कोहेयर अमेज़ॅन सेजमेकर में भाषा एआई लाता है

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यह कोहेरे में तकनीकी स्टाफ के प्रबंधक सुदीप रॉय द्वारा एक अतिथि पोस्ट है।

यह विकास समुदाय के लिए एक रोमांचक दिन है। कोहेरे की अत्याधुनिक भाषा एआई अब उपलब्ध है अमेज़न SageMaker. इससे डेवलपर्स के लिए कोहेयर के पूर्व-प्रशिक्षित को तैनात करना आसान हो जाता है पीढ़ी भाषा मॉडल सेवा मेरे अमेज़न SageMaker, एक एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग (एमएल) सेवा। डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय विश्लेषक अपने पूर्ण रूप से प्रबंधित बुनियादी ढांचे, टूल और वर्कफ़्लो का उपयोग करके एमएल मॉडल को जल्दी और आसानी से बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग करते हैं।

कोहेरे में, ध्यान भाषा पर है। कंपनी का मिशन डेवलपर्स और व्यवसायों को अपनी प्रौद्योगिकी स्टैक में भाषा एआई जोड़ने और इसके साथ गेम-चेंजिंग एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाना है। कोहेयर डेवलपर्स और व्यवसायों को कॉपी राइटिंग, नामित इकाई पहचान, व्याख्या, पाठ सारांश और वर्गीकरण जैसे कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को स्वचालित करने में मदद करता है। कंपनी अपने सामान्य-उद्देश्य वाले बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का निर्माण और लगातार सुधार करती है, जिससे उन्हें उपयोग में आसान प्लेटफॉर्म के माध्यम से सुलभ बनाया जा सके। कंपनियां अलग-अलग मॉडलों का उपयोग कर सकती हैं या अपने स्वयं के कस्टम डेटा का उपयोग करके उन्हें अपनी विशेष आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकती हैं।

सेजमेकर का उपयोग करने वाले डेवलपर्स के पास कोहेयर के मीडियम जेनरेशन भाषा मॉडल तक पहुंच होगी। मीडियम जेनरेशन मॉडल उन कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जिनके लिए त्वरित प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, जैसे प्रश्न उत्तर देना, कॉपी राइटिंग या व्याख्या करना। मीडियम मॉडल को कंटेनरों में तैनात किया गया है जो एडब्ल्यूएस पर उपलब्ध हार्डवेयर एक्सेलेरेटर के विविध सेट पर कम-विलंबता अनुमान को सक्षम बनाता है, जो सेजमेकर ग्राहकों के लिए अलग-अलग लागत और प्रदर्शन लाभ प्रदान करता है।

“अमेज़ॅन सेजमेकर सेवाओं का सबसे व्यापक और सबसे व्यापक सेट प्रदान करता है जो मशीन सीखने की प्रक्रिया के प्रत्येक चरण से भारी भार उठाने को खत्म करता है। हम अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ कोहेयर के सामान्य प्रयोजन बड़े भाषा मॉडल की पेशकश करने के लिए उत्साहित हैं। हमारे संयुक्त ग्राहक अब अमेज़ॅन सेजमेकर सेवाओं की विस्तृत श्रृंखला का लाभ उठा सकते हैं और त्वरित समय-दर-मूल्य और तेज़ नवाचार के लिए कोहेयर के मॉडल को अपने अनुप्रयोगों के साथ एकीकृत कर सकते हैं।

-रजनीश सिंह, अमेज़न वेब सर्विसेज के महाप्रबंधक एआई/एमएल।

“चूंकि कोहेरे भाषा एआई की सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है, हम अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ जुड़ने के लिए उत्साहित हैं। यह साझेदारी हमें अपनी उन्नत प्रौद्योगिकी और नवोन्मेषी दृष्टिकोण को और भी व्यापक दर्शकों तक पहुंचाने की अनुमति देगी, जिससे दुनिया भर के डेवलपर्स और संगठनों को भाषा एआई की शक्ति का उपयोग करने और तेजी से प्रतिस्पर्धी बाजार में आगे रहने के लिए सशक्त बनाया जा सकेगा।

