کسی بھی کام کے بوجھ کی ترقی میں لچک ایک اہم کردار ادا کرتی ہے، اور پیدا کرنے والا AI کام کا بوجھ مختلف نہیں ہے. جب انجینئرنگ جنریٹو AI ایک لچکدار عینک کے ذریعے کام کا بوجھ ڈالتا ہے تو منفرد تحفظات ہوتے ہیں۔ تنظیمی دستیابی اور کاروباری تسلسل کے تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے تخلیقی AI کام کے بوجھ کے لیے لچک کو سمجھنا اور اسے ترجیح دینا بہت ضروری ہے۔ اس پوسٹ میں، ہم تخلیقی AI کام کے بوجھ کے مختلف ڈھیروں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں اور ان خیالات کو کیا ہونا چاہیے۔
مکمل اسٹیک جنریٹو AI
اگرچہ تخلیقی AI کے ارد گرد بہت زیادہ جوش و خروش ماڈلز پر مرکوز ہے، لیکن ایک مکمل حل میں کئی ڈومینز کے لوگ، مہارتیں اور ٹولز شامل ہیں۔ مندرجہ ذیل تصویر پر غور کریں، جو بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے لیے a16z ابھرتی ہوئی ایپلیکیشن اسٹیک کا AWS منظر ہے۔
AI اور مشین لرننگ (ML) کے ارد گرد بنائے گئے زیادہ روایتی حل کے مقابلے، ایک تخلیقی AI حل میں اب درج ذیل شامل ہیں:
- نئے کردار۔ - آپ کو ماڈل ٹیونرز کے ساتھ ساتھ ماڈل بلڈرز اور ماڈل انٹیگریٹرز پر بھی غور کرنا ہوگا۔
- نئے اوزار - روایتی MLOps اسٹیک پرامپٹ انجینئرنگ یا ایجنٹس جو دوسرے سسٹمز کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے ٹولز کا استعمال کرتے ہیں کے لیے ضروری تجربے سے باخبر رہنے یا مشاہدے کی قسم کا احاطہ کرنے کے لیے توسیع نہیں کرتا ہے۔
ایجنٹ استدلال
روایتی AI ماڈلز کے برعکس، Retrieval Augmented Generation (RAG) بیرونی معلومات کے ذرائع کو یکجا کرکے زیادہ درست اور سیاق و سباق سے متعلقہ جوابات کی اجازت دیتا ہے۔ RAG کا استعمال کرتے وقت مندرجہ ذیل کچھ تحفظات ہیں:
- مناسب ٹائم آؤٹ سیٹ کرنا کسٹمر کے تجربے کے لیے اہم ہے۔ چیٹ کے بیچ میں رہنے اور منقطع ہونے سے زیادہ خراب صارف کا تجربہ کچھ نہیں کہتا۔
- اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کے ماڈل کے ذریعہ متعین کردہ حروف کی حدود کے لیے فوری ان پٹ ڈیٹا اور پرامپٹ ان پٹ سائز کی توثیق کریں۔
- اگر آپ پرامپٹ انجینئرنگ انجام دے رہے ہیں، تو آپ کو اپنے اشارے کو ایک قابل اعتماد ڈیٹا اسٹور پر جاری رکھنا چاہیے۔ یہ حادثاتی نقصان کی صورت میں یا آپ کی مجموعی تباہی کی بحالی کی حکمت عملی کے حصے کے طور پر آپ کے اشارے کی حفاظت کرے گا۔
ڈیٹا پائپ لائنز
