हेल्थकेयर और लाइफ साइंसेज (एचसीएलएस) ग्राहक अपने डेटा से अधिक प्राप्त करने के लिए जेनरेटिव एआई को एक उपकरण के रूप में अपना रहे हैं। उपयोग के मामलों में पाठकों को दस्तावेज़ के मुख्य बिंदुओं पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करने के लिए दस्तावेज़ सारांशीकरण और महत्वपूर्ण विशेषताओं को उजागर करने के लिए असंरचित पाठ को मानकीकृत प्रारूपों में बदलना शामिल है। अद्वितीय डेटा प्रारूपों और सख्त नियामक आवश्यकताओं के साथ, ग्राहक सबसे अधिक प्रदर्शन करने वाले और लागत प्रभावी मॉडल का चयन करने के विकल्पों की तलाश कर रहे हैं, साथ ही अपने व्यावसायिक उपयोग के मामले में फिट होने के लिए आवश्यक अनुकूलन (फाइन-ट्यूनिंग) करने की क्षमता भी तलाश रहे हैं। इस पोस्ट में, हम आपको फाल्कन लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करके तैनात करने के बारे में बताएंगे अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट और लैंगचेन और पायथन के साथ लंबे दस्तावेज़ों को सारांशित करने के लिए मॉडल का उपयोग करना।
समाधान अवलोकन
अमेज़न SageMaker उत्पाद अनुशंसाओं, वैयक्तिकरण, बुद्धिमान खरीदारी, रोबोटिक्स और आवाज-सहायता वाले उपकरणों सहित वास्तविक दुनिया के एमएल अनुप्रयोगों को विकसित करने के अमेज़ॅन के दो दशकों के अनुभव पर बनाया गया है। सेजमेकर एक HIPAA-योग्य प्रबंधित सेवा है जो ऐसे उपकरण प्रदान करती है जो डेटा वैज्ञानिकों, एमएल इंजीनियरों और व्यापार विश्लेषकों को एमएल के साथ नवाचार करने में सक्षम बनाती है। सेजमेकर के भीतर है अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो, एक एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) जिसका उद्देश्य सहयोगात्मक एमएल वर्कफ़्लोज़ के लिए बनाया गया है, जो बदले में, सेजमेकर जम्पस्टार्ट नामक एक एकीकृत हब में विभिन्न प्रकार के क्विकस्टार्ट समाधान और पूर्व-प्रशिक्षित एमएल मॉडल शामिल करता है। सेजमेकर जंपस्टार्ट के साथ, आप इन शक्तिशाली ट्रांसफार्मर मॉडल के साथ प्रयोग करने और तैनात करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, जैसे फाल्कन एलएलएम, पूर्व-निर्मित नमूना नोटबुक और एसडीके समर्थन के साथ उपयोग कर सकते हैं। आप अपने AWS खाते में अपने स्वयं के जेनरेटिव मॉडल को तैनात करने और क्वेरी करने के लिए सेजमेकर स्टूडियो और सेजमेकर जम्पस्टार्ट का उपयोग कर सकते हैं।
आप यह भी सुनिश्चित कर सकते हैं कि अनुमान पेलोड डेटा आपके वीपीसी को नहीं छोड़ता है। आप मॉडल को एकल-किरायेदार समापन बिंदु के रूप में प्रावधानित कर सकते हैं और उन्हें नेटवर्क अलगाव के साथ तैनात कर सकते हैं। इसके अलावा, आप सेजमेकर जम्पस्टार्ट के भीतर निजी मॉडल हब क्षमता का उपयोग करके और वहां स्वीकृत मॉडलों को संग्रहीत करके उन मॉडलों के चयनित सेट को क्यूरेट और प्रबंधित कर सकते हैं जो आपकी अपनी सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। सेजमेकर के दायरे में है हिपा बीएए, एसओसी123, तथा हिटट्रस्ट सीएसएफ.
