ਏਆਈ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?

ਏਆਈ ਐਜ਼ ਏ ਸਰਵਿਸ ਕੀ ਹੈ? ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਪੇ-ਐਜ਼-ਯੂ-ਗੋ ਏਆਈ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਗਾਈਡ

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਵੀ ਸਰਵਰ ਖਰੀਦੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂ ਪੀਐਚਡੀ ਦੀ ਇੱਕ ਫੌਜ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲਏ ਬਿਨਾਂ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਸਮਾਰਟ ਸਰਚ, ਜਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਪਿਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ? ਇਹੀ ਏਆਈ ਐਜ਼ ਏ ਸਰਵਿਸ (AIaaS) । ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਏਆਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਐਪ ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਵਰ ਪਲਾਂਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਫਲਿੱਪ ਕਰਨਾ। ਸਧਾਰਨ ਵਿਚਾਰ, ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ। [1]

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਏਆਈ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਅੱਜ ਦੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕੋਡਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।

🔗 ਏਆਈ ਆਰਬਿਟਰੇਜ ਕੀ ਹੈ: ਇਸ ਬਜ਼ਵਰਡ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੱਚਾਈ
ਸਮਝੋ ਕਿ AI ਆਰਬਿਟਰੇਜ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਕਿਉਂ ਖਿੱਚ ਰਿਹਾ ਹੈ।

🔗 ਸਿੰਬੋਲਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਜਾਣੋ ਕਿ ਸਿੰਬੋਲਿਕ ਏਆਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਰਥਕਤਾ।

🔗 ਏਆਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਲੋੜਾਂ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ
ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਐਜ਼ ਏ ਸਰਵਿਸ ਦਾ ਅਸਲ ਅਰਥ ਕੀ ਹੈ?

AI ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ API, SDK, ਜਾਂ ਵੈੱਬ ਕੰਸੋਲ - ਭਾਸ਼ਾ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਬੋਲੀ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਖੋਜ, ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ, ਏਜੰਟ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪੂਰੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਟੈਕ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ GPU ਜਾਂ MLOps ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾ (Azure, AWS, Google Cloud) ਟਰਨਕੀ ​​ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ AI ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। [1][2][3]

ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਉੱਤੇ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਵਿਅਸਤ ਚੱਕਰਾਂ ਦੌਰਾਨ ਭੁਗਤਾਨ-ਅਨੁਸਾਰ-ਪੈਮਾਨਾ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਜਦੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਂਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਡਾਇਲ ਡਾਊਨ ਕਰਦੇ ਹੋ - ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਸਿਰਫ਼ ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਲੈਂਬਡਾਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ। Azure ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ; AWS ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਭੇਜਦਾ ਹੈ; Google ਦਾ Vertex AI ਸਿਖਲਾਈ, ਤੈਨਾਤੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। [1][2][3]

ਲੋਕ ਹੁਣ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ

ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। AIaaS ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜੇ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜੇ - ਸੰਖੇਪ, ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ, ਰੂਟਿੰਗ, RAG, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ - ਭੇਜਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਸ਼ਾਸਨ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ AI ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੂਹਦਾ ਹੈ। Google ਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। [3]

ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, NIST ਦੇ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF) ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਜਵਾਬਦੇਹ, ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ AI ਫੈਸਲੇ ਲੋਕਾਂ ਜਾਂ ਪੈਸੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। [4]

ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ✅

  • ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਤੀ - ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

  • ਲਚਕੀਲਾ ਸਕੇਲਿੰਗ - ਲਾਂਚ ਲਈ ਬਰਸਟ, ਚੁੱਪਚਾਪ ਪਿੱਛੇ ਸਕੇਲ ਕਰੋ।

  • ਘੱਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਗਤ - ਕੋਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਜਾਂ ਓਪਸ ਟ੍ਰੈਡਮਿਲ ਨਹੀਂ।

  • ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਫਾਇਦੇ - SDK, ਨੋਟਬੁੱਕ, ਵੈਕਟਰ DB, ਏਜੰਟ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਤਿਆਰ ਹਨ।

  • ਸਾਂਝੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ - ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ, ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। [2][3]

ਇੱਕ ਹੋਰ: ਵਿਕਲਪਿਕਤਾ । ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਿਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਟਿਊਨ ਜਾਂ ਸਵੈਪ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। (Azure, AWS, ਅਤੇ Google ਸਾਰੇ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਾਹੀਂ ਕਈ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।) [2][3]

ਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ 🧰

  • ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ API ਸੇਵਾਵਾਂ
    ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ, ਅਨੁਵਾਦ, ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ, ਭਾਵਨਾ, OCR, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਈ ਡ੍ਰੌਪ-ਇਨ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ - ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੱਲ੍ਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਧੀਆ। AWS, Azure, ਅਤੇ Google ਅਮੀਰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1][2][3]

  • ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ
    ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਕੋਡ, ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ, ਟਿਊਨਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਗਾਰਡਰੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਇੱਕੋ ਥਾਂ 'ਤੇ ਲਾਈਵ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ)। [3]

  • ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ
    ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕੋ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਨੋਟਬੁੱਕ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। [3]