ایسے معاملات میں جہاں آپ کو آر اے جی پیٹرن کا استعمال کرتے ہوئے فاؤنڈیشن ماڈل کو سیاق و سباق سے متعلق ڈیٹا فراہم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، آپ کو ایک ڈیٹا پائپ لائن کی ضرورت ہوتی ہے جو ماخذ ڈیٹا کو داخل کر سکے، اسے ایمبیڈنگ ویکٹر میں تبدیل کر سکے، اور ایمبیڈنگ ویکٹرز کو ویکٹر ڈیٹا بیس میں محفوظ کر سکے۔ اگر آپ سیاق و سباق کا ڈیٹا پہلے سے تیار کرتے ہیں تو یہ پائپ لائن بیچ پائپ لائن ہو سکتی ہے، یا اگر آپ فلائی پر نیا سیاق و سباق ڈیٹا شامل کر رہے ہیں تو کم تاخیر والی پائپ لائن ہو سکتی ہے۔ بیچ کے معاملے میں، عام ڈیٹا پائپ لائنز کے مقابلے میں کچھ چیلنجز ہیں۔
ڈیٹا کے ذرائع فائل سسٹم پر پی ڈی ایف دستاویزات، کسی سافٹ ویئر کا ڈیٹا بطور سروس (ساس) سسٹم جیسے CRM ٹول، یا موجودہ ویکی یا نالج بیس سے ڈیٹا ہو سکتا ہے۔ ان ذرائع سے ہضم کرنا عام ڈیٹا کے ذرائع سے مختلف ہے جیسے کہ لاگ ڈیٹا ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (Amazon S3) بالٹی یا متعلقہ ڈیٹا بیس سے سٹرکچرڈ ڈیٹا۔ متوازی کی سطح جو آپ حاصل کرسکتے ہیں وہ سورس سسٹم کے ذریعہ محدود ہوسکتی ہے، لہذا آپ کو تھروٹلنگ اور بیک آف تکنیک کا استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ کچھ سورس سسٹم ٹوٹنے والے ہوسکتے ہیں، لہذا آپ کو غلطی سے نمٹنے اور منطق کو دوبارہ آزمانے کی ضرورت ہے۔
سرایت کرنے والا ماڈل کارکردگی میں رکاوٹ بن سکتا ہے، قطع نظر اس کے کہ آپ اسے مقامی طور پر پائپ لائن میں چلاتے ہیں یا کسی بیرونی ماڈل کو کال کرتے ہیں۔ ایمبیڈنگ ماڈلز فاؤنڈیشن ماڈل ہیں جو GPUs پر چلتے ہیں اور ان میں لامحدود صلاحیت نہیں ہوتی ہے۔ اگر ماڈل مقامی طور پر چلتا ہے، تو آپ کو GPU صلاحیت کی بنیاد پر کام تفویض کرنے کی ضرورت ہے۔ اگر ماڈل بیرونی طور پر چلتا ہے، تو آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ آپ بیرونی ماڈل کو سیر نہیں کر رہے ہیں۔ دونوں صورتوں میں، آپ جو ہم آہنگی حاصل کر سکتے ہیں اس کا تعین ایمبیڈنگ ماڈل کے ذریعے کیا جائے گا بجائے اس کے کہ آپ کے بیچ پروسیسنگ سسٹم میں کتنے CPU اور RAM دستیاب ہیں۔
کم تاخیر کے معاملے میں، آپ کو اس وقت کا حساب دینا ہوگا جو سرایت کرنے والے ویکٹر کو تیار کرنے میں لگتا ہے۔ کالنگ ایپلیکیشن کو پائپ لائن کو متضاد طور پر پکارنا چاہیے۔
ویکٹر ڈیٹا بیس
ایک ویکٹر ڈیٹا بیس کے دو کام ہوتے ہیں: ایمبیڈنگ ویکٹرز کو اسٹور کریں، اور قریب ترین تلاش کرنے کے لیے مماثلت کی تلاش چلائیں۔ k ایک نئے ویکٹر سے میل کھاتا ہے۔ ویکٹر ڈیٹا بیس کی تین عمومی اقسام ہیں:
- وقف شدہ SaaS اختیارات جیسے Pinecone۔
- ویکٹر ڈیٹا بیس کی خصوصیات دیگر خدمات میں شامل ہیں۔ اس میں مقامی AWS خدمات شامل ہیں۔ ایمیزون اوپن سرچ سروس اور ایمیزون ارورہ.