-सौरभ बाजी, कोहेरे में इंजीनियरिंग के वरिष्ठ उपाध्यक्ष।

सेजमेकर के माध्यम से उपलब्ध कोहेयर मीडियम जेनरेशन भाषा मॉडल, डेवलपर्स को तीन प्रमुख लाभ प्रदान करता है:

निर्माण, पुनरावृति, और शीघ्रता से तैनात करें - कोहेयर किसी भी डेवलपर (एनएलपी, एमएल, या एआई विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं) को पूर्व-प्रशिक्षित, अत्याधुनिक पीढ़ी मॉडल तक तुरंत पहुंच प्राप्त करने का अधिकार देता है जो अभूतपूर्व स्तर पर संदर्भ और शब्दार्थ को समझता है। यह उच्च-गुणवत्ता, बड़ा भाषा मॉडल भाषा समझने के कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए आउट-ऑफ़-द-बॉक्स समाधान प्रदान करके ग्राहकों के लिए समय-समय पर कम मूल्य देता है।
निजी और सुरक्षित - सेजमेकर के साथ, ग्राहक इन स्व-प्रबंधित कंटेनरों को छोड़कर अपने डेटा के बारे में चिंता किए बिना कोहेर के मॉडल की सेवा करने वाले कंटेनरों को स्पिन कर सकते हैं।
गति और सटीकता - कोहेयर का मीडियम मॉडल ग्राहकों को गुणवत्ता, लागत और विलंबता के बीच एक अच्छा संतुलन प्रदान करता है। डेवलपर्स एक साधारण एपीआई और एसडीके का उपयोग करके आसानी से कोहेयर जेनरेट एंडपॉइंट को ऐप्स में एकीकृत कर सकते हैं।

सेजमेकर में कोहेयर के साथ शुरुआत करें

डेवलपर्स कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना कोहेर के मॉडल का परीक्षण करने के लिए सेजमेकर जम्पस्टार्ट फाउंडेशन मॉडल के विज़ुअल इंटरफ़ेस का उपयोग कर सकते हैं। आप अपने विशिष्ट भाषा समझ कार्य पर मॉडल का मूल्यांकन कर सकते हैं और जेनरेटिव भाषा मॉडल का उपयोग करने की मूल बातें सीख सकते हैं। कोहेयर देखें दस्तावेज़ीकरण और ब्लॉग भाषा मॉडलिंग से संबंधित विभिन्न ट्यूटोरियल और टिप्स-एंड-ट्रिक्स के लिए।

कोहेयर अमेज़ॅन सेजमेकर प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस में भाषा एआई लाता है। लंबवत खोज. ऐ.

एक नोटबुक का उपयोग करके सेजमेकर एंडपॉइंट को तैनात करें

कोहेयर ने मीडियम मॉडल को एक अनुकूलित, कम-विलंबता अनुमान ढांचे के साथ कंटेनरों में पैक किया है, जिन्हें सेजमेकर अनुमान समापन बिंदु के रूप में तैनात किया जा सकता है। कोहेयर के कंटेनरों को विभिन्न उदाहरणों (ml.p3.2xlarge, ml.g5.xlarge, और ml.g5.2xlarge सहित) पर तैनात किया जा सकता है जो अलग-अलग लागत/प्रदर्शन ट्रेड-ऑफ़ प्रदान करते हैं। ये कंटेनर वर्तमान में दो क्षेत्रों में उपलब्ध हैं: us-east-1 और eu-west-1. कोहेयर निकट भविष्य में अपनी पेशकश का विस्तार करने का इरादा रखता है, जिसमें उपलब्ध मॉडलों की संख्या और आकार, समर्थित कार्यों का सेट (जैसे कि इन मॉडलों के शीर्ष पर निर्मित अंतिम बिंदु), समर्थित उदाहरण और उपलब्ध क्षेत्र शामिल हैं।

