කැතරීන් අහන් විසින් DSPy ෆ්රේම්වර්ක්ට Together AI ෆයින්-ටියුන් ප්රොවයිඩරයක් එක් කර තිබේ. මේ අලුත් වැඩසටහන, AI මොඩලයන් සමඟ කතා කරන පරිදි වැඩ කරන කේතයක් නොව, මොඩලය ස්වයංක්රීයව පුහුණු කරගන්නා ක්රියාවලියක් සරල කරයි.
DSPy කියන්නේ භාෂා මොඩලයන්ට ප්රෝම්ප්ට් ලියන්නෙකුගේ අත්දැකීම අඩු කර, ඉන්පුට්‑ආවුට්පුට් වශයෙන් අවශ්යතාවය ප්රකාශ කරයි. ඒ අනුව පද්ධතිය ප්රෝම්ප්ට් එක සෑදෙයි, එය හොඳම ප්රතිඵලයක් ලබා දෙන ලෙස ස්වයංක්රීයව සකස් කරයි. නමුත් ෆයින්-ටියුන් කිරීම, අර්ථාත්මකව “කාර්යයක් ලබා දී, ඉදිරියට යන” ක්රියාවලියක් වන අතර, සෑම සපයන්නාම තමන්ගේම API පදනමක් භාවිතා කරයි.
Together AI, Llama වැනි විවෘත මූලාශ්ර මොඩලයන් සඳහා අඩු මිලට ෆයින්-ටියුන් කිරීමේ ප්රසිද්ධ වේදිකාවක්. පෙරදී, DSPy භාවිතා කරන සංවර්ධකයන්ට මෙම සේවාව භාවිතා කිරීම සඳහා මෑතකදි අතේ අතට ක්රමලේඛ ලියන්න, පසුදා මොඩලය ආයාත කරගන්න යන දෝෂකාරී පියවරයන් ගත විය. නව ප්රොවයිඩරය මේ සියල්ලක් එක් පියවරක් තුළ කරගැනීමට ඉඩ සලසයි.
ප්රොවයිඩරය කරන්නේ පහත පියවර පහකින්:
- ඔබේ පුහුණු දත්ත Together AI විසින් පිළිගත් ආකාරයට පරික්ෂා කරයි.
- දත්ත ගොනුවක් සකසා, ඒක සර්වර් වෙත උඩුගත කරයි.
- ෆයින්-ටියුන් රැකියාව ආරම්භ කරයි.
- රැකියාවේ තත්ත්වය මිනිත්තු 1 කින් පරීක්ෂා කර, අවසන් හෝ දෝෂයක් ඇත්නම් නියමිත පණිවුඩයක් දක්වයි.
- සාර්ථක නම්, නව මොඩලයේ නාමය ලබා දී, ඔබේ DSPy පයිප්ලයින් එකට සෘජුවම ඇතුළත් කරගත හැක.
මෙම “while True” ලූප්, රැකියාව අවසන් වුනාද කියා පරීක්ෂා කිරීමේ මූලික අදහසයි. එකවර පිළිතුරක් නොලැබෙන නිසා, පද්ධතිය නිතර “අවසන් වුණාද?” කියා අසයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලාංකීය තාක්ෂණ ශිෂ්යයන්, ස්වයංක්රීය AI පුහුණුවීම් පිළිබඳ අත්දැකීම් ලබා ගැනීමට දැන් පහසුය. ග්රහණය කළ API කේත ලේඛන ගණනාවක් ලියන අවශ්යතාව නැතිව, තමාගේ දත්ත සකසා, DSPy හරහා නව මොඩලයක් ලබා ගත හැක. මෙය පළපුරුදු සංවර්ධකයන්ට වේගවත් ප්රොජෙක්ට් ඉදිරිපත් කිරීමට, කුඩා ව්යාපාරයන්ට අඩු වියදමින් AI විසඳුම් නිර්මාණයට, සහ විශ්වවිද්යාල සිසුන්ට පර්යේෂණ කටයුතු සරල කරයි.
අවසන් වශයෙන්, මේ ප්රොවයිඩරය DSPy හි ෆයින්-ටියුන් හැකියාව “පළමු ශ්රේණියේ” සේවාවක් බවට පත්වීමෙන්, AI සංවර්ධනයේ මනෝභාවය වෙනස් කරයි. ඔබේ මොඩලය අභ්යන්තරික කරගැනීමට, දැන් කේතයක් පමණක් මත පදනම්ව හැකිවේ.
