟悉的 RDBMS 功能——SQL 查询、ACID 事务、二级索引–但增加了分析功能，如大型数据集的连接和聚合。它还可以摄取和直接查询常见的大数据格式，如 Parquet。
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详情请见：https://github.com/duckdb/duckdb
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HTMX 采用了开发人员们熟悉和喜爱的 HTML，并通过增强功能对其进行了扩展，使编写现代网络应用程序变得更加容易。HTMX 消除了用于连接网络前端和后端的大量模板 JavaScript。并且，它使用直观的 HTML 属性来执行任务，如发出 AJAX 请求和用数据填充元素。同类项目 Hyperscript 引入了类似于 HyperCard 的语法，简化了许多 JavaScript 任务，包括异步操作和 DOM 操作。总之，HTMX 和 Hyperscript 为当前的反应式框架趋势提供了一个大胆的替代方案。
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详情请见：https://github.com/bigskysoftware/htmx 和 https://github.com/hyperhype/hyperscript
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Istio 是一个服务网格，可为基于容器的微服务简化网络和通信，提供流量路由、监控、日志记录和可观察性，同时通过加密、验证和授权功能增强安全性。Istio 将通信及其安全功能与应用程序和基础架构分离开来，从而实现了更安全、更一致的配置。该架构由部署在 Kubernetes 集群中的控制平面和用于控制通信策略的数据平面组成。2023年，Istio 从 CNCF 孵化项目中毕业，在云原生社区中获得了显著的发展，包括谷歌、IBM、红帽、Solo.io 等公司的支持和贡献。
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详情请见：https://github.com/istio/istio
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Kata Containers 结合了容器的速度和虚拟机的隔离性，是一种安全的容器运行时，它使用英特尔 Clear Containers 和 Hyper.sh runV（一种基于管理程序的运行环境）。Kata Containers 可与 Kubernetes 和 Docker 协同工作，同时支持多种硬件架构，包括 x86_64、AMD64、Arm、IBM p 系列和 IBM z 系列。谷歌云、微软、AWS 和阿里巴巴云是基础设施赞助商。其他支持 Kata Containers 的公司包括 Cisco, Dell, Intel, Red Hat, SUSE, and Ubuntu。最近发布的版本为 GPU 设备和抽象设备管理带来了保密容器。
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详情请见：https://github.com/kata-containers/kata-containers
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LangChain 是一个模块化框架，可简化由语言模型驱动的应用程序的开发。LangChain 使语言模型能够连接到数据源，并与其环境进行交互。LangChain 组件是模块化抽象和抽象实现的集合。LangChain 现成的链是组件的结构化组合，用于完成特定的高级任务。您可以使用组件定制现有的链，也可以构建新的链。LangChain 目前有三个版本：一个是 Python 版本，一个是 TypeScript/JavaScript 版本，还有一个是 Go 版本。截至目前，已有大约 160 个 LangChain 集成。
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详情请见：https://github.com/langchain-ai/langchain
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当一个新的大型语言模型（LLM）发布时，您通常会看到一组评估分数，将该模型与 ChatGPT 在某个基准上进行比较。更有可能的是，该模型背后的公司会使用 lm-eval-harness 来生成这些分数。lm-eval-harness 由分布式人工智能研究所 EleutherAI 创建，包含 200 多个基准，而且很容易扩展。该工具甚至被用来发现现有基准中的不足，以及为 Hugging Face 的开放式 LLM 排行榜提供支持。
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详情请见：https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
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Llama 2 是 Meta AI 的下一代大型语言模型，与 Llama 1 相比，其训练数据量增加了 40%（2 万亿个来自公开来源的词库），上下文长度增加了一倍（4096）。Llama 2 是一个自动回归语言模型，使用优化的转换器架构。调整后的版本使用了监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF），以符合人类对有用性和安全性的偏好。Code Llama 是通过在代码特定数据集上对 Llama 2 进行微调而训练出来的，它可以根据代码或自然语言提示生成代码和有关代码的自然语言。
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详情请见：https://github.com/facebookresearch/llama
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Ollama 是一款命令行工具，可在 macOS 和 Linux 上本地运行 Llama 2、Code Llama 和其他模型，并计划支持 Windows。Ollama 目前支持近二十多个语言模型系列，每个模型系列都有许多 “标签”。标签是模型的变体，这些模型使用不同的微调方法以不同的规模进行训练，并以不同的级别进行量化，以便在本地良好运行。量化级别越高，模型越精确，但运行速度越慢，所需的内存也越大。
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Ollama 支持的模型包括一些未删减的变体。这些模型是使用埃里克-哈特福德（Eric Hartford）设计的一种程序建立的，可以在不使用通常的防护措施的情况下训练模型。例如，如果您问 Llama 2 如何制造火药，它会警告您制造炸药是非法和危险的。如果您问未经审查的 Llama 2 模型同样的问题，它会直接告诉您。
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详情请见：https://github.com/jmorganca/ollama
