مواد پر جائیں
AtheronLABS

آپ کا ملک: ریاست ہائے متحدہ امریکہ۔ قیمتیں امریکی ڈالر میں دکھائی جا رہی ہیں۔ درست نہیں؟

labs@atheron:⁨~/industries/music-film⁩/ai$ ⁨train agent --grounded⁩

میٹا ڈیٹا کی صفائی

آپ کے کیٹلاگ کے لیے تجویز کردہ درستیاں، آپ کی ٹیم کی منظوری سے۔

کیٹلاگ کا میٹا ڈیٹا برسوں میں چھوٹی غلطیاں جمع کر لیتا ہے: ایک نام تین طرح لکھا ہوا، ایک گمشدہ کریڈٹ، غلط ایڈیشن پر ایک کوڈ۔ ایک اوپن سورس ماڈل آپ کے کنٹرول والے سرورز پر انہیں بڑے پیمانے پر ڈھونڈ کر درستیاں تجویز کر سکتا ہے، جبکہ ہر تبدیلی پر آخری فیصلہ آپ کی ٹیم کا رہتا ہے۔

// یہاں کیا اہم ہے

اس صنعت میں کیا مختلف ہے۔

01

تجاویز، تبدیلیاں نہیں

ماڈل تجویز کرتا ہے؛ آپ کی ٹیم ہر درستی منظور یا مسترد کرتی ہے۔

02

آپ کا کیٹلاگ نجی رہتا ہے

ماڈل آپ کے کنٹرول والے سرورز پر چلتا ہے، اور کچھ بھی کسی بیرونی اے آئی فراہم کنندہ کو نہیں بھیجا جاتا۔

03

آپ کے کیٹلاگ پر پرکھا گیا

ماڈل میں ہر تبدیلی سے پہلے، ان درستیوں پر پرکھا جاتا ہے جو آپ کی ٹیم پہلے کر چکی ہے۔

04

کریڈٹس احتیاط سے

تخلیق کاروں کے کریڈٹس میں تبدیلیاں ہمیشہ کسی شخص کے پاس جاتی ہیں، کبھی خود بخود لاگو نہیں ہوتیں۔

// مثالی منصوبے

اس خدمت کی قیمت والی مثالیں۔

ہر ایک فرضی ہے، اسی طرح لیبل شدہ، اور اس کی قیمت ہمارے ریٹ کارڈ سے فوری طور پر نکلتی ہے۔ ان میں سے کسی کو بھی تخمینہ ٹول میں کھولیں اور اپنے مطابق بنائیں۔

مثالی منصوبہ⁨API⁩اے آئیاوپن سورس ماڈل

کیٹلاگ میٹا ڈیٹا اور تقسیم کی فیڈز

فرضی۔ نہ کوئی کلائنٹ، نہ کوئی نتیجہ۔

// مسئلہ

ایک لیبل کا کیٹلاگ میٹا ڈیٹا اسپریڈشیٹس میں ہے، اور عنوانات، کریڈٹس، کوڈز اور ریلیز کی تاریخیں اس میں مختلف ہیں جو وہ ہر ڈسٹری بیوٹر کو بھیجتا ہے اور جو اسٹورز میں نظر آتا ہے۔

// ہم کیا بنائیں گے

ایک انٹیگریشن مرکز جو کیٹلاگ کا ایک ہی ریکارڈ رکھے اور ہر ڈسٹری بیوٹر کو اس فیڈ فارمیٹ میں بھیجے جو وہ قبول کرے، جیسے موسیقی کے لیے ⁨DDEX⁩ یا کتابوں کے لیے ⁨ONIX⁩، ایک اوپن سورس ماڈل کے ساتھ جو گمشدہ کریڈٹس، بے ربط ناموں اور غلط ملے کوڈز کی درستی تجویز کرے، جنہیں آپ کی ٹیم منظور کرے۔

// اس میں کیا شامل ہے

  • عنوانات، کریڈٹس، کوڈز اور تاریخوں کے لیے کیٹلاگ کا ایک ریکارڈ
  • ہر ڈسٹری بیوٹر کو اس کی قبول کردہ شکل میں فیڈز، جیسے ⁨DDEX⁩ یا ⁨ONIX⁩
  • کریڈٹس، ناموں اور کوڈز کی تجویز کردہ درستیاں، آپ کی ٹیم کی منظوری سے
  • تبدیلیاں سب ڈسٹری بیوٹرز کو ایک ساتھ، ہر ترسیل کے لاگ کے ساتھ
  • ایک ماڈل جو آپ کے کنٹرول والے سرورز پر چلے، تاکہ کیٹلاگ نجی رہے