RSI फाल्कन एलएलएम एक बड़ा भाषा मॉडल है, जिसे AWS का उपयोग करके 1 ट्रिलियन से अधिक टोकन पर टेक्नोलॉजी इनोवेशन इंस्टीट्यूट (TII) के शोधकर्ताओं द्वारा प्रशिक्षित किया गया है। फाल्कन में कई अलग-अलग विविधताएं हैं, इसके दो मुख्य घटक फाल्कन 40बी और फाल्कन 7बी में क्रमशः 40 बिलियन और 7 बिलियन पैरामीटर शामिल हैं, विशिष्ट कार्यों के लिए प्रशिक्षित संस्करणों के साथ, जैसे कि निर्देशों का पालन करना। फाल्कन विभिन्न प्रकार के कार्यों में अच्छा प्रदर्शन करता है, जिसमें पाठ सारांश, भावना विश्लेषण, प्रश्न उत्तर देना और बातचीत करना शामिल है। यह पोस्ट एक पूर्वाभ्यास प्रदान करती है जिसका अनुसरण करके आप टेक्स्ट सारांश के साथ प्रयोग करने के लिए सेजमेकर जम्पस्टार्ट के माध्यम से एक प्रबंधित नोटबुक इंस्टेंस का उपयोग करके फाल्कन एलएलएम को अपने एडब्ल्यूएस खाते में तैनात कर सकते हैं।
सेजमेकर जंपस्टार्ट मॉडल हब में प्रत्येक मॉडल को तैनात करने और क्वेरी करने के लिए संपूर्ण नोटबुक शामिल हैं। इस लेखन के समय, सेजमेकर जंपस्टार्ट मॉडल हब में फाल्कन के छह संस्करण उपलब्ध हैं: फाल्कन 40बी इंस्ट्रक्ट बीएफ16, फाल्कन 40बी बीएफ16, फाल्कन 180बी बीएफ16, फाल्कन 180बी चैट बीएफ16, फाल्कन 7बी इंस्ट्रक्ट बीएफ16, और फाल्कन 7बी बीएफ16। यह पोस्ट फाल्कन 7बी इंस्ट्रक्शन मॉडल का उपयोग करता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम दिखाते हैं कि सेजमेकर जम्पस्टार्ट पर फाल्कन 7बी को तैनात करके दस्तावेज़ सारांश के साथ शुरुआत कैसे करें।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस ट्यूटोरियल के लिए, आपको सेजमेकर डोमेन के साथ एक AWS खाते की आवश्यकता होगी। यदि आपके पास पहले से सेजमेकर डोमेन नहीं है, तो देखें अमेज़न सेजमेकर डोमेन पर ऑनबोर्ड एक बनाने के लिए।
सेजमेकर जम्पस्टार्ट का उपयोग करके फाल्कन 7बी तैनात करें
अपने मॉडल को तैनात करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- सेजमेकर कंसोल से अपने सेजमेकर स्टूडियो वातावरण पर नेविगेट करें।
- आईडीई के अंतर्गत, नीचे सेजमेकर जम्पस्टार्ट नेविगेशन फलक में, चुनें मॉडल, नोटबुक, समाधान.
- अनुमान के लिए फाल्कन 7बी इंस्ट्रक्ट मॉडल को अंतिम बिंदु पर तैनात करें।
इससे फाल्कन 7बी इंस्ट्रक्ट बीएफ16 मॉडल का मॉडल कार्ड खुल जाएगा। इस पृष्ठ पर, आप पा सकते हैं तैनाती or रेलगाड़ी सेजमेकर स्टूडियो में नमूना नोटबुक खोलने के लिए विकल्प और लिंक। यह पोस्ट मॉडल को तैनात करने के लिए सेजमेकर जम्पस्टार्ट से नमूना नोटबुक का उपयोग करेगी।
- चुनें नोटबुक खोलें.
- फाल्कन 7बी इंस्ट्रक्शन एंडपॉइंट को तैनात करने के लिए नोटबुक के पहले चार सेल चलाएँ।
आप अपने तैनात जंपस्टार्ट मॉडल देख सकते हैं जम्पस्टार्ट संपत्तियों को लॉन्च किया इस पृष्ठ पर ज़ूम कई वीडियो ट्यूटोरियल और अन्य साहायक साधन प्रदान करता है।
- नेविगेशन फलक में, के तहत सेजमेकर जम्पस्टार्ट, चुनें जम्पस्टार्ट संपत्तियों को लॉन्च किया.
