Azure के माध्यम से ChatGPT तक कैसे पहुंचें

संपादित 3 सप्ताह पहले द्वारा ExtremeHow संपादकीय टीम

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Azure के माध्यम से ChatGPT तक पहुंचने में कई चरण शामिल हैं, जो बुनियादी अवधारणाओं को समझने से लेकर Azure सेवाओं का उपयोग करके समाधान लागू करने तक विस्तारित होते हैं। Azure विभिन्न संसाधन प्रदान करता है जो ChatGPT जैसे बड़े मशीन लर्निंग मॉडल को होस्ट और चलाना आसान बनाते हैं। इस विस्तृत मार्गदर्शिका में, हम इस प्रक्रिया के प्रत्येक चरण का गहराई से अन्वेषण करेंगे, आवश्यकतानुसार उदाहरण और स्पष्टीकरण प्रदान करेंगे। इस मार्गदर्शिका के अंत तक, आपके पास Azure पर ChatGPT सेट अप करने के बारे में एक स्पष्ट विचार होगा।

ChatGPT और Azure को समझना

ChatGPT एक वार्तालाप एआई मॉडल है जिसे OpenAI द्वारा विकसित किया गया है। यह बातचीत में मानव प्रतिक्रियाओं को समझने और उत्पन्न करने के लिए गहन शिक्षा की शक्ति का लाभ उठाता है। दूसरी ओर, Azure माइक्रोसॉफ्ट द्वारा बनाया गया एक क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म है जो कंप्यूटिंग पावर, स्टोरेज और मशीन लर्निंग क्षमता जैसी कई सेवाएं प्रदान करता है।

ChatGPT के लिए Azure का उपयोग क्यों करें?

एआई मॉडल को तैनात करने के मामले में Azure कई फायदे प्रदान करता है:

• स्केलेबिलिटी: Azure का बुनियादी ढांचा विशाल मात्रा में डेटा और कंप्यूटिंग संसाधनों को संभाल सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि एआई मॉडल बड़े पैमाने पर कुशलतापूर्वक चल सकें।
• सुरक्षा: माइक्रोसॉफ्ट Azure में सुरक्षा और गोपनीयता में भारी निवेश करता है, जिसका अर्थ है कि आपके अनुप्रयोग और डेटा अच्छी तरह से संरक्षित हैं।
• एकीकरण: Azure विभिन्न एआई और डेटा सेवाओं के साथ सहज एकीकरण प्रदान करता है जो आपके अनुप्रयोग की क्षमता को बढ़ा सकते हैं।

अपना Azure खाता सेट करें

1. पहले, Azure की वेबसाइट पर जाएं और साइन अप करें यदि आपके पास खाता नहीं है। माइक्रोसॉफ्ट अक्सर नए साइन-अप के लिए सीमित क्रेडिट के साथ एक नि:शुल्क स्तर की पेशकश करता है, जो प्रारंभिक परीक्षण के लिए उपयोगी हो सकता है।
2. एक बार जब आपने खाता बना लिया और लॉग इन कर लिया, तो आप Azure पोर्टल तक पहुंच सकेंगे। Azure पोर्टल एक वेब-आधारित इंटरफ़ेस है जहां आप अपनी सभी Azure सेवाओं का प्रबंधन कर सकते हैं।

एक संसाधन समूह बनाएं

एक संसाधन समूह एक कंटेनर है जो Azure समाधान के लिए संबंधित संसाधनों को रखता है। संबंधित संसाधनों को एक साथ रखना महत्वपूर्ण है ताकि उन्हें आसानी से प्रबंधित और नियंत्रित किया जा सके।

