Moli Fangzhou (Gitee AI): बेस मॉडल को तैनात करने योग्य ऐप में बदलना

Moli Fangzhou, जिसे Gitee AI के नाम से जाना जाता है, Gitee का AI ऐप सह-निर्माण प्लेटफ़ॉर्म है। यह तीन चीज़ों को एक जगह रखता है: मानक इंटरफ़ेस के पीछे 70 से अधिक प्रमुख मॉडल वाला मॉडल बाज़ार, बिना कोड के सर्वरलेस ऐप निर्माण, और निजी तैनाती। डेवलपर के लिए मूल्य एक और मॉडल सूची नहीं है, बल्कि यह है कि काम करते API कॉल और लाइव ऐप के बीच का घर्षण हट जाता है।

बेस मॉडल को प्रोडक्शन में ले जाने की असली बाधा बिखराव है: मॉडल अलग-अलग विक्रेताओं से अलग-अलग इंटरफ़ेस के साथ आते हैं, इन्फ़रेंस होस्ट करना पड़ता है, और लाइव जाने के लिए सर्वर तथा समवर्तीता संभालनी पड़ती है। यह प्लेटफ़ॉर्म इन परतों को जोड़ता है। मॉडल पक्ष मानक इंटरफ़ेस देता है, तैनाती पक्ष सर्वरलेस चलता है, लागत पक्ष इन्फ़रेंस लागत 90 प्रतिशत तक घटने का दावा करता है, और हार्डवेयर पक्ष Ascend, Iluvatar और MetaX जैसे चीनी AI चिप के अनुकूल है तथा Nvidia और अन्य अंतरराष्ट्रीय वातावरण भी समर्थित हैं।

मॉडल सेवा के अलावा प्लेटफ़ॉर्म सह-निर्माण की भूमिका भी निभाता है: ऐप बनने के बाद उसे सूचीबद्ध, प्रदर्शित और मुद्रीकृत किया जा सकता है, जिससे डेवलपर और उपयोगकर्ता के बीच चक्र पूरा होता है। उद्यमों के लिए फ़ाइन-ट्यूनिंग, रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग और पैरामीटर बदलाव के ज़रिए मॉडल अनुकूलन है, साथ ही निजी तैनाती जो इन्फ़रेंस सेवाओं, सर्वरलेस प्लेटफ़ॉर्म और पूर्ण MaaS मॉडल प्रबंधन स्टैक को कवर करती है और हार्डवेयर-सॉफ़्टवेयर एकीकृत उपकरण के रूप में भी दी जाती है।

प्लेटफ़ॉर्म क्या देता है

मॉडल बाज़ार

70 से अधिक प्रमुख मॉडल पर मानक इंटरफ़ेस, जो टेक्स्ट जनरेशन, इमेज जनरेशन, सिमैंटिक समझ और मल्टीमॉडल कार्यों को कवर करते हैं, सर्वरलेस कॉल और निजी तैनाती दोनों रूपों में। एक ही इंटरफ़ेस का अर्थ है कि मॉडल बदलने पर कॉल परत दोबारा नहीं लिखनी पड़ती।

विज़ुअल ऐप निर्माण

ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस जिसमें नाम, विवरण और इनपुट-आउटपुट सेट करते हैं, चुना मॉडल जोड़ते हैं और जनरेट पर क्लिक करते ही तैनाती हो जाती है। कहीं भी कोड की ज़रूरत नहीं।

व्यापक हार्डवेयर अनुकूलता

Ascend, Iluvatar और MetaX जैसे चीनी AI चिप के अनुकूल, साथ ही Nvidia और अन्य अंतरराष्ट्रीय वातावरण समर्थित, इसलिए चिप का चुनाव एक आपूर्ति श्रृंखला तक सीमित नहीं रहता।

इन्फ़रेंस लागत में कमी

सर्वरलेस संरचना विकास और तैनाती का बोझ हटाती है और विक्रेता 90 प्रतिशत तक लागत घटने का दावा करता है। यह कम ट्रैफ़िक वाले ऐप के लिए सबसे अहम है, जहाँ निष्क्रिय क्षमता पर खर्च नहीं होता।