- ان میموری کے اختیارات جو کم تاخیر والے منظرناموں میں عارضی ڈیٹا کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
ہم اس پوسٹ میں تفصیل سے مماثلت تلاش کرنے کی صلاحیتوں کا احاطہ نہیں کرتے ہیں۔ اگرچہ وہ اہم ہیں، یہ نظام کا ایک فعال پہلو ہیں اور لچک کو براہ راست متاثر نہیں کرتے ہیں۔ اس کے بجائے، ہم ذخیرہ کرنے کے نظام کے طور پر ویکٹر ڈیٹا بیس کے لچکدار پہلوؤں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں:
- تاخیر - کیا ویکٹر ڈیٹا بیس زیادہ یا غیر متوقع بوجھ کے خلاف اچھی کارکردگی دکھا سکتا ہے؟ اگر نہیں، تو کالنگ ایپلیکیشن کو ریٹ محدود کرنے اور بیک آف کو سنبھالنے اور دوبارہ کوشش کرنے کی ضرورت ہے۔
- اسکیل ایبلٹی - نظام کتنے ویکٹر پکڑ سکتا ہے؟ اگر آپ ویکٹر ڈیٹا بیس کی گنجائش سے تجاوز کرتے ہیں، تو آپ کو شارڈنگ یا دیگر حل تلاش کرنے کی ضرورت ہوگی۔
- اعلی دستیابی اور ڈیزاسٹر ریکوری – سرایت کرنے والے ویکٹر قیمتی ڈیٹا ہیں، اور انہیں دوبارہ بنانا مہنگا ہو سکتا ہے۔ کیا آپ کا ویکٹر ڈیٹا بیس واحد AWS ریجن میں بہت زیادہ دستیاب ہے؟ کیا اس میں ڈیزاسٹر ریکوری کے مقاصد کے لیے ڈیٹا کو دوسرے علاقے میں نقل کرنے کی صلاحیت ہے؟
درخواست کا درجہ
جنریٹیو AI سلوشنز کو مربوط کرتے وقت ایپلیکیشن ٹائر کے لیے تین منفرد تحفظات ہیں:
- ممکنہ طور پر زیادہ تاخیر - فاؤنڈیشن ماڈل اکثر بڑے GPU مثالوں پر چلتے ہیں اور ان کی صلاحیت محدود ہو سکتی ہے۔ شرح کو محدود کرنے، بیک آف اور دوبارہ کوشش کرنے اور لوڈ شیڈنگ کے لیے بہترین طریقے استعمال کرنا یقینی بنائیں۔ غیر مطابقت پذیر ڈیزائن استعمال کریں تاکہ زیادہ تاخیر ایپلی کیشن کے مرکزی انٹرفیس میں مداخلت نہ کرے۔
- حفاظتی کرنسی – اگر آپ ایجنٹس، ٹولز، پلگ انز، یا ماڈل کو دوسرے سسٹمز سے جوڑنے کے دوسرے طریقے استعمال کر رہے ہیں، تو اپنی حفاظتی کرنسی پر اضافی توجہ دیں۔ ماڈلز ان سسٹمز کے ساتھ غیر متوقع طریقوں سے تعامل کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔ کم سے کم استحقاق تک رسائی کے معمول پر عمل کریں، مثال کے طور پر دوسرے سسٹمز سے آنے والے اشارے پر پابندی لگانا۔
- تیزی سے تیار ہونے والے فریم ورک - اوپن سورس فریم ورک جیسے LangChain تیزی سے تیار ہو رہے ہیں۔ ان کم بالغ فریم ورکس سے دوسرے اجزاء کو الگ کرنے کے لیے مائیکرو سروسز اپروچ استعمال کریں۔
اہلیت
ہم صلاحیت کے بارے میں دو حوالوں سے سوچ سکتے ہیں: اندازہ اور ٹریننگ ماڈل ڈیٹا پائپ لائنز۔ جب تنظیمیں اپنی پائپ لائنیں بنا رہی ہوتی ہیں تو صلاحیت پر غور کیا جاتا ہے۔ اپنے کام کے بوجھ کو چلانے کے لیے مثالوں کا انتخاب کرتے وقت CPU اور میموری کی ضروریات دو سب سے بڑی ضروریات ہیں۔
ایسی مثالیں جو تخلیقی AI کام کے بوجھ کو سپورٹ کر سکتی ہیں آپ کے اوسط عام مقصد کی مثال کی قسم کے مقابلے میں حاصل کرنا زیادہ مشکل ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر لچک صلاحیت اور صلاحیت کی منصوبہ بندی میں مدد کر سکتی ہے۔ اس بات پر منحصر ہے کہ آپ کس AWS ریجن میں اپنے کام کا بوجھ چلا رہے ہیں، مثال کی مختلف اقسام دستیاب ہیں۔
صارف کے سفر کے لیے جو کہ اہم ہیں، تنظیمیں ضرورت پڑنے پر دستیابی کو یقینی بنانے کے لیے یا تو ریزرونگ یا پیشگی پروویژننگ مثال کی اقسام پر غور کرنا چاہیں گی۔ یہ پیٹرن ایک مستحکم طور پر مستحکم فن تعمیر کو حاصل کرتا ہے، جو ایک لچکدار بہترین عمل ہے۔ AWS Well-architected Framework reliability pillar میں جامد استحکام کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، ملاحظہ کریں bimodal رویے کو روکنے کے لیے جامد استحکام کا استعمال کریں۔.