- चुनना मॉडल समापनबिंदु अपने समापन बिंदु की स्थिति देखने के लिए टैब।
फाल्कन एलएलएम एंडपॉइंट तैनात होने के साथ, आप मॉडल से पूछताछ करने के लिए तैयार हैं।
अपनी पहली क्वेरी चलाएँ
क्वेरी चलाने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- पर पट्टिका मेनू, चुनें नया और नोटबुक एक नई नोटबुक खोलने के लिए।
आप पूरी नोटबुक भी डाउनलोड कर सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें.
- संकेत मिलने पर छवि, कर्नेल और इंस्टेंस प्रकार का चयन करें। इस पोस्ट के लिए, हम डेटा साइंस 3.0 इमेज, पायथन 3 कर्नेल और ml.t3.मीडियम इंस्टेंस चुनते हैं।
- पहले सेल में निम्नलिखित दो पंक्तियाँ दर्ज करके Boto3 और JSON मॉड्यूल आयात करें:
- दबाएँ Shift + Enter सेल चलाने के लिए.
- इसके बाद, आप एक फ़ंक्शन परिभाषित कर सकते हैं जो आपके एंडपॉइंट को कॉल करेगा। यह फ़ंक्शन एक डिक्शनरी पेलोड लेता है और इसका उपयोग सेजमेकर रनटाइम क्लाइंट को इनवॉइस करने के लिए करता है। फिर यह प्रतिक्रिया को डिसेरिएलाइज़ करता है और इनपुट और जेनरेट किए गए टेक्स्ट को प्रिंट करता है।
पेलोड में इनपुट के रूप में संकेत शामिल है, साथ में अनुमान पैरामीटर भी शामिल हैं जो मॉडल को पारित किए जाएंगे।
- आप अपने उपयोग के मामले में मॉडल के आउटपुट को ट्यून करने के लिए संकेत के साथ इन मापदंडों का उपयोग कर सकते हैं:
सारांश संकेत के साथ प्रश्न पूछें
यह पोस्ट सारांश प्रदर्शित करने के लिए एक नमूना शोध पत्र का उपयोग करता है। उदाहरण पाठ फ़ाइल बायोमेडिकल साहित्य में स्वचालित पाठ सारांश से संबंधित है। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- डाउनलोड पीडीएफ और टेक्स्ट को नाम की फ़ाइल में कॉपी करें
document.txt
. - सेजमेकर स्टूडियो में, अपलोड आइकन चुनें और फ़ाइल को अपने सेजमेकर स्टूडियो इंस्टेंस पर अपलोड करें।
बॉक्स से बाहर, फाल्कन एलएलएम पाठ सारांश के लिए समर्थन प्रदान करता है।
- आइए एक फ़ंक्शन बनाएं जो सारांशित करने के लिए त्वरित इंजीनियरिंग तकनीकों का उपयोग करता है
document.txt
:
आप देखेंगे कि लंबे दस्तावेज़ों के लिए, एक त्रुटि दिखाई देती है - फाल्कन, अन्य सभी एलएलएम के साथ, इनपुट के रूप में पारित टोकन की संख्या पर एक सीमा है। हम लैंगचेन की उन्नत सारांश क्षमताओं का उपयोग करके इस सीमा को पार कर सकते हैं, जो एलएलएम में बहुत बड़े इनपुट को पारित करने की अनुमति देता है।
एक सारांश श्रृंखला आयात करें और चलाएँ
लैंगचेन एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी है जो डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को जटिल एमएल इंटरैक्शन को प्रबंधित किए बिना कस्टम जेनरेटर एप्लिकेशन को जल्दी से बनाने, ट्यून करने और तैनात करने की अनुमति देती है, जिसका उपयोग आमतौर पर केवल कुछ ही जेनरेटर एआई भाषा मॉडल के लिए कई सामान्य उपयोग के मामलों को अमूर्त करने के लिए किया जाता है। कोड की पंक्तियाँ. AWS सेवाओं के लिए लैंगचेन के समर्थन में सेजमेकर एंडपॉइंट्स के लिए समर्थन शामिल है।
लैंगचेन एलएलएम को एक सुलभ इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसकी विशेषताओं में प्रॉम्प्ट टेम्प्लेटिंग और प्रॉम्प्ट चेनिंग के लिए उपकरण शामिल हैं। इन श्रृंखलाओं का उपयोग उन टेक्स्ट दस्तावेज़ों को सारांशित करने के लिए किया जा सकता है जो एक कॉल में भाषा मॉडल द्वारा समर्थित की तुलना में अधिक लंबे हैं। आप लंबे दस्तावेज़ों को प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़कर, उन्हें सारांशित करके, और उन्हें संयोजित करके (और यदि आवश्यक हो तो फिर से सारांशित करके) सारांशित करने के लिए मानचित्र-कम करने की रणनीति का उपयोग कर सकते हैं।