ऐप सह-निर्माण

विकास से प्रकाशन, प्रदर्शन और मुद्रीकरण तक पूरा मार्ग, ताकि जो बनाया गया उसे देखे जाने की जगह और आय का रास्ता मिले।

मॉडल अनुकूलन

फ़ाइन-ट्यूनिंग, रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग और पैरामीटर बदलाव से सामान्य मॉडल को अपने कारोबार के अनुरूप ढाला जा सकता है।

LoRA डायनामिक लोडिंग

हल्के पैरामीटर रनटाइम में बदले जा सकते हैं, इसलिए निजीकरण के लिए पूरा मॉडल रोककर दोबारा तैनात करना ज़रूरी नहीं।

क्षमता संयोजन

मल्टी-API ऑर्केस्ट्रेशन और वर्कफ़्लो शैली कॉल रिट्रीवल, जनरेशन और समझ को एक ही पाइपलाइन में जोड़ते हैं, सब कुछ एक मॉडल से नहीं माँगना पड़ता।

स्थिर उच्च-उपलब्धता चैनल

API टोकन अलग से बंधे होते हैं और उच्च समवर्ती कॉल संभालते हैं, बहुस्तरीय कैश और मॉडल पुन:उपयोग प्रतिक्रिया समय घटाते हैं।

निजी तैनाती

इन्फ़रेंस सेवाएँ, सर्वरलेस प्लेटफ़ॉर्म और पूर्ण MaaS मॉडल प्रबंधन स्टैक शामिल, और उद्यम परिवेश के लिए हार्डवेयर-सॉफ़्टवेयर उपकरण के रूप में भी दी जा सकती है।

डेवलपर प्रशिक्षण

तकनीकी सत्र और परिदृश्य-आधारित बूटकैंप सीखने और संवाद की जगह बनाते हैं, और कंपनियों को अपनी तकनीक दिखाने का मंच देते हैं।

इसका उपयोग कैसे करें

1. ai.gitee.com खोलें और ईमेल या फ़ोन से पंजीकरण करें, या सीधे Gitee खाते से लॉग इन करें।
2. निर्देशानुसार व्यक्तिगत या उद्यम प्रोफ़ाइल पूरी करें, जिससे बाकी सेवाएँ खुल जाती हैं।
3. मॉडल बाज़ार देखें और कार्य प्रकार के अनुसार उम्मीदवार छाँटें: टेक्स्ट, इमेज, सिमैंटिक समझ या मल्टीमॉडल।
4. एक ऐप बनाएँ और API कुंजी लें, यही इंटरफ़ेस कॉल करने का क्रेडेंशियल है।
5. उस मॉडल के API दस्तावेज़ में पैरामीटर और प्रतिक्रिया संरचना देखें, फिर कुंजी के साथ HTTP अनुरोध से पहला कॉल करें।
6. कोड नहीं लिखना चाहते तो विज़ुअल निर्माण पर जाएँ: निर्माण स्क्रीन में नाम, विवरण, इनपुट-आउटपुट सेट करें, मॉडल जोड़ें और कॉल पैरामीटर तय करें।
7. जनरेट पर क्लिक करें, प्लेटफ़ॉर्म तैनाती और प्रकाशन स्वयं कर देता है, फिर सह-निर्माण मार्ग में प्रदर्शन व मुद्रीकरण की ओर बढ़ सकते हैं।

कहाँ उपयुक्त है

• ग्राहक सेवा और सहायक: आंतरिक ज्ञानकोश, उत्पाद दस्तावेज़ और मैनुअल पर निजी मॉडल प्रशिक्षित करें, ज़रूरत पर वॉइस मॉडल भी जोड़ें।
• सार्वजनिक क्षेत्र: स्मार्ट केस प्रोसेसिंग, क्लाउड कोर्टरूम और अनुपालन तथा निजी तैनाती की कड़ी शर्तों वाले काम।
• लाइव कॉमर्स और ई-कॉमर्स: मार्केटिंग सामग्री बनाएँ, उपयोगकर्ता की रुचि और भावना पढ़ें और पेशकश लक्षित करें।
• कंटेंट निर्माण: विज्ञापन, मीडिया और क्रिएटिव टीमों के लिए टेक्स्ट, इमेज और वीडियो बैच में बनाएँ।
• डेटा विश्लेषण और ऑफ़िस: प्राकृतिक भाषा में क्वेरी और विश्लेषण करें, या दस्तावेज़, मीटिंग नोट्स और कार्य प्रबंधन स्वचालित करें।
• स्वतंत्र डेवलपर और छोटी टीमें: AI उत्पाद का विचार सर्वर और संचालन खर्च के बिना पहले परखें।

