कंपनी गाइड

एक साथ ए.आई

टुगेदर एआई एक क्लाउड प्लेटफॉर्म है जो विशेष रूप से ओपन-सोर्स एआई के लिए बनाया गया है, जो डेवलपर्स को तेज जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर पर लामा और डीपसीक जैसे मॉडल चलाने, फाइन-ट्यून करने और प्रशिक्षित करने की सुविधा देता है।

सिंहावलोकन

टुगेदर एआई एक क्लाउड प्लेटफॉर्म है जो विशेष रूप से ओपन-सोर्स एआई के लिए बनाया गया है, जो डेवलपर्स को तेज जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर पर लामा और डीपसीक जैसे मॉडल चलाने, फाइन-ट्यून करने और प्रशिक्षित करने की सुविधा देता है। यह मायने रखता है क्योंकि यह टीमों को अपने डेटा पर नियंत्रण छोड़े बिना बंद मॉडल प्रदाताओं के लिए एक पारदर्शी, कम लागत वाला विकल्प देता है।

एआई को रणनीति, मॉडल पहुंच, प्लेटफ़ॉर्म निर्णय और पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारी के संदर्भ में सबसे अच्छी तरह से समझा जाता है।

गहरा गोता

2022 में विपुल वेद प्रकाश और स्टैनफोर्ड से जुड़े शोधकर्ताओं के एक समूह द्वारा स्थापित, टुगेदर एआई खुद को ओपन और कस्टम जेनरेटर एआई के लिए क्लाउड के रूप में स्थापित करता है। इसकी मुख्य पेशकश एक अनुमान मंच है जो Meta के लामा, मिस्ट्रल, क्वेन और डीपसीक जैसे सैकड़ों खुले मॉडलों को OpenAI-संगत एपीआई के माध्यम से सेवा प्रदान करता है, इसलिए एक खुले मॉडल में स्वैपिंग एक-पंक्ति परिवर्तन हो सकता है। यह प्रशिक्षण के लिए जीपीयू क्लस्टर (जीपीयू क्लस्टर / इंस्टेंट जीपीयू एक्सेस) भी किराए पर लेता है और फाइन-ट्यूनिंग टूल प्रदान करता है। एक अनुसंधान शाखा ने रेडपाजामा, लामा के प्रशिक्षण डेटा को पुनः बनाने वाला एक खुला डेटासेट, और फ्लैशअटेंशन-शैली अनुकूलन जैसी परियोजनाओं में योगदान दिया। पिच: ओपन-मॉडल स्वतंत्रता प्लस तेज़, सस्ता, उत्पादन-ग्रेड सेवा।

तकनीकी अंतर्दृष्टि

एक साथ की गति अनुमान इंजीनियरिंग से आती है, न कि केवल कच्चे हार्डवेयर से। यह प्रति जीपीयू अधिक टोकन पुश करने के लिए अनुकूलित कर्नेल (फ्लैशअटेंशन कार्य से उत्पन्न), सट्टा डिकोडिंग, परिमाणीकरण और निरंतर बैचिंग का उपयोग करता है। मॉडलों को OpenAI-संगत REST API के पीछे परोसा जाता है, इसलिए अनुरोध वाणिज्यिक समापन बिंदुओं के समान दिखते हैं लेकिन खुले भार के लिए रूट होते हैं। प्रशिक्षण के लिए, यह जीपीयू को तेज़ इंटरकनेक्ट के साथ उच्च-बैंडविड्थ क्लस्टर में जोड़ता है, और इसकी शोध टीम के पास ओपन-सोर्स डेटासेट और विधियां हैं जो प्लेटफ़ॉर्म में वापस फीड होती हैं।