مشاہدہ
وسائل کی پیمائش کے علاوہ جو آپ عام طور پر جمع کرتے ہیں، جیسے CPU اور RAM کے استعمال، اگر آپ کسی ماڈل کی میزبانی کرتے ہیں تو آپ کو GPU کے استعمال کو قریب سے مانیٹر کرنے کی ضرورت ہے۔ ایمیزون سیج میکر or ایمیزون لچکدار کمپیوٹ کلاؤڈ (ایمیزون ای سی 2)۔ اگر بیس ماڈل یا ان پٹ ڈیٹا تبدیل ہو جائے تو GPU کا استعمال غیر متوقع طور پر تبدیل ہو سکتا ہے، اور GPU میموری ختم ہو جانا سسٹم کو غیر مستحکم حالت میں ڈال سکتا ہے۔
اسٹیک سے اوپر، آپ ایجنٹوں اور ٹولز کے درمیان تعاملات کو پکڑتے ہوئے سسٹم کے ذریعے کالوں کے بہاؤ کو بھی ٹریس کرنا چاہیں گے۔ چونکہ ایجنٹوں اور ٹولز کے درمیان انٹرفیس API معاہدے کے مقابلے میں کم باضابطہ طور پر بیان کیا گیا ہے، آپ کو ان نشانات کو نہ صرف کارکردگی بلکہ نئے خرابی کے منظرناموں کو پکڑنے کے لیے بھی مانیٹر کرنا چاہیے۔ کسی بھی حفاظتی خطرات اور خطرات کے لیے ماڈل یا ایجنٹ کی نگرانی کے لیے، آپ جیسے ٹولز استعمال کر سکتے ہیں۔ ایمیزون گارڈ ڈیوٹی.
آپ کو ایمبیڈنگ ویکٹرز، پرامپٹس، سیاق و سباق، اور آؤٹ پٹ، اور ان کے درمیان تعاملات کی بنیادی خطوط پر بھی قبضہ کرنا چاہیے۔ اگر وقت کے ساتھ یہ تبدیلیاں آتی ہیں، تو یہ اس بات کی نشاندہی کر سکتا ہے کہ صارف سسٹم کو نئے طریقوں سے استعمال کر رہے ہیں، کہ حوالہ ڈیٹا اسی طرح سوال کی جگہ کا احاطہ نہیں کر رہا ہے، یا یہ کہ ماڈل کا آؤٹ پٹ اچانک مختلف ہو گیا ہے۔
تباہی سےبحالی
کسی بھی کام کے بوجھ کے لیے ڈیزاسٹر ریکوری کی حکمت عملی کے ساتھ کاروباری تسلسل کا منصوبہ رکھنا ضروری ہے۔ تخلیقی AI کام کا بوجھ مختلف نہیں ہیں۔ آپ کے کام کے بوجھ پر لاگو ہونے والے ناکامی کے طریقوں کو سمجھنا آپ کی حکمت عملی کی رہنمائی میں مدد کرے گا۔ اگر آپ اپنے کام کے بوجھ کے لیے AWS کے زیر انتظام خدمات استعمال کر رہے ہیں، جیسے ایمیزون بیڈرک اور SageMaker، یقینی بنائیں کہ سروس آپ کے ریکوری AWS ریجن میں دستیاب ہے۔ اس تحریر کے مطابق، یہ AWS سروسز مقامی طور پر AWS خطوں میں ڈیٹا کی نقل تیار کرنے کی حمایت نہیں کرتی ہیں، اس لیے آپ کو ڈیزاسٹر ریکوری کے لیے اپنی ڈیٹا مینجمنٹ کی حکمت عملیوں کے بارے میں سوچنے کی ضرورت ہے، اور آپ کو متعدد AWS ریجنز میں بھی ٹھیک ٹیون کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں بتایا گیا ہے کہ تخلیقی AI حل بناتے وقت لچک کو کیسے مدنظر رکھا جائے۔ اگرچہ تخلیقی AI ایپلی کیشنز میں کچھ دلچسپ باریکیاں ہیں، موجودہ لچک کے نمونے اور بہترین طریقہ کار اب بھی لاگو ہوتے ہیں۔ یہ صرف ایک تخلیقی AI ایپلی کیشن کے ہر حصے کا جائزہ لینے اور متعلقہ بہترین طریقوں کو لاگو کرنے کا معاملہ ہے۔