ध्यान देने योग्य सीमाएँ

• सार्वजनिक सामग्री में प्रति-मॉडल मूल्य नहीं दिया गया, इसलिए बजट कंसोल में मापी गई वास्तविक खपत से बनाएँ, 90 प्रतिशत के दावे से नहीं।
• सर्वरलेस उतार-चढ़ाव वाले ट्रैफ़िक के लिए ठीक है, लेकिन विलंब के प्रति संवेदनशील रीयल-टाइम कार्यभार में कोल्ड स्टार्ट और कतार मापने पड़ते हैं।
• फ़ाइन-ट्यूनिंग या रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग से अनुकूलन के लिए आम तौर पर उद्यम खाता और तैयार डेटा चाहिए, इसलिए व्यक्तिगत डेवलपर सीधे न पहुँच पाए।
• निजी तैनाती और उपकरण रूप में आपूर्ति व्यावसायिक प्रक्रिया और हार्डवेयर खरीद वाली उद्यम व्यवस्था है, स्व-सेवा पंजीकरण से बाहर।
• प्लेटफ़ॉर्म तीसरे पक्ष के मॉडल जोड़ता है जिनकी क्षमता सीमाएँ, लाइसेंस शर्तें और डेटा नीतियाँ अलग हैं, इसलिए हर चुनाव की अलग जाँच ज़रूरी है।
• प्रकाशन और मुद्रीकरण प्लेटफ़ॉर्म के ट्रैफ़िक और राजस्व बँटवारे के नियमों पर निर्भर हैं, इसलिए आय गुणवत्ता और प्रचार के बाद आती है, केवल प्रकाशन से नहीं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

किसी एक विक्रेता के API को सीधे कॉल करने से क्या अंतर है?

एक ही विक्रेता से जुड़ने पर हर मॉडल बदलाव पर कॉल परत दोबारा लिखनी पड़ती है। Moli Fangzhou 70 से अधिक मॉडल को मानक इंटरफ़ेस के पीछे रखता है, जिससे बदलाव सस्ता हो जाता है, और सर्वरलेस तैनाती, ऐप प्रकाशन तथा निजी आपूर्ति जोड़ता है, यानी मॉडल से ऐप तक पूरा हिस्सा।

क्या बिना प्रोग्रामिंग के उपयोग हो सकता है?

हाँ। विज़ुअल निर्माण में ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस है जहाँ नाम, विवरण, इनपुट-आउटपुट सेट करते हैं, मॉडल जोड़ते हैं और जनरेट पर क्लिक करके प्रकाशित करते हैं, कोड लिखने की ज़रूरत नहीं। बारीक नियंत्रण के लिए API मार्ग उपलब्ध रहता है।

चीनी चिप का समर्थन कितना है?

प्लेटफ़ॉर्म Ascend, Iluvatar और MetaX जैसे चीनी AI चिप के अनुकूल है और Nvidia तथा अन्य अंतरराष्ट्रीय हार्डवेयर भी समर्थित है। किसी विशेष मॉडल का किसी विशेष चिप पर प्रदर्शन अपने परिदृश्य में मापना फिर भी ज़रूरी है।

संवेदनशील डेटा के साथ निजी तैनाती संभव है?

हाँ। निजी तैनाती इन्फ़रेंस सेवाओं, सर्वरलेस प्लेटफ़ॉर्म और पूर्ण MaaS स्टैक को कवर करती है, और ऐसे वातावरण के लिए हार्डवेयर-सॉफ़्टवेयर उपकरण के रूप में दी जा सकती है जहाँ डेटा आंतरिक नेटवर्क से बाहर नहीं जा सकता।