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एक नज़र में

यह तय करने में आपकी मदद करने के लिए इस सेवा के बारे में मुख्य विवरण। Zinn Hub द्वारा जेनरेट किया गया, विक्रेता द्वारा नहीं।

मॉडल प्रकार

फाइन-ट्यून्ड एलएलएम (एलएलएएमए-आधारित)
LLaMA जैसे ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क का उपयोग करके एक कस्टम फाइन-ट्यून किया गया बड़ा भाषा मॉडल वितरित करता है, जिससे आपको API निर्भरता के बजाय पूर्ण स्वामित्व मिलता है।

डेटा गोपनीयता

पूरी तरह से सेल्फ-होस्टेड
आपका मॉडल आपके अपने पीसी या सर्वर पर स्थानीय रूप से चलता है, जिसका अर्थ है कि संवेदनशील व्यावसायिक डेटा कभी भी OpenAI या तृतीय-पक्ष क्लाउड सेवाओं से होकर नहीं गुजरता है।

परिनियोजन विकल्प

प्रीमियम टियर पर उपलब्ध
मूल वितरण केवल मॉडल है; वेबसाइट या ऐप एकीकरण, स्रोत कोड और डेटासेट तैयारी अपग्रेड पैकेज के माध्यम से अनलॉक किए जाते हैं।

टर्नअराउंड टाइम

7–14 दिन
बुनियादी फाइन-ट्यूनिंग खरीदार-तैयार डेटासेट के साथ 7 दिनों में डिलीवर होती है; अपग्रेडेड टियर 14 दिनों तक बढ़ते हैं और इसमें डेटासेट निर्माण और गहन मॉडल शोधन शामिल होता है।

आपको क्या मिलेगा

प्रारूप:
डिजिटल फ़ाइलें
स्रोत फ़ाइलें
लिखित रिपोर्ट
वितरण विधि:
ऑर्डर मैनेजर
नोट्स: प्रशिक्षित मॉडल फाइलें लिखित सेटअप और एकीकरण निर्देशों के साथ ऑर्डर मैनेजर के माध्यम से वितरित की जाएंगी। पूर्ण टियर ऑर्डर में अतिरिक्त रूप से एनोटेटेड स्रोत कोड फाइलें शामिल हैं। कृपया सुनिश्चित करें कि आपने ऑर्डर के दौरान चर्चा की गई हार्डवेयर या होस्टिंग आवश्यकताओं की समीक्षा की है ताकि आप प्राप्ति पर तैनात करने के लिए तैयार हों।

पूर्ण विवरण

आपके व्यवसाय के पास ऐसा ज्ञान है जो किसी भी सामान्य-उद्देश्य वाले AI मॉडल के पास नहीं है। चाहे वह आपका मालिकाना दस्तावेज़ हो, एक विशेषज्ञ लेखन शैली हो, एक विशिष्ट डोमेन शब्दावली हो, या गोपनीय ग्राहक डेटा जिसे आप किसी तीसरे पक्ष के क्लाउड पर नहीं भेज सकते, एक कस्टम फाइन-ट्यून किया गया लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) आपको एक परिनियोज्य, निजी मॉडल में वह विशेषज्ञता देता है जिसे आप पूरी तरह से नियंत्रित करते हैं।

यह सेवा विशेष रूप से आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप एक पेशेवर रूप से ठीक-ठाक LLM प्रदान करती है। ऑफ-द-शेल्फ AI टूल के विपरीत, आपका मॉडल आपके डेटासेट पर प्रशिक्षित होता है - जिससे यह एक सामान्य विशेषज्ञ के बजाय आपके क्षेत्र का विशेषज्ञ बन जाता है। यह पूरी तरह से आपके नियमों के तहत संचालित होता है, जिसमें कोई भी डेटा आपके वातावरण को तब तक नहीं छोड़ता जब तक आप इसे बाहरी रूप से होस्ट करना नहीं चुनते।

