Tag: running

نقل کرنا, ایک سٹارٹ اپ جو کلاؤڈ میں مشین لرننگ ماڈلز چلاتا ہے، آج $17.8 ملین وینچر کیپیٹل بیکنگ کے ساتھ اسٹیلتھ سے شروع ہوا ہے۔ کل میں سے $12.5 ملین اینڈریسن ہورووٹز کی قیادت میں سیریز A سے Y Combinator، Sequoia اور فرشتہ سرمایہ کاروں بشمول Figma کے CEO Dylan Field اور Vercel\’s Guillermo Rauch سے حاصل ہوئے، جب کہ باقی حصہ پہلے سے نامعلوم بیج راؤنڈ سے حاصل ہوا۔

کمپنی کو بین فرشمین نے مشترکہ طور پر قائم کیا تھا، جنہوں نے Docker میں اوپن سورس پروڈکٹ کی کوششوں کی قیادت کی، اور Andreas Jansson، جو پہلے Spotify میں مشین لرننگ انجینئر تھے۔ جس طرح سے Firshman یہ بتاتا ہے، وہ اور Jansson کو باہمی احساس ہوا کہ AI ایک \”مضحکہ خیز\” رفتار سے تیز ہو رہا تھا، لیکن یہ کہ تکنیکی رکاوٹیں بڑے پیمانے پر اپنانے کی راہ میں کھڑی تھیں۔

Replicate درج کریں، جو اوپن سورس ماڈلز کی ایک لائبریری پیش کرتا ہے جسے سافٹ ویئر ڈویلپرز کوڈ کی چند لائنوں کے ساتھ چلا سکتے ہیں۔ یہ پلیٹ فارم خود بخود کسٹم مشین لرننگ ماڈلز کے لیے ایک API سرور تیار کر سکتا ہے، جو GPUs کے ایک بڑے کلسٹر پر تعینات ہے۔

\”اگر آپ کو ایک ٹن ٹریفک ملتا ہے، تو ہم مانگ کو سنبھالنے کے لیے پیمانہ بڑھاتے ہیں۔ اگر آپ کو کوئی ٹریفک نہیں ملتی ہے، تو ہم صفر تک پہنچ جاتے ہیں اور کوئی چیز چارج نہیں کرتے،\” فرش مین نے وضاحت کی۔ \”ہم آپ کو صرف اس بات کا بل دیتے ہیں کہ آپ کا کوڈ کتنی دیر تک چل رہا ہے۔ متبادل عام طور پر ایمیزون ویب سروسز پر خود ماڈلز کو تعینات کرنا ہے۔ عام طور پر، آپ کو سرورز، Kubernetes، GPUs، API سرورز، آٹو اسکیلنگ اور بہت کچھ سے لڑنا پڑے گا۔

کور ٹو ریپلیکیٹ Cog ہے، ایک اوپن سورس ٹول جو ڈویلپرز کو مشین لرننگ ماڈلز کو معیاری، پروڈکشن کے لیے تیار کنٹینر فارمیٹ میں پیک کرنے دیتا ہے۔ Firshman اور Jansson نے Cog تیار کیا، جو کسی بھی جدید میک او ایس، لینکس یا ونڈوز 11 مشین پر چلتا ہے۔

\”AI فی الحال سافٹ ویئر انجینئرز کے لیے استعمال کرنا بہت مشکل ہے اور آپ کو اسے استعمال کرنے کے لیے مشین لرننگ انجینئر بننا ہوگا،\” فرش مین نے کہا۔ \”کمپنیوں اور مجموعی طور پر صنعت کو مشین لرننگ ماہرین کی کمی کی وجہ سے روکا جا رہا ہے۔ ہم سافٹ ویئر انجینئرز کے لیے مشین لرننگ کو صفر کے تجربے کے ساتھ استعمال کرنا ممکن بنا رہے ہیں، کوڈ کی صرف چند سطروں کے ساتھ، تاکہ وہ AI کے ساتھ مصنوعات بنا سکیں اور اسے کاروباری مسائل پر لاگو کر سکیں۔\”

نقل تیار کرنے کے لیے ہزاروں تیار ماڈلز کی میزبانی کرتا ہے، بشمول ٹیکسٹ ٹو امیج اور امیج ٹو ٹیکسٹ ماڈلز (a la Stable Diffusion)۔ تصویری کریڈٹ: نقل کرنا