  • ਇਨ-ਡੇਟਾ-ਵੇਅਰਹਾਊਸ AI
    ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਨੋਫਲੇਕ ਡੇਟਾ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ LLM ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਚਲਾ ਸਕੋ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ - ਘੱਟ ਸ਼ਟਲਿੰਗ, ਘੱਟ ਕਾਪੀਆਂ। [5]

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਏਆਈ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਜੋਂ 🧪

ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਅਜੀਬ - ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਲੀ ਮੇਜ਼ ਕਦੇ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।

ਔਜ਼ਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਰਸ਼ਕ ਕੀਮਤ ਦਾ ਮਾਹੌਲ ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅਜ਼ੂਰ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਿਵੈਲਪਰ; ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪਾਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਮਰਜ਼ੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ; ਕੁਝ ਮੁਫ਼ਤ ਟੀਅਰ ਇੱਕੋ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਵਰਨੈਂਸ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ + ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ। [1][2]
AWS AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਤਪਾਦ ਸਕੁਐਡਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਤ; ਦਾਣੇਦਾਰ ਮੀਟਰਿੰਗ ਸਖ਼ਤ AWS ਏਕੀਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਭਾਸ਼ਣ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਟੈਕਸਟ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮੀਨੂ। [2]
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਐਪ ਬਿਲਡਰ ਜੋ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲ ਗਾਰਡਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਮੀਟਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ; ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ, ਟਿਊਨਿੰਗ, ਤੈਨਾਤੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕਲਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ। [3]
ਸਨੋਫਲੇਕ ਕਾਰਟੈਕਸ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਰਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੀਮਾਂ ਸਨੋਫਲੇਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੀਟਰਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡੇਟਾ-ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਮੂਵਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ LLM ਅਤੇ AI ਏਜੰਟ ਚਲਾਓ, ਘੱਟ ਕਾਪੀਆਂ। [5]

ਕੀਮਤ ਖੇਤਰ, SKU, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਬੈਂਡ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ 🧩

ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰਵਾਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦਾ ਹੈ:

  1. ਡੇਟਾ ਲੇਅਰ
    ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਡੇਟਾ ਲੇਕ, ਜਾਂ ਵੇਅਰਹਾਊਸ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਨੋਫਲੇਕ 'ਤੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੋਰਟੈਕਸ AI ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [5]

  2. ਮਾਡਲ ਲੇਅਰ
    ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ API ਚੁਣੋ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਹੋਵੋ। ਵਰਟੈਕਸ AI / Azure AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਇੱਥੇ ਆਮ ਹਨ। [1][3]

  3. ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼
    ਤੁਰੰਤ ਟੈਂਪਲੇਟ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਦਰ ਸੀਮਾ, ਦੁਰਵਰਤੋਂ/PII ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਲੌਗਿੰਗ। NIST ਦਾ AI RMF ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਕੈਫੋਲਡ ਹੈ। [4]

  4. ਲੇਅਰ
    ਚੈਟਬੋਟਸ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ, ਸਮਾਰਟ ਖੋਜ, ਸਮਰੀਜ਼ਰ, ਗਾਹਕ ਪੋਰਟਲਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋ - ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਕਿੱਸਾ: ਇੱਕ ਮਿਡ-ਮਾਰਕੀਟ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਨੇ ਕਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ API ਵਿੱਚ ਵਾਇਰਡ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ, ਫਿਰ ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟਿਕਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਧੱਕਿਆ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਦੁਹਰਾਓ ਭੇਜਿਆ - ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ-ਅੱਪ ਸੀ, GPU ਨਹੀਂ।

ਡੀਪ ਡਾਈਵ: ਬਿਲਡ ਬਨਾਮ ਬਾਇ ਬਲੈਂਡ 🔧

  • ਖਰੀਦੋ । ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮੁੱਲ ਹਾਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੁੰਦੀ ਹੈ। [2]

  • ਮਿਲਾਓ , ਨਾ ਕਿ ਗ੍ਰੀਨਫੀਲਡ ਸਿਖਲਾਈ-ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਜਾਂ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਤਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ RAG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [3]

  • ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਮਾਡਲ ਖੁਦ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਹੋਣ ਤਾਂ ਬਣਾਓ

ਡੀਪ ਡਾਈਵ: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 🛡️

ਸਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨੀਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਢਾਂਚੇ ਉਧਾਰ ਲਓ:

  • NIST AI RMF - ਵੈਧਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵਿਹਾਰਕ ਢਾਂਚਾ; ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। [4]

  • (ਉਪਰੋਕਤ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ, Google ਦੇ SAIF - ਉਸੇ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ।) [3]

ਏਆਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ 🗂️

ਇਹ ਬੇਆਰਾਮ ਸੱਚਾਈ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬੇਕਾਰ ਹੈ।

  • ਗਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰੋ - ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ਾਸਨ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੋਵੇ; ਵੇਅਰਹਾਊਸ-ਨੇਟਿਵ AI ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। [5]

  • ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ ਕਰੋ - ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਧਾਰਨ/ਮਿਟਾਉਣ ਦੇ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ।

