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ओपन-सोर्स एलएलएम अवलोकन और निगरानी
मुफ़्त
Sagify
Sagify accelerates machine learning and LLM deployment on AWS SageMaker with minimal configuration. Streamline training, tuning, and deployment using a unified, no-code-friendly interface.
सागीफाई के बारे में
मशीन लर्निंग परिनियोजन को सरल बनाना
Sagify एक डेवलपर-अनुकूल उपकरण है जो AWS SageMaker पर मशीन लर्निंग (ML) और बड़े भाषा मॉडल (LLM) अनुप्रयोगों के निर्माण और तैनाती की जटिलता को दूर करता है। यह एक साफ, कमांड-लाइन इंटरफ़ेस और मॉड्यूलर संरचना प्रदान करता है ताकि उपयोगकर्ता मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकें, न कि बुनियादी ढांचे पर।
एमएल इंजीनियरों और डेटा टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया
चाहे आप एकल डेवलपर हों, डेटा विज्ञान टीम का हिस्सा हों, या बड़े पैमाने पर AI उत्पाद बना रहे हों, Sagify निम्न-स्तरीय क्लाउड कॉन्फ़िगरेशन को प्रबंधित किए बिना, प्रोटोटाइप से उत्पादन तक तेज़ी से जाने के लिए एक व्यावहारिक ढांचा प्रदान करता है।
सागीफाई की मुख्य क्षमताएं
एक दिन में कोड से लेकर मॉडल तक
Sagify आपको एक ही कमांड से मॉडल को प्रशिक्षित, ट्यून और तैनात करने की सुविधा देता है। आपको केवल अपना मॉडल लॉजिक लिखने की ज़रूरत है — Sagify प्रोविजनिंग, स्केलिंग, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और AWS SageMaker पर तैनाती का ध्यान रखता है।
बड़े भाषा मॉडल के लिए एकीकृत गेटवे
Sagify में एक LLM गेटवे शामिल है जो मालिकाना मॉडल (जैसे OpenAI या Anthropic) और ओपन-सोर्स मॉडल (जैसे LLaMA या Stable Diffusion) दोनों से जुड़ता है। यह आपको एक ही REST API के ज़रिए अलग-अलग मॉडल इस्तेमाल करने देता है, जिससे इंटीग्रेशन ओवरहेड कम हो जाता है।
AWS पर मशीन लर्निंग ऑटोमेशन
पूर्ण AWS SageMaker एकीकरण
Sagify SageMaker के साथ गहराई से एकीकृत है, जिससे सरल CLI कमांड के माध्यम से स्वचालित Docker बिल्ड, प्रशिक्षण कार्य, मॉडल परिनियोजन और बैच अनुमान की अनुमति मिलती है। यह स्पॉट इंस्टेंस, संसाधन टैगिंग और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन का समर्थन करता है।
फाउंडेशन मॉडल का एक-पंक्ति परिनियोजन
आप पूर्वनिर्धारित टेम्पलेट्स का उपयोग करके हगिंग फेस, ओपनएआई या कस्टम फाउंडेशन मॉडल तैनात कर सकते हैं — कोड लिखने या बुनियादी ढांचे को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है।
एलएलएम इन्फ्रास्ट्रक्चर बिना किसी सिरदर्द के
LLM के लिए RESTful API
LLM गेटवे प्रॉम्प्ट भेजने, पूर्णता प्राप्त करने, छवियाँ बनाने या कई प्रदाताओं में एम्बेडिंग निकालने के लिए एक सुसंगत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। यह उन ऐप्स के लिए आदर्श है जिन्हें बैकएंड लॉजिक को फिर से लिखे बिना LLM प्रदर्शन को स्विच या परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।
स्थानीय और क्लाउड होस्टिंग विकल्प
Sagify, Docker के माध्यम से स्थानीय रूप से LLM गेटवे चलाने या इसे AWS Fargate पर तैनात करने का समर्थन करता है। यह लचीलापन आपको स्थानीय रूप से प्रोटोटाइप बनाने और उत्पादन में आसानी से स्केल करने की अनुमति देता है।
उन्नत एमएल उपयोग के मामले
उच्च-मात्रा वर्कफ़्लो के लिए बैच इंफ़रेंस
Sagify S3 और AWS SageMaker का उपयोग करके ML या एम्बेडिंग जॉब्स की बड़े पैमाने पर बैच प्रोसेसिंग का समर्थन करता है। अनुशंसा प्रणाली, खोज अनुक्रमण और ऑफ़लाइन भविष्यवाणियों के लिए आदर्श।
हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन अंतर्निहित
बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन के समर्थन के साथ, आप बेहतर प्रदर्शन के लिए अपने मॉडल को बेहतर बना सकते हैं। Sagify पैरामीटर रेंज को परिभाषित करने, उद्देश्य निर्धारित करने और AWS के माध्यम से सीधे परिणामों की निगरानी करने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करता है।
डेवलपर उपकरण और विस्तारशीलता
एसडीके और सीएलआई
Sagify में Python SDK और पूर्ण-विशेषताओं वाला CLI दोनों शामिल हैं। यह दोहरा इंटरफ़ेस आपको अपने ऐप्स के भीतर वर्कफ़्लो को स्वचालित करने या टर्मिनल से इंटरैक्टिव रूप से प्रयोगों का प्रबंधन करने की अनुमति देता है।
अनुकूलन के लिए मॉड्यूलर वास्तुकला
यह उपकरण एक मॉड्यूलर संरचना के आसपास बनाया गया है, जिससे समग्र पाइपलाइन को प्रभावित किए बिना मॉडल लॉजिक, एंडपॉइंट या प्रशिक्षण कॉन्फ़िगरेशन जैसे घटकों को प्रतिस्थापित या विस्तारित करना आसान हो जाता है।