- आइए शुरू करने के लिए लैंगचेन स्थापित करें:
- प्रासंगिक मॉड्यूल आयात करें और लंबे दस्तावेज़ को टुकड़ों में तोड़ें:
- लैंगचेन को फाल्कन के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए, आपको वैध इनपुट और आउटपुट के लिए डिफ़ॉल्ट सामग्री हैंडलर कक्षाओं को परिभाषित करने की आवश्यकता है:
- आप कस्टम प्रॉम्प्ट को इस प्रकार परिभाषित कर सकते हैं
PromptTemplate
ऑब्जेक्ट, मानचित्र-कम सारांशीकरण दृष्टिकोण के लिए लैंगचेन के साथ संकेत देने का मुख्य साधन। यह एक वैकल्पिक कदम है क्योंकि मैपिंग और कंबाइन प्रॉम्प्ट डिफ़ॉल्ट रूप से प्रदान किए जाते हैं यदि कॉल के भीतर पैरामीटर सारांश श्रृंखला को लोड करने के लिए (load_summarize_chain
) अपरिभाषित हैं.
- लैंगचेन सेजमेकर अनुमान समापन बिंदुओं पर होस्ट किए गए एलएलएम का समर्थन करता है, इसलिए एडब्ल्यूएस पायथन एसडीके का उपयोग करने के बजाय, आप अधिक पहुंच के लिए लैंगचेन के माध्यम से कनेक्शन प्रारंभ कर सकते हैं:
- अंत में, आप एक सारांश श्रृंखला में लोड कर सकते हैं और निम्नलिखित कोड का उपयोग करके इनपुट दस्तावेज़ों पर एक सारांश चला सकते हैं:
क्योंकि verbose
पैरामीटर पर सेट है True
, आप मैप-रिड्यूस दृष्टिकोण के सभी मध्यवर्ती आउटपुट देखेंगे। अंतिम सारांश पर पहुंचने के लिए घटनाओं के अनुक्रम का अनुसरण करने के लिए यह उपयोगी है। इस मैप-रिड्यूस दृष्टिकोण के साथ, आप दस्तावेज़ों को मॉडल की अधिकतम इनपुट टोकन सीमा द्वारा सामान्य रूप से अनुमत अवधि से अधिक समय तक प्रभावी ढंग से सारांशित कर सकते हैं।
क्लीन अप
अनुमान समापन बिंदु का उपयोग समाप्त करने के बाद, कोड की निम्नलिखित पंक्तियों के माध्यम से अनावश्यक लागत से बचने के लिए इसे हटाना महत्वपूर्ण है:
सेजमेकर जम्पस्टार्ट में अन्य फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करना
दस्तावेज़ संक्षेपण के लिए सेजमेकर जम्पस्टार्ट में उपलब्ध अन्य फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करने के लिए सेट अप और तैनाती के लिए न्यूनतम ओवरहेड की आवश्यकता होती है। एलएलएम कभी-कभी इनपुट और आउटपुट स्वरूपों की संरचना के साथ भिन्न होते हैं, और जैसे ही सेजमेकर जम्पस्टार्ट में नए मॉडल और पूर्व-निर्मित समाधान जोड़े जाते हैं, कार्य कार्यान्वयन के आधार पर, आपको निम्नलिखित कोड परिवर्तन करने पड़ सकते हैं:
- यदि आप इसके माध्यम से सारांशीकरण कर रहे हैं
summarize()
विधि (लैंगचेन का उपयोग किए बिना विधि), आपको JSON संरचना को बदलना पड़ सकता हैpayload
पैरामीटर, साथ ही प्रतिक्रिया चर का प्रबंधनquery_endpoint()
समारोह - यदि आप लैंगचेन के माध्यम से सारांशीकरण कर रहे हैं
load_summarize_chain()
विधि, आपको संशोधित करना पड़ सकता हैContentHandlerTextSummarization
वर्ग, विशेष रूप सेtransform_input()
औरtransform_output()
कार्य, एलएलएम द्वारा अपेक्षित पेलोड और एलएलएम द्वारा लौटाए गए आउटपुट को सही ढंग से संभालने के लिए
फाउंडेशन मॉडल न केवल अनुमान गति और गुणवत्ता जैसे कारकों में भिन्न होते हैं, बल्कि इनपुट और आउटपुट प्रारूप में भी भिन्न होते हैं। अपेक्षित इनपुट और आउटपुट पर एलएलएम के प्रासंगिक सूचना पृष्ठ का संदर्भ लें।
निष्कर्ष