  • ਪਰਤ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ - ਕਤਾਰ/ਕਾਲਮ ਨੀਤੀਆਂ, ਟੋਕਨ-ਸਕੋਪਡ ਪਹੁੰਚ, ਪ੍ਰਤੀ-ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਕੋਟਾ।

  • ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ - ਛੋਟੇ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ; ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।

  • ਲੌਗ ਅਤੇ ਲੇਬਲ - ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟਰੇਸ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। [4]

ਆਮ ਗ਼ਲਤਫ਼ਹਿਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ 🙃

  • ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹਰੇਕ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦੀ ਹੈ - ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਔਡ ਫਾਰਮੈਟ ਅਜੇ ਵੀ ਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

  • ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣਾ - ਸਮਕਾਲੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਗੁਪਤ ਹੈ; ਮੀਟਰ ਅਤੇ ਕੈਸ਼।

  • ਰੈੱਡ-ਟੀਮ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ - ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟਾਂ ਲਈ ਵੀ।

  • ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ - ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਤਾਰਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾੜੇ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

  • ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ ਪੈਨਿਕ - ਮਿਆਰੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਘਟਾਓ: ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕਾਲਾਂ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ/ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ, ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਲ ਰੱਖੋ।

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ 📦

  • ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ - OCR → ਲੇਆਉਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ → ਸੰਖੇਪ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ + ਜਨਰੇਟਿਵ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। [2]

  • ਸੰਪਰਕ-ਕੇਂਦਰ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ - ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਜਵਾਬ, ਕਾਲ ਸੰਖੇਪ, ਇਰਾਦਾ ਰੂਟਿੰਗ।

  • ਪ੍ਰਚੂਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ - ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ + ਉਤਪਾਦ ਮੈਟਾਡੇਟਾ।

  • ਵੇਅਰਹਾਊਸ-ਨੇਟਿਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਏਜੰਟ - ਸਨੋਫਲੇਕ ਕਾਰਟੈਕਸ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸਵਾਲ। [5]

ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਜਾਦੂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਸਿਰਫ਼ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਗੂੰਦ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ API ਰਾਹੀਂ।

ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਚੁਣਨਾ: ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਮਹਿਸੂਸ ਟੈਸਟ 🎯

  • ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬੱਦਲ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਹੋ? ਸਾਫ਼ IAM, ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਬਿਲਿੰਗ ਲਈ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ AI ਕੈਟਾਲਾਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। [1][2][3]

  • ਕੀ ਡੇਟਾ ਗੰਭੀਰਤਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ? ਇਨ-ਵੇਅਰਹਾਊਸ AI ਕਾਪੀਆਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। [5]

  • ਕੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? NIST AI RMF ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਰੋ। [3][4]

  • ਕੀ ਮਾਡਲ ਵਿਕਲਪਿਕਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਅਜਿਹੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ ਇੱਕ ਪੈਨ ਰਾਹੀਂ ਕਈ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। [3]

ਇੱਕ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਗਲਤ ਰੂਪਕ: ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਚੁਣਨਾ ਰਸੋਈ ਚੁਣਨ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਉਪਕਰਣ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪੈਂਟਰੀ ਅਤੇ ਲੇਆਉਟ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਲਵਾਰ ਰਾਤ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਖਾਣਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸਵਾਲ 🍪

ਕੀ AI ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਹੈ?
ਨਹੀਂ। ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਭੇਜਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਉੱਦਮ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1][2]

ਕੀ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਵਧਾਵਾਂਗਾ?
ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਰਕਲੋਡ ਘਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਓ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਣਮਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ AI ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। [3]

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਾਰੇ ਕੀ?
ਡੇਟਾ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਬੇਲੋੜੀ PII ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਬਚੋ; ਇੱਕ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜੋਖਮ ਢਾਂਚੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, NIST AI RMF) ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੋ। [3][4]

ਕਿਹੜਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ?
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ। [1][2][3][5]

TL;DR 🧭

ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ AI ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਤੀ, ਲਚਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪਰਿਪੱਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ - ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ, ਇੱਕ ਖੋਜ ਬੂਸਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ। ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੇੜੇ ਰੱਖੋ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਭਵਿੱਖ ਅੱਗ ਨਾਲ ਨਾ ਲੜੇ। ਜਦੋਂ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਫੈਨਸੀਅਰ।

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੱਲ ਯਾਦ ਹੈ: ਪਤੰਗ ਉਡਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਾਕੇਟ ਲੈਬ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੱਸੀ, ਦਸਤਾਨੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਖੇਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਹਵਾਲੇ

  1. ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਐਜ਼ਿਊਰ - ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

  2. AWS – AI ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕੈਟਾਲਾਗ : https://aws.amazon.com/ai/services/

  3. ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਏਆਈ ਅਤੇ ਐਮਐਲ (ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਆਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਰੋਤਾਂ ਸਮੇਤ) : https://cloud.google.com/ai

  4. NIST – AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

  5. ਸਨੋਫਲੇਕ - ਏਆਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਟੈਕਸ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