ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ — ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, NER, ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਜਾਂ ਚੈਟਬੋਟ — ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਸਰੋਤ ਕੋਡ, ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਸਟਮ NLP ਹੱਲ ਬਣਾਵਾਂਗਾ
ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਮੱਧਮ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰਿਤ NLP ਹੱਲ — ਪੂਰਾ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਇੱਕ NLP ਕਾਰਜ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਰਗੀਕਰਨ, NER) ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਮੱਧਮ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ (ਲਗਭਗ ~10k ਰਿਕਾਰਡ ਤੱਕ)
- ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪਿੰਗ
- ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ
- ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜਾਂਚ
- ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ
- ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ NLP ਪਾਈਪਲਾਈਨ — ਆਦਰਸ਼ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਵ, ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਜਾਂ ਵੱਡੇ-ਸਕੋਪ NLP ਪਾਈਪਲਾਈਨ (ਲਗਭਗ ~50k ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ ਸੰਯੁਕਤ ਕਾਰਜਾਂ ਤੱਕ)
- ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ: ਖੋਜ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ
- ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ
- ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
- ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੌਰਾਨ ਚੈਟ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਆਰਡਰ ਕਰੋ
ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ API ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ NLP ਵਿਕਾਸ — ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ NLP ਹੱਲ (ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਜਾਂ ਕਈ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਾਰਜ)
- ਸਾਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ: ਖੋਜ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲਿੰਗ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ
- ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ REST API ਏਕੀਕਰਣ (FastAPI ਜਾਂ Flask) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪੁੱਛ ਸਕੇ
- API ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ, ਇਨਪੁਟਸ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਕਾਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
- ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੌਰਾਨ ਤਰਜੀਹੀ ਆਰਡਰ ਚੈਟ ਸਹਾਇਤਾ
ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ
ਕਸਟਮ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ
ਇਸ Zinner ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ।
ਲੌਗ ਇਨ / ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋਵਿਕਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ
ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਪ੍ਰੀ-ਸੇਲ ਸੁਨੇਹੇ ਸਿਰਫ਼ ਲੌਗ-ਇਨ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਭੇਜੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ Zinner ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ।
ਲੌਗ ਇਨ / ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋਲੌਗ ਇਨ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਇਸ Zinner ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ।
ਲੌਗ ਇਨ / ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋਲੌਗ ਇਨ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ।
ਲੌਗ ਇਨ / ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ
ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਸੇਵਾ ਬਾਰੇ ਮੁੱਖ ਵੇਰਵੇ। Zinn Hub ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ।
ਮੁੱਲ ਸਥਿਤੀ
NLP ਸਕੋਪ
ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ
ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਮਾਰਗ
ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲੇਗਾ
ਪੂਰਾ ਵੇਰਵਾ
ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਤੱਕ ਪੜ੍ਹ ਨਹੀਂ ਸਕੇ ਹੋ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਫੀਡਬੈਕ ਹੈ ਜੋ ਅਣ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਪਿਆ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਰਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ — ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣੀ NLP ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਉਸ ਅਣਸੰਰਚਿਤ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
Zinn Digital ਇੱਕ ਲੰਡਨ-ਅਧਾਰਤ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੀਮ ਹੈ ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬਣਾਏ ਗਏ ਕਸਟਮ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਰੁਝੇਵੇਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਹਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸਾਫ਼, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ, ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਲਕੀਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
**ਸਾਰੇ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:**
ਹਰ ਪੈਕੇਜ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਕੋਪਿੰਗ ਪੜਾਅ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉੱਥੋਂ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ (ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸੀਕਵੈਂਸ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਜਾਂ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਅਧਾਰਿਤ), ਰੱਖੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜਾਂਚ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਤੱਕ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ, ਇਨਪੁਟਸ, ਆਉਟਪੁੱਟਸ, ਅਤੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ।
**ਇਸ ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਆਮ NLP ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ:**
— ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰਾਏ ਮਾਈਨਿੰਗ
— ਮਲਟੀ-ਕਲਾਸ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਲੇਬਲ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ
— ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER) ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ
— ਵਿਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ
— ਚੈਟਬੋਟ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਵਿਕਾਸ
— ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕੀਵਰਡ ਕੱਢਣਾ
**ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ** ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕਲਾਸੀਕਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ scikit-learn, ਭਾਸ਼ਾਈ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ NER ਲਈ NLTK ਅਤੇ spaCy, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ BERT-ਫੈਮਿਲੀ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ Hugging Face Transformers, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਲਈ Pandas ਅਤੇ NumPy। ਤੈਨਾਤੀ-ਤਿਆਰ ਕੰਮ ਲਈ, FastAPI ਜਾਂ Flask ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ REST ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਵਜੋਂ ਲਪੇਟਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
**ਤੁਹਾਡੇ ਦਾਇਰੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰ:**
ਸਟਾਰਟਰ ਟੀਅਰ ਫੋਕਸਡ ਪ੍ਰੂਫ-ਆਫ-ਕੰਸੈਪਟ ਕੰਮ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ — ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ NLP ਕਾਰਜ, ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਟੀਅਰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਲਾਈਵ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਵੇ। ਕੰਪਲੀਟ ਟੀਅਰ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ API ਏਕੀਕਰਣ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਲਾਈਵ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਯੋਗ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਦਾ ਪੂਰਾ ਮਾਰਗ।
**ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ:**
ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਨੂੰ ਵਚਨਬੱਧ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ NLP ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਟੀਮਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਪਰ ਮਾਹਰ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸਹਾਇਤਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਸਪਸ਼ਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕੇ ਅਤੇ ਵਧਾ ਸਕੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਪੱਧਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਰਡਰ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