1. Azure पोर्टल पर जाएं और बाईं ओर स्थित साइडबार में “Resource Groups” पर क्लिक करें।
2. एक नया संसाधन समूह बनाने के लिए "Add" चुनें।
3. अपने संसाधन समूह के लिए एक अनूठा नाम दर्ज करें और उस क्षेत्र का चयन करें जिसे आप चाहते हैं। क्षेत्र परिभाषित करता है कि आपका डेटा और संसाधन कहाँ संग्रहीत किए जाएंगे।
4. निर्माण को अंतिम रूप देने के लिए “Review + Build” पर क्लिक करें।

ChatGPT मॉडल का कार्यान्वयन

Azure मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए कई सेवाएं प्रदान करता है, लेकिन ChatGPT जैसे मॉडलों के लिए, Azure मशीन लर्निंग सेवा विशेष रूप से उपयोगी है।

1. Azure पोर्टल पर जाएं और “Azure Machine Learning” खोजें।
2. “Create” पर क्लिक करें और “Machine Learning” चुनें, फिर पहले बनाए गए संसाधन समूह का चयन करें।
3. अपने मशीन लर्निंग वर्कस्पेस के लिए एक नाम प्रदान करें, क्षेत्र का चयन करें, और “Review + Create” चुनें।
4. एक बार वर्कस्पेस बन जाने के बाद, आप इसे अपने संसाधनों के तहत पाएंगे।
5. Azure मशीन लर्निंग वर्कस्पेस डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के लिए उपकरण प्रदान करता है। ChatGPT को तैनात करने के लिए, आप मुख्य रूप से बाद के दो चरणों: मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती से संबंधित हैं।

मशीन लर्निंग वर्कबेंच इंस्टॉल करने के बाद, ChatGPT मॉडल को तैनात करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

1. आपने जो कार्यक्षेत्र बनाया है, उस पर जाएं।
2. एक नया वातावरण बनाएं। वातावरण ChatGPT मॉडल चलाने के लिए आवश्यक कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करेगा, जैसे कि आवश्यक पुस्तकालय और उनके संस्करण।
3. यदि Azure Python और मशीन लर्निंग पुस्तकालयों के लिए एक पूर्वनिर्धारित वातावरण प्रदान करता है, तो इसका उपयोग करें, या YAML फ़ाइल में आवश्यक निर्भरताओं को निर्दिष्ट करके कस्टम वातावरण बनाएं।
4. अपने ChatGPT मॉडल फाइलों को कार्यक्षेत्र में अपलोड करें, या तो Azure स्टोरेज खाते से कनेक्ट करके या सीधे अपलोड करके।
5. Azure ML SDK का उपयोग करके एक तैनाती कॉन्फ़िगरेशन बनाएं और जमा करें। SDK कंप्यूट लक्ष्य और तैनात किए जाने वाले मॉडलों को निर्दिष्ट करने के लिए एक लचीला तरीका प्रदान करता है।

तैनाती के लिए उदाहरण कोड

यहां एक सरल उदाहरण है कि आप Azure मशीन लर्निंग Python SDK का उपयोग करके तैनाती कैसे शुरू कर सकते हैं:

from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.core.environment import Environment
from azureml.core.model import Model
from azureml.core.webservice import AciWebservice, Webservice
from azureml.core.webservice.webservice import Webservice

# अपने Azure ML कार्यक्षेत्र से कनेक्ट करें
ws = Workspace.from_config()

# वातावरण को परिभाषित करें
env = Environment(name="chatgpt-environment")
env.docker.enabled = True
env.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
    pip_packages=['transformers', 'torch']
)

# मॉडल को रजिस्टर करें
model = Model.register(workspace=ws, model_path="path_to_your_model", model_name="chatgpt")

# तैनाती कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करें
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)

# मॉडल को तैनात करें
service = Model.deploy(workspace=ws, name='chatgpt-service', models=[model], inference_config=inference_config, deployment_config=aci_config)
service.wait_for_deployment(show_output=True)
print(service.state)