**आपको क्या मिलता है**

प्रत्येक डिलीवरी में प्रशिक्षित मॉडल फ़ाइलें शामिल होती हैं, साथ ही आपके अपने पीसी या सर्वर पर मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने के लिए स्पष्ट, सीधी निर्देश भी होते हैं (बशर्ते आपके पास संगत हार्डवेयर हो)। सभी मॉडल व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स इन्फरेंस इंटरफ़ेस के साथ सहज संचालन के लिए अंतर्निहित एकीकरण के साथ आते हैं, ताकि आप तुरंत काम शुरू कर सकें।

एंट्री टियर आपके द्वारा प्रदान किए गए डेटासेट का उपयोग करके एक एकल, केंद्रित फाइन-ट्यूनिंग पास को कवर करता है - यदि आपका डेटा पहले से ही अच्छी तरह से संरचित और जाने के लिए तैयार है तो आदर्श।

मानक टियर सहयोगी डेटासेट तैयारी और शोधन जोड़ता है। यदि आपके कच्चे डेटा को सफाई, पुनर्गठन या पूरक की आवश्यकता है, तो इस टियर में वह काम शामिल है ताकि फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया वास्तव में एक मजबूत, विश्वसनीय मॉडल का उत्पादन करे।

पूर्ण टियर अभी भी आगे बढ़ता है, स्टैंडर्ड में सब कुछ शामिल करता है और आपके मॉडल को आपकी अपनी वेबसाइट या एप्लिकेशन में पूर्ण परिनियोजन, पूर्ण एनोटेटेड स्रोत कोड की डिलीवरी, और विस्तृत इन-कोड टिप्पणियां ताकि आपकी विकास टीम आत्मविश्वास से मॉडल को बनाए रख सके और उसका विस्तार कर सके। ऑन-प्रिमाइसेस जीपीयू हार्डवेयर के बिना वालों के लिए, जीपीयू होस्टिंग प्रदाता को परिनियोजन भी यहां संभाला जाता है — समर्पित सर्वर के बजाय प्रति-सेकंड बिलिंग के माध्यम से लागतों को कम रखते हुए।

**यह किसके लिए है**

यह सेवा उन व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें एक डोमेन-विशिष्ट AI सहायक, मालिकाना सामग्री पर प्रशिक्षित एक मॉडल, एक लेखन-शैली प्रतिकृति, एक निजी आंतरिक ज्ञान आधार, या एक मौजूदा उत्पाद के भीतर एक एम्बेडेड AI सुविधा की आवश्यकता है — और जिन्हें बाहरी API पर निर्भरता के बजाय वास्तविक डेटा गोपनीयता की आवश्यकता है।

**यह विक्रेता क्यों**

Zinn Digital AI/LLM फाइन-ट्यूनिंग और ब्लॉकचेन डेवलपमेंट दोनों में विशेषज्ञ अनुभव लाता है। काम व्यावहारिक, उत्पादन-तैयार डिलीवरी पर आधारित है: आपको वास्तविक एकीकरण निर्देशों के साथ एक कार्यशील मॉडल प्राप्त होता है, न कि एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट। यह दृढ़ता से अनुशंसा की जाती है कि ऑर्डर करने से पहले संपर्क करें ताकि आवश्यकताओं की पुष्टि की जा सके और सर्वोत्तम दृष्टिकोण पर सहमति हो सके - यह सुनिश्चित करते हुए कि हर फाइन-ट्यूनिंग रन मायने रखता है।

Zinner गुणवत्ता गारंटी

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जांचा गया पेशेवर
प्लेटफ़ॉर्म में शामिल होने से पहले हर Zinner की समीक्षा की जाती है और उसे अनुमोदित किया जाता है।
✓
गुणवत्तापूर्ण कार्य की गारंटी
सभी सेवाएँ हमारी गुणवत्ता आश्वासन प्रतिबद्धता द्वारा समर्थित हैं।
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सुरक्षित भुगतान
आपके द्वारा दिए गए काम को मंज़ूरी देने तक आपका भुगतान सुरक्षित है।