جنریٹو AI کے بارے میں مزید معلومات اور اسے AWS سروسز کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے، درج ذیل وسائل سے رجوع کریں:
مصنفین کے بارے میں
جینیفر موران نیو یارک سٹی میں مقیم AWS سینئر ریسیلینسی اسپیشلسٹ سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے۔ اس کا پس منظر متنوع ہے، اس نے بہت سے تکنیکی شعبوں میں کام کیا ہے، بشمول سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ، چست قیادت، اور DevOps، اور ٹیک میں خواتین کی وکیل ہیں۔ وہ لچکدار کرنسی کو بہتر بنانے کے لیے لچکدار حل ڈیزائن کرنے میں گاہکوں کی مدد کرنے سے لطف اندوز ہوتی ہے اور لچک سے متعلق تمام موضوعات کے بارے میں عوامی طور پر بات کرتی ہے۔
رینڈی ڈیفاؤ AWS میں ایک سینئر پرنسپل سولیوشن آرکیٹیکٹ ہیں۔ اس نے مشی گن یونیورسٹی سے MSEE کی ڈگری حاصل کی، جہاں اس نے خود مختار گاڑیوں کے لیے کمپیوٹر ویژن پر کام کیا۔ انہوں نے کولوراڈو اسٹیٹ یونیورسٹی سے ایم بی اے بھی کیا ہے۔ رینڈی نے ٹیکنالوجی کے شعبے میں سافٹ ویئر انجینئرنگ سے لے کر پروڈکٹ مینجمنٹ تک مختلف عہدوں پر فائز ہیں۔ وہ 2013 میں بڑے ڈیٹا اسپیس میں داخل ہوا اور اس علاقے کی تلاش جاری رکھے ہوئے ہے۔ وہ ایم ایل اسپیس میں پراجیکٹس پر سرگرمی سے کام کر رہا ہے اور متعدد کانفرنسوں میں پیش کر چکا ہے، بشمول اسٹراٹا اور گلوکون۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/designing-generative-ai-workloads-for-resilience/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 100
- 2013
- 90
- a
- a16z
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- حادثاتی
- اکاؤنٹ
- درست
- حاصل
- حاصل کرتا ہے
- کے پار
- فعال طور پر
- آگے بڑھانے کے
- وکیل
- پر اثر انداز
- کے خلاف
- ایجنٹ
- ایجنٹ
- فرتیلی
- AI
- اے آئی ماڈلز
- تمام
- مختص
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون EC2
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- اور
- ایک اور
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- اپلی کیشن
- قابل اطلاق
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- کا اطلاق کریں
- درخواست دینا
- نقطہ نظر
- مناسب
- فن تعمیر
- کیا
- رقبہ
- ارد گرد
- AS
- پہلو
- پہلوؤں
- At
- توجہ
- اضافہ
- خود مختار
- خود مختار گاڑیاں
- دستیابی
- دستیاب
- اوسط
- AWS
- پس منظر
- برا
- بیس
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- کیا جا رہا ہے
- BEST
- بہترین طریقوں
- کے درمیان