// ٹیکنالوجی

  • ⁨Node.js⁩
  • ⁨PostgreSQL⁩
  • ⁨DDEX⁩ اور ⁨ONIX⁩ فیڈز
  • ⁨GPU⁩ پر اوپن سورس ماڈل
  • ⁨DigitalOcean Toronto⁩

// تخمینہ

تعمیر
≈ ⁨USD 108,000⁩ سے ⁨USD 165,000⁩ تک, delivered within 22 weeksCAD 153,300 to 234,400
ہوسٹنگ
≈ ⁨USD 4,360⁩ ماہانہCAD 6,210 ماہانہ
سپورٹ
≈ ⁨USD 2,500⁩ ماہانہCAD 3,565 ماہانہ

آپ کی کرنسی میں قیمتیں بینک آف کینیڈا کے آج کے ریٹ پر مبنی اندازے ہیں۔ تمام انوائس ⁨CAD⁩ یا ⁨USD⁩ میں بنتی ہیں۔

اے آئی کا راستہ
اوپن سورس ماڈل
ماڈل چلانے کی لاگت
≈ ⁨USD 4,190⁩ ماہانہCAD 5,960 ماہانہ

مرحلہ وار ٹائم لائن

Spécification et plan d’évaluation
2.9 to 3.4 weeks
Contrat d’API convenu
2.4 to 3.4 weeks
Projet pilote fonctionnel
2.9 to 4.9 weeks
Ressources principales bâties
1.9 to 3.4 weeks
Sécurité, passerelle et connexions
1.4 to 2.4 weeks
Documentation, SDK et tests de charge
1.4 to 1.9 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks
Mise en ligne et premiers appelants
0.9 to 1.4 weeks

ہمارے اختیار سے باہر، اور کیلنڈر میں شامل

Accès à l’API de chaque système externe
1 to 4 weeks

ادائیگی کیسے ہوتی ہے

پیشگی رقم 20%
CAD 30,600 to 46,820
Spécification et plan d’évaluation 6.8%
CAD 10,404.00 to 15,918.80
Contrat d’API convenu 4.4%
CAD 6,732.00 to 10,300.40
Projet pilote fonctionnel 20.4%
CAD 31,212.00 to 47,756.40
Ressources principales bâties 13.4%
CAD 20,502.00 to 31,369.40
Sécurité, passerelle et connexions 8.9%
CAD 13,617.00 to 20,834.90
Documentation, SDK et tests de charge 4.4%
CAD 6,732.00 to 10,300.40
Production 6.8%
CAD 10,404.00 to 15,918.80
Mise en ligne et premiers appelants 4.9%
CAD 7,497.00 to 11,470.90
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 15,300 to 23,410
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
CAD 300. پہلے سے بل، لاگت پر، مراحل سے الگ

// questions

اس بارے میں ہم سے پوچھے جانے والے سوالات۔

کیا میٹا ڈیٹا ماڈل ہمارے فنکاروں کے کام پر تربیت پاتا ہے؟

نہیں۔ یہ صرف کیٹلاگ کا میٹا ڈیٹا پڑھتا ہے، کبھی ریکارڈنگز، فلمیں یا مسودے نہیں۔

تجویز کردہ درستیاں کتنی درست ہوتی ہیں؟

ہم اسے ان درستیوں پر ماپتے ہیں جو آپ کی ٹیم پہلے کر چکی ہے، اور چالو کرنے سے پہلے نتائج دکھاتے ہیں۔

کیا یہ خود سے گمشدہ کریڈٹس بھر سکتا ہے؟

نہیں۔ یہ خالی جگہیں نشان زد کرتا ہے اور بتاتا ہے کہ جواب کہاں ہو سکتا ہے؛ ہر کریڈٹ کی تصدیق ایک شخص کرتا ہے۔

// آگے

بالکل آپ کا منصوبہ نہیں؟

ہمیں بتائیں آپ کے ذہن میں کیا ہے۔ ہم آپ کو ایک حد اور وہ سوالات بھیجیں گے جو اسے محدود کریں۔ یا کال بک کریں اور بات کر لیں۔

لیبلز اور ناشرین کے کیٹلاگ میٹا ڈیٹا کی صفائی کے لیے اوپن سورس اے آئی | ⁨Atheron Network Labs⁩