फाल्कन 7बी इंस्ट्रक्ट मॉडल सेजमेकर जम्पस्टार्ट मॉडल हब पर उपलब्ध है और कई उपयोग मामलों पर कार्य करता है। इस पोस्ट में दिखाया गया है कि कैसे आप सेजमेकर जम्पस्टार्ट का उपयोग करके अपने स्वयं के फाल्कन एलएलएम एंडपॉइंट को अपने वातावरण में तैनात कर सकते हैं और सेजमेकर स्टूडियो से अपना पहला प्रयोग कर सकते हैं, जिससे आप अपने मॉडलों को तेजी से प्रोटोटाइप कर सकते हैं और उत्पादन वातावरण में निर्बाध रूप से संक्रमण कर सकते हैं। फाल्कन और लैंगचेन के साथ, आप बड़े पैमाने पर दीर्घकालिक स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान दस्तावेजों को प्रभावी ढंग से सारांशित कर सकते हैं।
AWS पर जेनरेटिव AI के साथ काम करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें एडब्ल्यूएस पर जनरेटिव एआई के साथ बिल्डिंग के लिए नए टूल्स की घोषणा. आप इस पोस्ट में उल्लिखित विधि का उपयोग करके अपने स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान-उन्मुख GenAI अनुप्रयोगों के लिए अवधारणा के दस्तावेज़ सारांश प्रमाण का प्रयोग और निर्माण शुरू कर सकते हैं। कब अमेज़ॅन बेडरॉक आम तौर पर उपलब्ध है, हम एक अनुवर्ती पोस्ट प्रकाशित करेंगे जिसमें दिखाया जाएगा कि आप अमेज़ॅन बेडरॉक और लैंगचेन का उपयोग करके दस्तावेज़ सारांश को कैसे कार्यान्वित कर सकते हैं।
लेखक के बारे में
जॉन किताओका अमेज़न वेब सर्विसेज में सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं। जॉन ग्राहकों को उनके व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए AWS पर AI/ML वर्कलोड को डिज़ाइन और अनुकूलित करने में मदद करता है।
जोश फेमस्टेड अमेज़न वेब सर्विसेज में सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं। जोश व्यावसायिक प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए क्लाउड आधारित दृष्टिकोण बनाने और निष्पादित करने के लिए सार्वजनिक क्षेत्र के ग्राहकों के साथ काम करता है।
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- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-an-hcls-document-summarization-application-with-falcon-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
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- 400
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- दस्तावेज़
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- कुछ
- पट्टिका
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- का पालन करें
- निम्नलिखित
- के लिए
- बुनियाद
- चार
- से
- समारोह
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- संक्षेप में प्रस्तुत करना
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- समर्थन
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- कार्य
- कार्य
- तकनीक
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- फिर
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- एक साथ
- टोकन
- टोकन
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- <strong>उद्देश्य</strong>
- मोड़
- ट्यूटोरियल
- दो
- टाइप
- अपरिभाषित
- अद्वितीय
- अनावश्यक
- अपलोड हो रहा है
- उपयोग
- उदाहरण
- प्रयुक्त
- का उपयोग करता है
- का उपयोग
- परिवर्तनशील
- विविधता
- वाहन
- संस्करणों
- के माध्यम से
- देखें
- चलना
- walkthrough
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- वेब
- वेब सेवाओं
- कुंआ
- क्या
- कब
- कौन कौन से
- चौड़ा
- मर्जी
- साथ में
- अंदर
- बिना
- काम
- workflows
- काम कर रहे
- कार्य
- लिखना
- लिख रहे हैं
- आप
- आपका
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