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既然我们已经有了著名的 Pandas，为什么 Python 还需要另一个数据框架重组库呢？但深入了解一下，您会发现 Polars 正是您要找的。Polars 做不了 Pandas 能做的所有事情，但它能做的事情都能以极快的速度完成——比 Pandas 快 10 倍，使用的内存只有 Pandas 的一半。来自 PySpark 的开发人员会觉得 Polars API 比 Pandas 中的深奥操作更容易上手。如果您正在处理大量数据，Polars 会让您的工作速率更快。
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详情请见：https://github.com/pola-rs/polars
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Tim Dettmers 和他的团队似乎肩负着一项使命，那就是让大型语言模型能够一切设备上运行。去年，他们的 bitsandbytes 库将大型语言模型的推理引入了消费级硬件。今年，他们转向了训练，将已经令人印象深刻的 LoRA 技术缩小到量化模型上。使用 QLoRA 意味着您可以在台式机上微调 30B 以上的庞大参数模型，与在多个 GPU 上进行全面调整相比，精度损失很小。事实上，QLoRA 有时甚至做得更好。低位推理和训练意味着更多的人可以使用 LLM——这也正是开源的意义所在。
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详情请见： https://github.com/artidoro/qlora
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RAPIDS 是一系列 GPU 加速库，用于常见的数据科学和分析任务。每个库都处理特定的任务，如用于数据帧处理的 cuDF、用于图形分析的 cuGraph 和用于机器学习的 cuML。其他库涵盖镜像处理、信号处理和空间分析，而集成则将 RAPIDS 带到 Apache Spark、SQL 和其他工作负载中。如果现有的库都不符合要求，RAPIDS 还包括 RAFT，这是一个 GPU 加速基元集合，用于构建自己的解决方案。RAPIDS 还可与 Dask 携手在多个节点上扩展，并与 Slurm 携手在高性能计算环境中运行。
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详情请见：https://github.com/rapidsai
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Spark NLP 是一个自然语言处理库，可在 Apache Spark 上运行，支持 Python、Scala 和 Java。该库可帮助开发人员和数据科学家尝试使用大型语言模型，包括来自谷歌、Meta、OpenAI 等公司的转换器模型。Spark NLP 的模型中心有 2 万多个模型和管道可供下载，用于语言翻译、命名实体识别、文本分类、问题解答、情感分析和其他用例。2023 年，Spark NLP 发布了许多 LLM 集成、新的镜像到文本注释器，用于为镜像添加标题并支持所有主要的公共云存储系统以及ONNX。
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详情请见：https://github.com/JohnSnowLabs/spark-nlp
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如今，公司经常向数百万并发用户实时提供复杂的数据。即使是 PB 级查询，也必须在数秒内完成。StarRocks 是一个查询引擎，它结合了本地代码（C++）、高效的基于成本的优化器、使用 SIMD 指令集的矢量处理、缓存和物化视图，可以高效地处理大规模连接。StarRocks 甚至能在直接查询数据湖和湖仓一体（包括 Apache Hudi 和 Apache Iceberg）时提供接近原生的性能。无论您是在追求实时分析、提供面向客户的分析服务，还是只是想在不移动数据的情况下查询数据湖，StarRocks 都值得您一试。
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详情请见：https://github.com/StarRocks/starrocks
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TensorFlow.js 将谷歌 TensorFlow 机器学习框架的强大功能打包到 JavaScript 软件包中，以最低的学习成本为 JavaScript 开发人员带来非凡的功能。您可以在浏览器、带有 WebGL 加速功能的纯 JavaScript 栈或服务器上的 tfjs-node 库中运行 TensorFlow.js。Node 库为您提供了相同的 JavaScript API，但运行于 C 二进制程序之上，可最大限度地提高速度和 CPU/GPU 使用率。
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如果您是对机器学习感兴趣的 JS 开发人员，TensorFlow.js 显然是您的首选。它为 JS 生态系统做出了值得欢迎的贡献，让广大开发者更容易接触到人工智能。
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详情请见：https://github.com/tensorflow/tfjs
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vLLM 是最有前途的框架之一，它支持 Hugging Face 模型、兼容 OpenAI 的 API 和 PagedAttention 算法，该算法的生产量是 Hugging Face 变换器库的 20 倍。目前，它是为生产中的 LLM 提供服务的不二之选，FlashAttention 2 支持等新功能也在快速添加中。
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详情请见：https://github.com/vllm-project/vllm
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GenAI 的蓬勃发展激发了对新型数据库的需求，这种数据库可以支持大量复杂的非结构化数据。矢量数据库应运而生。Weaviate 在部署模式、生态系统集成和数据隐私方面为开发人员提供了大量灵活性。Weaviate 将关键词搜索与矢量搜索相结合，可快速、可扩展地发现多模态数据（文本、图像、音频、视频）。它还有用于 RAG 开箱即用模块，可为 chatbots 和其他 GenAI 应用程序提供特定领域的数据，使其更加有用。
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详情请见：https://github.com/weaviate/weaviate
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在当今所有的开源项目中，Zig 可能是最重要的一个。Zig 致力于创建一种具有程序级内存控制功能的通用编程语言，其性能优于 C 语言，同时提供更强大、更不易出错的语法。其目标是取代 C 语言，成为编程生态系统中的基准语言。由于 C 语言无处不在（即系统和设备中最常见的组件），Zig 的成功意味着性能和稳定性的广泛提高。这是我们都应该期待的。另外，Zig 是一个优秀的、老式的草根项目，有着巨大的抱负和开源精神。
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详情请见：https://github.com/ziglang/zig