पैकेजों की तुलना करें

फ़ीचरएंट्री — सिंगल फाइन-ट्यूनमानक — डेटासेट + फाइन-ट्यूनपूर्ण — परिनियोजन और स्रोत कोड
डिलीवरी का समय7 दिन14 दिन21 दिन
संशोधन000
आपके दिए गए डेटासेट पर सिंगल फाइन-ट्यूनिंग रन✓✕✕
स्थानीय परिनियोजन के लिए तैयार मॉडल फ़ाइलें वितरित की गईं✓✕✕
टेक्स्ट-जेनरेशन-वेबयूआई के साथ अंतर्निहित एकीकरण✓✕✕
स्थानीय पीसी/सर्वर सेटअप के लिए चरण-दर-चरण निर्देश✓✕✕
अनुरोध पर API के माध्यम से GPT-3.5 फाइन-ट्यूनिंग के साथ संगत✓✕✕
एंट्री टियर में सब कुछ✕✓✕
सहयोगात्मक डेटासेट तैयारी और सफाई✕✓✕
आपकी आवश्यकताओं के आधार पर डेटा शोधन या निर्माण✕✓✕
बेहतर डेटासेट का लाभ उठाते हुए गहन फाइन-ट्यूनिंग✕✓✕
बिल्ट-इन टेक्स्ट-जेनरेशन-वेबयूआई इंटीग्रेशन✕✓✕
स्थानीय सेटअप निर्देश शामिल हैं✕✓✕
स्टैंडर्ड टियर में सब कुछ✕✕✓
आपकी वेबसाइट या एप्लिकेशन में मॉडल परिनियोजन✕✕✓
ऑन-प्रिमाइसेस हार्डवेयर के बिना उन लोगों के लिए जीपीयू-होस्ट सेटअप उपलब्ध है✕✕✓
विस्तृत इन-कोड टिप्पणियों के साथ पूर्ण स्रोत कोड वितरित किया गया✕✕✓
पंप.फन-शैली के लॉन्चपैड, वॉल्यूम बॉट, वेस्टिंग कॉन्ट्रैक्ट और पूर्ण डेफी प्लेटफॉर्म सहित वेब3 बिल्ड प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है।✕✕✓
रखरखाव योग्य कोडबेस जिसे आपकी टीम बढ़ा सकती है✕✕✓

अतिरिक्त जानकारी

मुझे क्यों चुनें

विशेषज्ञ विशेषज्ञता:AI/LLM फाइन-ट्यूनिंग और ब्लॉकचेन विकास दोनों में विशेषज्ञ पृष्ठभूमि, अवधारणाओं के प्रमाण के बजाय उत्पादन-तैयार मॉडल वितरित करना।
पूर्ण डेटा गोपनीयता:आपका मॉडल आपके नियमों के तहत चलता है। संवेदनशील डेटा को तृतीय-पक्ष प्लेटफ़ॉर्म पर भेजने की कोई आवश्यकता नहीं है — पूर्ण स्थानीय या स्व-होस्टेड परिनियोजन समर्थित है।
एंड-टू-एंड सेवा:कच्चे डेटा की तैयारी से लेकर फाइन-ट्यूनिंग, डिप्लॉयमेंट और एनोटेटेड सोर्स कोड तक — उपलब्ध टियर में पूरी यात्रा कवर की जाती है।

मैं जिन उपकरणों का उपयोग करता हूँ

अनुमान इंटरफ़ेस:टेक्स्ट-जनरेशन-वेबयूआई (ओपन-सोर्स लोकल अनुमान)
मॉडल आर्किटेक्चर:LLaMA-आधारित ओपन-सोर्स मॉडल; OpenAI फाइन-ट्यूनिंग API के माध्यम से GPT-3.5
परिनियोजन अवसंरचना:स्थानीय पीसी/सर्वर (जीपीयू आवश्यक); क्लाउड-आधारित परिनियोजन के लिए जीपीयू होस्टिंग प्रदाता

इसके लिए बिल्कुल सही

आदर्श उपयोग के मामले:डोमेन-विशिष्ट AI सहायक | निजी आंतरिक ज्ञान आधार | मालिकाना लेखन-शैली प्रतिकृति | वेबसाइटों या ऐप्स में एम्बेडेड AI सुविधाएँ | सख्त डेटा-गोपनीयता आवश्यकताओं वाले व्यवसाय | AI-संचालित उत्पाद बनाने वाले डेवलपर