- بگ
- بگ ڈیٹا
- سب سے بڑا
- رکاوٹ
- تعمیر
- بلڈرز
- عمارت
- تعمیر
- کاروبار
- کاروبار تسلسل
- لیکن
- by
- فون
- بلا
- کالز
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- اہلیت
- قبضہ
- گرفتاری
- کیس
- مقدمات
- چیلنجوں
- تبدیل
- تبدیلیاں
- کردار
- چیٹ
- منتخب کریں
- شہر
- قریب سے
- جمع
- کولوراڈو
- مقابلے میں
- مکمل
- اجزاء
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر ویژن
- کانفرنسوں
- مربوط
- غور کریں
- غور
- خیالات
- سیاق و سباق
- سیاق و سباق
- متعلقہ
- جاری ہے
- تسلسل
- کنٹریکٹ
- تبدیل
- سکتا ہے
- جوڑے
- احاطہ
- ڈھکنے
- CPU
- اہم
- CRM
- اہم
- گاہک
- گاہک کا تجربہ
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا مینجمنٹ
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹا بیس
- کی وضاحت
- منحصر ہے
- بیان کیا
- ڈیزائن
- ڈیزائننگ
- ڈیزائن
- تفصیل
- ترقی
- DevOps
- مسلط
- مختلف
- مشکل
- براہ راست
- آفت
- مضامین
- منقطع
- بات چیت
- متنوع
- do
- دستاویزات
- کرتا
- نہیں کرتا
- ڈومینز
- نہیں
- ہر ایک
- یا تو
- سرایت کرنا
- کرنڈ
- انجنیئرنگ
- کو یقینی بنانے کے
- داخل ہوا
- خرابی
- Ether (ETH)
- کا جائزہ لینے
- تیار ہوتا ہے
- مثال کے طور پر
- حد سے تجاوز
- حوصلہ افزائی
- موجودہ
- مہنگی
- تجربہ
- تجربہ
- تلاش
- توسیع
- بیرونی
- بیرونی طور پر
- اضافی
- ناکامی
- خصوصیات
- فائل
- مل
- لچک
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے بعد
- کے لئے
- باضابطہ طور پر
- فاؤنڈیشن
- فریم ورک
- فریم ورک
- سے
- فنکشنل
- افعال
- جنرل
- عام مقصد
- پیدا
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- حاصل کرنے
- GPU
- GPUs
- رہنمائی
- ہینڈل
- ہینڈلنگ
- ہے
- ہونے
- he
- Held
- مدد
- مدد
- ہائی
- انتہائی
- پکڑو
- کی ڈگری حاصل کی
- میزبان
- کس طرح
- کیسے
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- if
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شامل ہیں
- سمیت
- موصولہ
- شامل کرنا
- اشارہ کرتے ہیں
- معلومات
- ان پٹ
- مثال کے طور پر
- واقعات
- کے بجائے
- انضمام کرنا
- بات چیت
- بات چیت
- دلچسپ
- انٹرفیس
- مداخلت
- میں
- شامل ہے
- IT
- سفر
- صرف
- علم
- زبان
- بڑے
- تاخیر
- قیادت
- جانیں
- سیکھنے
- لینس
- کم
- سطح
- کی طرح
- لمیٹڈ
- محدود
- حدود
- ایل ایل ایم
- لوڈ
- مقامی طور پر
- لاگ ان کریں
- منطق
- دیکھو
- بند
- بہت
- مشین
- مشین لرننگ
- مین
- بنا
- میں کامیاب
- انتظام
- بہت سے
- میچ
- معاملہ
- عقلمند و سمجھدار ہو
- مئی..