Zinner ਗੁਣਵੱਤਾ ਗਾਰੰਟੀ
ਹਰ Zinner ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਾਡੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡਾ ਭੁਗਤਾਨ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ।
ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ | ਸਟਾਰਟਰ | ਪੇਸ਼ੇਵਰ | ਸੰਪੂਰਨ |
|---|---|---|---|
| ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮਾਂ | 5 ਦਿਨ | 10 ਦਿਨ | 18 ਦਿਨ |
| ਸੋਧਾਂ | ਅਸੀਮਤ | ਅਸੀਮਤ | ਅਸੀਮਤ |
| ਇੱਕ NLP ਕਾਰਜ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਰਗੀਕਰਨ, NER) ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਮੱਧਮ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ (ਲਗਭਗ ~10k ਰਿਕਾਰਡ ਤੱਕ) | ✓ | ✕ | ✕ |
| ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪਿੰਗ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜਾਂਚ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਜਾਂ ਵੱਡੇ-ਸਕੋਪ NLP ਪਾਈਪਲਾਈਨ (ਲਗਭਗ ~50k ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ ਸੰਯੁਕਤ ਕਾਰਜਾਂ ਤੱਕ) | ✕ | ✓ | ✕ |
| ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ: ਖੋਜ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਇੱਕ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੌਰਾਨ ਚੈਟ ਸਹਾਇਤਾ ਦਾ ਆਰਡਰ ਕਰੋ | ✕ | ✓ | ✕ |
| ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ NLP ਹੱਲ (ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਜਾਂ ਕਈ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਾਰਜ) | ✕ | ✕ | ✓ |
| ਸਾਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ: ਖੋਜ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲਿੰਗ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਕਲਾਉਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ REST API ਏਕੀਕਰਣ (FastAPI ਜਾਂ Flask) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪੁੱਛ ਸਕੇ | ✕ | ✕ | ✓ |
| API ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ, ਇਨਪੁਟਸ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਕਾਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ਪੂਰਾ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ | ✕ | ✕ | ✓ |
| ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੌਰਾਨ ਤਰਜੀਹੀ ਆਰਡਰ ਚੈਟ ਸਹਾਇਤਾ | ✕ | ✕ | ✓ |
ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ
ਇਸ Zinn ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ।
ਆਪਣੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ NLP ਪਾਈਥਨ ਹੱਲ ਬਣਾਓ
ਆਪਣੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ NLP ਪਾਈਥਨ ਹੱਲ ਬਣਾਓ
ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਮੈਨੂੰ ਕਿਉਂ ਚੁਣੋ
ਮੈਂ ਵਰਤਦਾ ਹਾਂ ਟੂਲ
ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ
ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਜੋਂ: ਸਟਾਰਟਰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ NLP ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਉਦੋਂ ਸਹੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵੱਡਾ ਹੋਵੇ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। ਕੰਪਲੀਟ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ REST API ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਰਡਰ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਰਵੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ: NLP ਕਾਰਜ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ), ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟੀਚੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਰਡਰ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਉਠਾਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਸੰਗ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਓਨਾ ਹੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਕੋਪ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਕਲ NLP ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ: scikit-learn, NLTK, ਅਤੇ spaCy। ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ (BERT, RoBERTa, GPT-ਫੈਮਿਲੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ) ਲਈ: Hugging Face Transformers ਅਤੇ Datasets। ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਲਈ: Pandas ਅਤੇ NumPy। ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਅਤੇ API ਰੈਪਿੰਗ ਲਈ: FastAPI ਜਾਂ Flask। ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ ਆਰਡਰ ਨਾਲ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹੋਣਗੀਆਂ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਵੇ — ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ਸੇਵਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਵਜੋਂ, ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਕੀ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ ਤਰਜੀਹੀ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਫਰੇਮਿੰਗ ਅਤੇ ਚੁਣੀ ਗਈ ਪਹੁੰਚ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵੇਰਵਾ, ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲੇ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀ, ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਣਾ ਜਾਂ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਨੋਟਸ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦਾ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਸਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿੰਗ ਹਰ ਟੀਅਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਨਿਰਯਾਤ, CSV ਫਾਈਲਾਂ, JSON, ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਡੰਪ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਗਾਊਂ ਸਫਾਈ ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਕੋਪਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਹਿਮਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪ ਦੇ ਅੰਦਰ — ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਾਰਜ, ਡੇਟਾਸੈਟ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ — ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ, ਬੱਗ ਫਿਕਸ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਖਰਚੇ ਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਹ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਜੋ ਅਸਲ ਸਕੋਪ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਮਾਡਲ ਜੋੜਨਾ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜੋੜਨਾ, ਜਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਣਾ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਜਾਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਆਰਡਰ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਗੈਲਰੀ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਨ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨਮੂਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਆਮ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਲਝਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ/F1 ਰਿਪੋਰਟ, ਐਂਟਿਟੀ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ spaCy-ਅਧਾਰਿਤ NER ਮਾਡਲ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਡ Hugging Face ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ REST ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ Flask-ਰੈਪਡ ਮਾਡਲ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪਿਛਲੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਸਮ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਰਡਰ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਉਠਾਓ।
ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ
ਦੇਖੋ ਸਾਡੇ ਗਾਹਕ ਇਸ Zinn ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ
ਬਹੁਤ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਅਤੇ ਦੋਸਤਾਨਾ, ਉਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਉਹ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਸੰਚਾਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸੀ; ਉਹ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ। ਉਸਨੂੰ AI ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਬਹੁਤ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਲੌਗ ਇਨ ਗਾਹਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਿਆ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਆ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ।
