labs@atheron:~/services/ai$ agent run --tools --eval
اے آئی ایجنٹس اور ماڈلز
حقیقی کام، آپ کی طے کردہ حدوں کے اندر۔
ہم ہر فرنٹیئر ماڈل پر، آپ کی چنی ہوئی جگہ پر چلنے والے اوپن سورس ماڈلز پر، یا آپ کے لیے ہمارے بنائے ہوئے خاص LLM پر بناتے ہیں۔ ہم آپ کے ڈیٹا اور بجٹ کے مطابق انتخاب میں مدد کرتے ہیں۔ ہم اپنے GPUs پر اپنے ماڈلز کی تربیت کرتے ہیں، اس لیے ہمارا مشورہ عملی تجربے سے آتا ہے۔
// ہم کیا بناتے ہیں
ایک اسسٹنٹ، یا کئی ایجنٹس۔
01
کوئی بھی فرنٹیئر ماڈل
02
اوپن سورس ماڈلز
03
ایجنٹک سسٹمز
04
بازیافت (RAG)
05
فائن ٹیوننگ
06
خاص LLMs
07
ماڈل چلانا
08
جانچ
// ہم اسے کیسے بناتے ہیں
حدیں خود ٹولز میں۔
- ہم بھی ایجنٹس کے ساتھ بناتے ہیں۔ ہمارے انجینئرز کی ہدایت اور جائزے میں اے آئی ایجنٹس ہر منصوبے کی بنیاد رکھتے ہیں، جس سے ہمارے سینئر انجینئرز اہم کام پر رہتے ہیں۔
- ایجنٹ صرف وہی کر سکتا ہے جس کی اس کے ٹولز اجازت دیں۔ ہم آپ کی حدیں ٹولز میں لکھتے ہیں، تاکہ کوئی چالاک پرامپٹ باتوں سے ان سے آگے نہ نکل سکے۔
- ہر ایجنٹ کو صارفین سے پہلے جانچ کا سیٹ ملتا ہے۔ ہر تبدیلی اسی پر ناپی جاتی ہے۔
- ذاتی ڈیٹا لاگز سے باہر رہتا ہے۔ گفتگوئیں صرف تب رکھی جاتی ہیں جب انہیں رکھنے کی کوئی وجہ ہو۔
- لاگت فی کال گنی جاتی ہے، روزانہ کی حد کے ساتھ، اس لیے کوئی مصروف دن کبھی حیران کن انوائس نہیں بنتا۔
// ٹیکنالوجی
ہم عام طور پر جن چیزوں سے بناتے ہیں۔
- models
- ہر فرنٹیئر ماڈل، آپ کے ہارڈ ویئر پر اوپن سورس ماڈلز، یا آپ کے لیے تربیت یافتہ خاص LLM
- training
- PyTorch, XGBoost, CUDA, Hugging Face transformers
- retrieval
- ویکٹر تلاش کے ساتھ PostgreSQL، یا جہاں پیمانہ تقاضا کرے وہاں مخصوص اشاریہ
- agents
- ٹائپ شدہ ان پٹس کے ساتھ ٹولز کا استعمال، اسٹریمنگ، پرامپٹ کیشنگ اور خرچ کی حدیں
- hardware
- کلاؤڈ GPUs، یا Lenovo ThinkSystem GPU سرورز جن کی تفصیل اور ترتیب ہم کرتے ہیں
// ایک عام پہلا منصوبہ
آپ کے اپنے ڈیٹا پر ایجنٹ کی آزمائش۔
ایک ایجنٹ، آپ کے تین یا چار ٹولز، آپ کی دستاویزات پر بازیافت، اور جانچ کا ایک سیٹ۔ یہ دیکھنے کے لیے کہ کتنا خرچ آئے گا، اسے تخمینہ ٹول میں کھولیں۔
// ثبوت
ATON AI اور ہماری جانچیں
ایک ٹریڈنگ ماڈل جس کی ہم اپنے GPUs پر تربیت کرتے ہیں، مقامی طور پر چلنے والا خبروں پر لیبل لگانے والا، اور خودکار جانچیں جو ہر چار گھنٹے ہمارے کوڈ کا جائزہ لیتی ہیں۔
// questions
اے آئی منصوبوں کے بارے میں سوالات۔
کیا ہمارا ڈیٹا کسی اور کے ماڈل کی تربیت میں استعمال ہوگا؟
ہماری طرف سے نہیں۔ ہم ایسے فراہم کنندگان اور سیٹنگز چنتے ہیں جو آپ کے ڈیٹا پر تربیت نہ کریں، یا آپ کے زیرِ اختیار ہارڈ ویئر پر اوپن ویٹ ماڈلز چلاتے ہیں۔
کیا ہمیں اپنے GPUs چاہئیں؟
شروع کرنے کے لیے عموماً نہیں۔ ہوسٹ کیے گئے ماڈلز اور کرائے کے GPUs زیادہ تر آزمائشوں کے لیے کافی ہیں۔ اگر آپ اکثر تربیت کرتے ہیں یا ڈیٹا اپنی جگہ رکھنا لازم ہے، تو ہم آپ کے لیے GPU سرور کی تفصیل اور ترتیب کر سکتے ہیں۔
آپ کو کیسے پتا ہے کہ ایجنٹ درست ہے؟
ہم پہلے حقیقی مثالوں سے جانچ کا سیٹ بناتے ہیں، پھر ہر ورژن اسی پر ناپتے ہیں۔ آپ آزمائش احساس نہیں بلکہ اعداد کے ساتھ ختم کرتے ہیں۔
اسے چلانے پر کتنا خرچ آتا ہے؟
یہ ماڈل اور آپ کے ٹریفک پر منحصر ہے۔ ہم آپ کے ساتھ اس کا تخمینہ لگاتے ہیں، حد مقرر کرتے ہیں، اور جن مراحل کو بہترین ماڈل نہ چاہیے ان کے لیے سستے ماڈلز استعمال کرتے ہیں۔
// صنعتیں
یہ آپ کی صنعت میں کیسے فٹ ہوتا ہے۔
دیکھیں یہ آپ کی صنعت میں کیسا دکھتا ہے: خریداروں کے سوالات، اور قیمت کی حد کے ساتھ مثالی منصوبے۔
// متعلقہ
اکثر ایک ساتھ بنتے ہیں۔
// ہم کہاں کام کرتے ہیں
اپنی مارکیٹ تلاش کریں۔
یہ کام اپنے شہر کے حساب سے دیکھیں: وہاں کیا بدلتا ہے، خریدار کون سے سوال پوچھتے ہیں، اور آپ کی کرنسی میں قیمتیں۔
// شروعات
یقین نہیں کہ آپ کو کون سا چاہیے؟
ہمیں حل نہیں، مسئلہ بتائیں۔ ہم بتائیں گے کہ ہم کیا بنائیں گے، اور کیا نہیں۔