- ایم بی اے
- سے ملو
- یاد داشت
- طریقوں
- پیمائش کا معیار
- مشی گن
- مائکروسافٹ
- مشرق
- ML
- ایم ایل اوپس
- ماڈل
- ماڈل
- طریقوں
- کی نگرانی
- زیادہ
- بہت
- ایک سے زیادہ
- ضروری
- مقامی
- natively
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضرورت
- ضروریات
- نئی
- NY
- نیو یارک شہر
- نہیں
- عام
- کچھ بھی نہیں
- اب
- شیڈنگ
- متعدد
- حاصل
- of
- اکثر
- on
- صرف
- کھول
- اوپن سورس
- آپشنز کے بھی
- or
- تنظیمی
- تنظیمیں
- دیگر
- باہر
- پیداوار
- پر
- مجموعی طور پر
- خود
- حصہ
- پاٹرن
- پیٹرن
- ادا
- لوگ
- انجام دینے کے
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- تصویر
- ستون
- پائپ لائن
- اہم
- منصوبہ
- منصوبہ بندی
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- ادا کرتا ہے
- پلگ ان
- پوزیشنوں
- پوسٹ
- پریکٹس
- طریقوں
- تیار
- پیش
- کی روک تھام
- پرنسپل
- ترجیح
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینجمنٹ
- منصوبوں
- اشارہ کرتا ہے
- فراہم
- عوامی طور پر
- مقاصد
- ڈال
- سوال
- چیتھڑا
- RAM
- لے کر
- میں تیزی سے
- شرح
- بلکہ
- وصولی
- کا حوالہ دیتے ہیں
- حوالہ
- بے شک
- خطے
- خطوں
- متعلقہ
- متعلقہ
- وشوسنییتا
- قابل اعتماد
- نقل
- ضروریات
- لچک
- لچکدار
- وسائل
- وسائل
- جوابات
- پابندی لگانا
- بازیافت
- خطرات
- کردار
- رن
- چل رہا ہے
- چلتا ہے
- ساس
- sagemaker
- اسی
- کا کہنا ہے کہ
- منظرنامے
- تلاش کریں
- تلاش
- سیکورٹی
- سیکورٹی خطرات
- سینئر
- سروس
- سروسز
- کئی
- شارڈنگ
- وہ
- بہانا
- ہونا چاہئے
- سادہ
- ایک
- سائز
- مہارت
- So
- سافٹ ویئر کی
- ایک خدمت کے طور پر سافٹ ویئر
- سوفٹ ویئر کی نشوونما
- سافٹ ویئر انجینئرنگ
- حل
- حل
- کچھ
- ماخذ
- ذرائع
- خلا
- بولی
- ماہر
- استحکام
- مستحکم
- ڈھیر لگانا
- Stacks
- حالت
- ابھی تک
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- حکمت عملیوں
- حکمت عملی
- منظم
- اس طرح
- حمایت
- اس بات کا یقین
- کے نظام
- سسٹمز
- لے لو
- لیتا ہے
- تشہیر
- ٹیک
- ٹیکنیکل
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- سے
- کہ
- ۔
- ماخذ
- ان
- ان
- وہاں.
- یہ
- وہ
- لگتا ہے کہ
- اس
- ان
- خطرات
- تین
- کے ذریعے
- درجے
- وقت
- کرنے کے لئے
- کے آلے
- اوزار
- موضوعات
- ٹریس
- ٹریکنگ
- روایتی
- ٹریننگ
- کوشش
- دو
- قسم
- اقسام
- ٹھیٹھ
- عام طور پر
- افہام و تفہیم
- غیر متوقع
- منفرد
- یونیورسٹی
- یونیورسٹی آف مشی گن
- لا محدود
- ناقابل اعتبار
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارف کا تجربہ
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- تصدیق کریں۔
- قیمتی
- مختلف اقسام کے
- گاڑیاں
- لنک
- نقطہ نظر
- چاہتے ہیں
- راستہ..
- طریقوں
- we
- ویب
- ویب خدمات
- اچھا ہے
- کیا
- جب
- چاہے
- جس
- گے
- ساتھ
- خواتین
- ٹیک میں خواتین
- کام
- کام کیا
- کام کر
- تحریری طور پر
- یارک
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