نقل کرنے والا واحد ایسا نہیں ہے۔ اسٹارٹ اپ وینڈرز کے ساتھ مقابلہ کرتا ہے بشمول گلے ملنے والا چہرہ اور OctoML (اور ایک حد تک رن وے ایم ایل)، جس نے اجتماعی طور پر وینچر کیپیٹل میں سیکڑوں ملین جمع کیے ہیں۔ گوگل، ایمیزون اور مائیکروسافٹ کو حریف تصور کیا جا سکتا ہے، نیز کلاؤڈ میں مشین کے جھکاؤ والے ماڈلز کو تیار کرنے، لانچ کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے اپنے حل پیش کرتے ہیں۔ (دیکھیں۔ سیج میکر، آٹو ایم ایل اور Azure کے no-code ML ٹولز)۔

تو کیا نقل کو الگ کرتا ہے؟ فرش مین کا دعویٰ ہے کہ ڈویلپر کا تجربہ \”بہت بہتر\” ہے، جو یقیناً دیکھنا باقی ہے – بہر حال، ریپلیکیٹ بالکل نیا ہے۔ تفریق کا ایک واضح نکتہ، اگرچہ، Replicate کی AI لائبریری کی وسعت ہے۔ پلیٹ فارم ڈفیوژن ماڈل پیش کرتا ہے بشمول مستحکم بازی، ویڈیوز بنانے اور اس میں ترمیم کرنے کے ماڈلز، تصاویر کے لیے اعلیٰ درجے کے ماڈلز اور مختلف امیج ٹو ٹیکسٹ اور ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈلز۔

تیز، درد کے بغیر تعیناتی توجہ مرکوز ہے. Replicate کی ویب سائٹ وعدہ کرتی ہے: \”Next.js اور Vercel جیسے Replicate اور ٹولز کے ساتھ، آپ ایک خیال کے ساتھ جاگ سکتے ہیں اور اسے سونے کے وقت تک ہیکر نیوز کے صفحہ اول پر دیکھ سکتے ہیں۔\”

ایسا لگتا ہے کہ مارکیٹنگ ڈویلپر کمیونٹی کے ساتھ گونج رہی ہے، جس نے پچھلے کچھ مہینوں میں ریپلیکیٹ کو جوش و خروش سے قبول کیا ہے – کم از کم فرش مین کے مطابق۔ ان کا کہنا ہے کہ پلیٹ فارم نے گزشتہ سال کے وسط سے فعال صارفین میں ماہانہ بہ ماہ 149% اور API کالز میں 125% اضافہ دیکھا ہے۔ انٹرپرائز کے صارفین میں Character.ai شامل ہیں، لیبل باکس اور Unsplash.

فرش مین نے کہا، \”ہم پیدا کرنے والے AI میں نمو کو مؤثر طریقے سے ترتیب دے رہے ہیں۔ \”بانی بہت ساری نئی مصنوعات بنا رہے ہیں، سرمایہ کار اس میں سرمایہ کاری کر رہے ہیں اور صارفین ان تمام نئی چیزوں کے لیے آواز اٹھا رہے ہیں۔\”

تخلیقی AI کی طرف جھکاؤ یقینی طور پر Replicate کی طرف سے ایک دانشمندانہ فیصلہ ہے۔ وہ طبقہ – جس کے تحت ChatGPT اور Stable Diffusion جیسی ٹیکنالوجیز گرتی ہیں – نے پچھلے کئی سالوں میں سرمایہ کاری میں بڑے پیمانے پر اضافہ دیکھا ہے۔ پچ بک (بذریعہ بیزنگا) رپورٹ کرتی ہے کہ VCs نے 2020 کے مقابلے میں 2022 میں 425% زیادہ ڈالر جنریٹو AI میں جمع کیے، 2022 میں اسپیس کی کل رقم 2.1 بلین ڈالر تک پہنچ گئی۔

فرش مین ترقی کو جاری دیکھتا ہے – اور فائدہ اٹھا رہا ہے۔

\”ابھی تک یہ انٹرپرائز کے شعور میں داخل نہیں ہوا ہے کہ ان کے کاروبار کے بہت سے حصوں کو کس قدر پیدا کرنے والا AI متاثر کرے گا: کسٹمر سپورٹ، مارکیٹنگ، سیلز، مواد کی تخلیق، اور شاید دوسری چیزیں جن کا ہم نے ابھی تک اندازہ نہیں لگایا تھا،\” انہوں نے کہا۔ \”بہت جلد، کسٹمر سپورٹ زیادہ تر خودکار اور انتہائی اچھی ہو جائے گی – ماضی کے خوفناک چیٹ بوٹس نہیں۔ مارکیٹنگ کے لیے اثاثے بنانا زیادہ تر خودکار ہوگا۔ آپ کو نظر آنے والے زیادہ تر اشتہارات خود بخود تیار اور ذاتی نوعیت کے ہو جائیں گے۔ ویڈیو گیمز کے لیے اثاثے بنانا زیادہ تر خودکار ہوں گے۔ اور یہ اس ٹیکنالوجی کے ساتھ ہے جو آج ہمارے پاس ہے۔