एआई में एक साथ महारत हासिल करना

टुगेदर एआई एक क्लाउड प्लेटफॉर्म है जो विशेष रूप से ओपन-सोर्स एआई के लिए बनाया गया है, जो डेवलपर्स को तेज जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर पर लामा और डीपसीक जैसे मॉडल चलाने, फाइन-ट्यून करने और प्रशिक्षित करने की सुविधा देता है। यह मायने रखता है क्योंकि यह टीमों को अपने डेटा पर नियंत्रण छोड़े बिना बंद मॉडल प्रदाताओं के लिए एक पारदर्शी, कम लागत वाला विकल्प देता है। एआई को रणनीति, मॉडल पहुंच, प्लेटफ़ॉर्म निर्णय और पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारी के संदर्भ में सबसे अच्छी तरह से समझा जाता है। गहरी समझ बनाने के लिए, एक साथ एआई को एक ऑपरेटिंग मॉडल के रूप में मानें, न कि एक विशेषता के रूप में: वांछित परिणामों को परिभाषित करें, मान्यताओं को स्पष्ट करें, और जो सिस्टम विश्वसनीय रूप से कर सकता है उसे अलग करें जिसके लिए अभी भी विशेषज्ञ निर्णय की आवश्यकता है।

व्यवहार में, टुगेदर एआई का उपयोग करने वाली मजबूत टीमें प्रतिबद्धता से पहले विक्रेता रणनीति, रोडमैप विश्वसनीयता और लॉक-इन जोखिम का मूल्यांकन करती हैं। वे स्पष्ट सफलता मानदंडों का दस्तावेजीकरण करते हैं, यथार्थवादी डेटा और वर्कफ़्लो के विरुद्ध परीक्षण करते हैं, और एक बार की बेंचमार्क जीत के बजाय देखे गए विफलता पैटर्न के आधार पर पुनरावृत्ति करते हैं। यहीं पर सैद्धांतिक समझ उत्पाद, नीति और संचालन में टिकाऊ क्षमता में बदल जाती है।

विक्रेता रोडमैप इस बात को प्रभावित करते हैं कि आपकी टीम आगे क्या सुविधाएँ बना सकती है। साथ ही, लॉन्च घोषणाएं वास्तविक उत्पादन वर्कफ़्लो में स्थिरता को पीछे छोड़ सकती हैं। सबसे लचीला दृष्टिकोण प्रयोग की गति को शासन अनुशासन के साथ जोड़ना है: पायलट चलाना, साक्ष्य प्राप्त करना, निर्णय लॉग प्रकाशित करना, और मॉडल व्यवहार, उपयोगकर्ता अपेक्षाओं और नियामक आवश्यकताओं के विकसित होने पर सुरक्षा उपायों को लगातार अपडेट करना।

सामरिक प्रभाव

विक्रेता रोडमैप इस बात को प्रभावित करते हैं कि आपकी टीम आगे क्या सुविधाएँ बना सकती है।

विक्रेता रोडमैप इस बात को प्रभावित करते हैं कि आपकी टीम आगे क्या सुविधाएँ बना सकती है। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।

वाणिज्यिक शर्तें और तैनाती विकल्प दीर्घकालिक लागत और जोखिम को प्रभावित करते हैं।

वाणिज्यिक शर्तें और तैनाती विकल्प दीर्घकालिक लागत और जोखिम को प्रभावित करते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।

कंपनी के प्रोत्साहन उत्पाद चूक, सुरक्षा स्थिति और खुलेपन को आकार देते हैं।

कंपनी के प्रोत्साहन उत्पाद चूक, सुरक्षा स्थिति और खुलेपन को आकार देते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।

एक साथ एआई का भविष्य

साथ में एआई सक्षम खुले मॉडलों-डीपसीक, लामा, क्वेन- में वृद्धि की सवारी कर रहा है जो तेजी से प्रतिस्पर्धी बंद सिस्टम हैं। बंद एपीआई में डेटा भेजने से सावधान रहने वाले उद्यमों के लिए सस्ते अनुमान, तर्क-मॉडल सेवा, एजेंटिक वर्कलोड और समर्पित आरक्षित जीपीयू क्षमता में गहरे निवेश की अपेक्षा करें। जैसे-जैसे ओपन वेट गुणवत्ता अंतर को कम करते हैं, टुगेदर की शर्त यह है कि अधिक कंपनियां अपने मॉडलों को अपनाना और अनुकूलित करना चाहेंगी। हाइपरस्केलर्स और अन्य जीपीयू क्लाउड से प्रतिस्पर्धा मार्जिन पर दबाव डालेगी, जिससे प्रदर्शन और डेवलपर अनुभव में और अधिक विशेषज्ञता मिलेगी।

वास्तविक विश्व कार्यान्वयन

एक स्टार्टअप समान कोड रखते हुए अनुमान लागत में कटौती करने के लिए टुगेदर के OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर लामा मॉडल के लिए OpenAI के एपीआई को स्वैप करता है।