डेवलपर्स को शीघ्रता से आरंभ करने में मदद करने के लिए, कोहेयर ने प्रदान किया है ज्यूपिटर नोटबुक्स इससे इन कंटेनरों को तैनात करना और तैनात समापन बिंदुओं पर अनुमान चलाना आसान हो जाता है। नोटबुक में स्थिरांक के पूर्व-कॉन्फ़िगर सेट के साथ, एंडपॉइंट को तैनात करना कोड की केवल कुछ पंक्तियों के साथ आसानी से किया जा सकता है जैसा कि निम्नलिखित उदाहरण में दिखाया गया है:

एंडपॉइंट तैनात होने के बाद, उपयोगकर्ता अनुमान चलाने के लिए कोहेयर के एसडीके का उपयोग कर सकते हैं। SDK को PyPI से निम्नानुसार आसानी से इंस्टॉल किया जा सकता है:

इसे कोहेयर के सोर्स कोड से भी इंस्टॉल किया जा सकता है सार्वजनिक SDK GitHub रिपॉजिटरी.

एंडपॉइंट तैनात होने के बाद, उपयोगकर्ता कई जेनरेटर कार्यों को पूरा करने के लिए कोहेयर जेनरेट एंडपॉइंट का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि टेक्स्ट संक्षेपण, लंबी-फ़ॉर्म सामग्री निर्माण, इकाई निष्कर्षण, या कॉपी राइटिंग। Jupyter नोटबुक और GitHub रिपॉजिटरी में इनमें से कुछ उपयोग मामलों को प्रदर्शित करने वाले उदाहरण शामिल हैं।

निष्कर्ष

एडब्ल्यूएस मार्केटप्लेस के माध्यम से सेजमेकर पर मूल रूप से कोहेयर की उपलब्धता एनएलपी के क्षेत्र में एक प्रमुख मील का पत्थर दर्शाती है। कोहेयर मॉडल की उच्च-गुणवत्ता, सुसंगत पाठ उत्पन्न करने की क्षमता इसे पाठ डेटा के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है।

यदि आप अपने स्वयं के सेजमेकर प्रोजेक्ट्स के लिए कोहेयर का उपयोग करने में रुचि रखते हैं, तो अब आप इस तक पहुंच सकते हैं सेजमेकर जम्पस्टार्ट. इसके अतिरिक्त, आप कोहेयर का संदर्भ ले सकते हैं गिटहब नोटबुक मॉडल को तैनात करने और उस तक पहुंचने के निर्देशों के लिए सह-अस्तित्व में समापन बिंदु उत्पन्न करें.

लेखक के बारे में

सुदीप रॉय अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) प्रौद्योगिकी प्रदाता, कोहेयर में तकनीकी स्टाफ के प्रबंधक हैं। सुदीप एक निपुण शोधकर्ता हैं, जिन्होंने न्यूरिप्स, एमएलसिस, ओओपीएसएलए, सिगमोड, वीएलडीबी और एसआईजीकेडीडी जैसे शीर्ष सम्मेलनों के लिए कार्यक्रम समितियों में प्रकाशन और सेवा की है और उनके काम ने सिगमोड और एमएलसिस से उत्कृष्ट पेपर पुरस्कार अर्जित किए हैं।

कार्तिक भारती उत्पाद प्रबंधन, उत्पाद रणनीति, निष्पादन और लॉन्च अनुभव के एक दशक से अधिक के साथ अमेज़न सैजमेकर टीम के लिए उत्पाद नेता है।

कार्ल अल्बर्टसन अमेज़ॅन सेजमेकर एल्गोरिदम और जम्पस्टार्ट, सेजमेकर के मशीन लर्निंग हब के लिए उत्पाद, इंजीनियरिंग और विज्ञान का नेतृत्व करता है। उन्हें व्यावसायिक मूल्य को अनलॉक करने के लिए मशीन लर्निंग लागू करने का शौक है।