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

हाँ — इसकी दृढ़ता से अनुशंसा की जाती है। काम शुरू होने से पहले एक संक्षिप्त बातचीत यह सुनिश्चित करती है कि आपका डेटासेट, हार्डवेयर स्थिति और अंतिम लक्ष्य अच्छी तरह से समझा गया है, ताकि फाइन-ट्यूनिंग रन यथासंभव प्रभावी हो। यदि आपने पूरी सूची को ध्यान से पढ़ा है, तो आपको विश्वास है कि यह आपकी सटीक आवश्यकताओं से मेल खाता है, और आपकी कोई विशेष आवश्यकता नहीं है, तो आप सीधे ऑर्डर करने के लिए स्वतंत्र हैं।

एंट्री टियर के लिए, आपको एक मानक प्रारूप (जैसे JSONL) में एक तैयार डेटासेट प्रदान करना होगा। यदि आपका डेटा कच्चा, असंरचित है, या इसे खरोंच से बनाने की आवश्यकता है, तो स्टैंडर्ड या फुल टियर में सेवा के हिस्से के रूप में डेटासेट तैयार करना शामिल है।

प्रत्येक मॉडल टेक्स्ट-जनरेशन-वेबयूआई, एक व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स इंटरफ़ेस के लिए अंतर्निहित एकीकरण के साथ वितरित किया जाता है, साथ ही आपके स्थानीय पीसी या सर्वर पर इसे स्थापित करने और चलाने के लिए स्पष्ट चरण-दर-चरण निर्देश भी दिए जाते हैं। दिए गए गाइड का पालन करने के लिए किसी उन्नत तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं है।

पूर्ण टियर में एक GPU होस्टिंग प्रदाता को परिनियोजन शामिल है, जिससे आपका मॉडल आपके ऐप या वेबसाइट के माध्यम से आपके स्वयं के हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना सुलभ हो जाता है। कई GPU होस्ट प्रति-सेकंड बिलिंग प्रदान करते हैं, इसलिए आप महंगे समर्पित सर्वर लागतों के लिए प्रतिबद्ध नहीं हैं।

हाँ। OpenAI API के माध्यम से GPT-3.5 बेस मॉडल को फाइन-ट्यून करना संभव है। मुख्य अंतर यह है कि ऐसे मॉडल को उनके प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से एक्सेस किया जाता है, न कि स्थानीय रूप से चलाने के बजाय — यदि डेटा गोपनीयता एक प्राथमिक चिंता है तो इस पर विचार करना उचित है।

सामान्य मॉडल व्यापक सार्वजनिक डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। एक फाइन-ट्यून मॉडल आपके विशिष्ट डोमेन, शब्दावली, लेखन शैली या ज्ञान आधार को सीखता है - जिससे यह आपके उपयोग के मामले के लिए कहीं अधिक सटीक और प्रासंगिक हो जाता है। महत्वपूर्ण रूप से, आपके डेटा को कभी भी आपके नियंत्रण से बाहर निकलने की आवश्यकता नहीं होती है, जो विनियमित या व्यावसायिक रूप से संवेदनशील वातावरण में बहुत मायने रखता है।

मॉडल प्रशिक्षण की कम्प्यूटेशनल लागत के कारण, किसी भी टियर में संशोधन मानक के रूप में शामिल नहीं हैं। इसलिए, प्रत्येक प्रशिक्षण रन से सर्वोत्तम संभव परिणाम प्राप्त करने के लिए एक अच्छी तरह से संरचित डेटासेट (एंट्री टियर) प्रदान करना या डेटासेट तैयारी चरण (मानक और पूर्ण टियर) के दौरान निकटता से सहयोग करना महत्वपूर्ण है।

ग्राहक समीक्षाएँ

देखें कि हमारे ग्राहक इस Zinn के बारे में क्या कहते हैं

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नील के साथ काम करना बहुत अच्छा है, बहुत जानकार और पेशेवर। भविष्य की परियोजनाओं पर उनके साथ फिर से काम करने की उम्मीद है!

केवल लॉग इन ग्राहक जिन्होंने यह उत्पाद खरीदा है, वे समीक्षा छोड़ सकते हैं।

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