एक उद्यम निजी आंतरिक दस्तावेजों पर एक खुले मॉडल को ठीक करने के लिए टुगेदर पर एक समर्पित जीपीयू क्लस्टर किराए पर लेता है।

एक डेवलपर किसी भी जीपीयू बुनियादी ढांचे को प्रबंधित किए बिना चैटबॉट के लिए डीपसीक चलाने के लिए टुगेदर के सर्वर रहित एपीआई का उपयोग करता है।

एक शोध टीम एक डोमेन-विशिष्ट भाषा मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए टुगेदर के खुले रेडपाजामा डेटासेट और टूलिंग का उपयोग करती है।

कार्यान्वयन पैटर्न

व्यवहार में एक साथ ए.आई

एक स्टार्टअप समान कोड रखते हुए अनुमान लागत में कटौती करने के लिए टुगेदर के OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर लामा मॉडल के लिए OpenAI के एपीआई को स्वैप करता है।

एक स्टार्टअप समान कोड रखते हुए अनुमान लागत में कटौती करने के लिए टुगेदर के OpenAI-संगत एंडपॉइंट पर लामा मॉडल के लिए OpenAI के एपीआई को स्वैप करता है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को पहले से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।

व्यवहार में एक साथ ए.आई

एक उद्यम निजी आंतरिक दस्तावेजों पर एक खुले मॉडल को ठीक करने के लिए टुगेदर पर एक समर्पित जीपीयू क्लस्टर किराए पर लेता है।

एक उद्यम निजी आंतरिक दस्तावेजों पर एक खुले मॉडल को ठीक करने के लिए टुगेदर पर एक समर्पित जीपीयू क्लस्टर किराए पर लेता है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।

व्यवहार में एक साथ ए.आई

एक डेवलपर किसी भी जीपीयू बुनियादी ढांचे को प्रबंधित किए बिना चैटबॉट के लिए डीपसीक चलाने के लिए टुगेदर के सर्वर रहित एपीआई का उपयोग करता है।

एक डेवलपर किसी भी जीपीयू बुनियादी ढांचे को प्रबंधित किए बिना चैटबॉट के लिए डीपसीक चलाने के लिए टुगेदर के सर्वर रहित एपीआई का उपयोग करता है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।

व्यवहार में एक साथ ए.आई

एक शोध टीम एक डोमेन-विशिष्ट भाषा मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए टुगेदर के खुले रेडपाजामा डेटासेट और टूलिंग का उपयोग करती है।

एक शोध टीम एक डोमेन-विशिष्ट भाषा मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए टुगेदर के खुले रेडपाजामा डेटासेट और टूलिंग का उपयोग करती है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।

जोखिम और रेलिंग

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लॉन्च घोषणाएँ वास्तविक उत्पादन वर्कफ़्लो में स्थिरता को पीछे छोड़ सकती हैं।

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एपीआई मूल्य निर्धारण या नीतिगत बदलाव रातों-रात धारणाओं को तोड़ सकते हैं।

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एकल-विक्रेता निर्भरता से लॉक-इन और माइग्रेशन लागत बढ़ जाती है।

कार्यान्वयन रोडमैप

1

अपने स्वयं के कार्यों और डेटासेट का उपयोग करके प्रदाताओं का मूल्यांकन करें।

अपने स्वयं के कार्यों और डेटासेट का उपयोग करके प्रदाताओं का मूल्यांकन करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।

2

एकीकरण से पहले गोपनीयता, सुरक्षा और कानूनी शर्तों की समीक्षा करें।

एकीकरण से पहले गोपनीयता, सुरक्षा और कानूनी शर्तों की समीक्षा करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।

3

सभी मॉडलों या विक्रेताओं के बीच फ़ॉलबैक योजना बनाए रखें।

सभी मॉडलों या विक्रेताओं के बीच फ़ॉलबैक योजना बनाए रखें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।

4

रिलीज़ नोट्स की निगरानी करें ताकि रोडमैप परिवर्तन टीमों को आश्चर्यचकित न करें।

रिलीज़ नोट्स की निगरानी करें ताकि रोडमैप परिवर्तन टीमों को आश्चर्यचकित न करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।

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