ऊपर दिए गए कोड में, path_to_your_model को आप जिस मॉडल को तैनात करना चाहते हैं, उसके वास्तविक पथ से बदलें। यह स्क्रिप्ट मॉडल को ACI (Azure Container Instance) वेब सेवा के रूप में तैनात करेगी। वास्तविक उत्पादन परिदृश्यों के लिए, AKS (Azure Kubernetes Service) जैसी अधिक मजबूत सेवा की आवश्यकता हो सकती है।

तैनात मॉडल का परीक्षण

एक बार तैनाती पूरी हो जाने के बाद, आप अपने मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं। Azure प्रत्येक तैनात सेवा के लिए एंडपॉइंट प्रदान करता है जो आपको मॉडल के साथ बातचीत करने के लिए HTTP अनुरोध भेजने की अनुमति देता है।

मॉडल का परीक्षण करने के लिए, एंडपॉइंट पर इनपुट डेटा के साथ एक POST अनुरोध भेजें। यहां एक सरल उदाहरण दिया गया है जो Python और requests पुस्तकालय का उपयोग करता है:

import requests

# 'your-aci-endpoint' को अपने तैनात मॉडल के वास्तविक एंडपॉइंट URL से बदलें
url = 'your-aci-endpoint'
input_data = {
    "data": ["क्या आप ChatGPT और Azure एकीकरण को समझा सकते हैं?"]
}
response = requests.post(url, json=input_data)
print(response.json())

यह स्क्रिप्ट तैनात ChatGPT मॉडल को अनुरोध भेजती है और उत्तर छापती है। सुनिश्चित करें कि your-aci-endpoint को अपने वास्तविक ACI वेब सेवा URL से बदलें।

स्केल और प्रदर्शन को संभालना

उम्मीदित लोड के आधार पर, आपको अपनी सेवा को स्केल करने पर विचार करने की आवश्यकता हो सकती है। उच्च-स्केल वातावरण के लिए Azure Kubernetes Service की सिफारिश की जाती है। AKS आपको ऑटो-स्केलिंग और लोड बैलेंसिंग जैसी क्षमताओं के साथ कंटेनरीकृत अनुप्रयोगों को अधिक प्रभावी ढंग से तैनात और प्रबंधित करने की अनुमति देता है।

निगरानी और लॉगिंग

आपके द्वारा तैनात मॉडलों के प्रदर्शन और उपयोग की निगरानी करना महत्वपूर्ण है। Azure Azure मॉनिटर और एप्लिकेशन इनसाइट्स जैसे उपकरण प्रदान करता है जो आपको मैट्रिक्स, लॉग को ट्रैक करने और समस्याओं का निदान करने में मदद करते हैं।

• Azure मॉनिटर: इसका उपयोग तैनात मॉडलों द्वारा प्रकाशित मेट्रिक्स को देखने, अलर्ट सेट करने और उपयोग का अवलोकन प्राप्त करने के लिए करें।
• एप्लिकेशन इनसाइट्स: यह सेवा आपके एप्लिकेशन के बारे में गहन जानकारी प्रदान करती है, जिसमें अनुरोध दर, प्रतिक्रिया समय और विफलता दर शामिल हैं।

निष्कर्ष

Azure के माध्यम से ChatGPT को तैनात करने में खाता सेट करना, आवश्यक संसाधनों को बनाना, मशीन लर्निंग सेवाओं को कॉन्फ़िगर करना, और मॉडल को उपयुक्त वातावरण में तैनात करना शामिल है। Azure के शक्तिशाली क्लाउड बुनियादी ढांचे का लाभ उठाने से न केवल प्रक्रिया सरल होती है बल्कि यह भी सुनिश्चित होता है कि आपके अनुप्रयोग स्केल कर सकते हैं और सुरक्षित रूप से संचालित हो सकते हैं। यह मार्गदर्शिका आपको तैनाती जीवनचक्र के प्रत्येक चरण की व्यापक समझ प्रदान करती है, जिससे आप Azure पर एआई समाधान को प्रभावी ढंग से तैनात और प्रबंधित कर सकते हैं।

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