AI Perks स्टार्टअप और डेवलपर्स को पैसे बचाने में मदद करने के लिए AI टूल्स, क्लाउड सेवाओं और API पर विशेष छूट, क्रेडिट और डील तक पहुंच प्रदान करता है।
मुक्त AWS Trainium क्रेडिट का मूल्य कितना है?
AWS Trainium क्रेडिट उन स्टार्टअप्स के लिए $300,000 तक के होते हैं जो Amazon के अपने AI एक्सेलरेटर पर मॉडल को प्रशिक्षित या सर्व करते हैं, जो इसे किसी शुरुआती चरण की टीम के लिए सबसे बड़े एकल कंप्यूट अनुदानों में से एक बनाता है।
यह संख्या बड़ी है क्योंकि वर्कलोड महंगा होता है। जिस कंपनी के पास अपने मॉडल वेट्स हैं, उसके लिए एक्सेलरेटर घंटे वह एक लाइन आइटम है जो उत्पाद के ग्राहक बनने से पहले ही पेरोल से ज़्यादा हो सकता है।
पात्रता इस बात पर निर्भर करती है कि आप क्या बनाने की योजना बना रहे हैं, न कि आपके चरण और फंडिंग पर। AI Perks वर्तमान शर्तों को 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट के साथ ट्रैक करता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS Trainium वास्तव में किस लिए है
Trainium एक चिप है, सेवा नहीं। AWS ने इसे डीप लर्निंग ट्रेनिंग और हाई-वॉल्यूम इन्फेरेंस के लिए डिज़ाइन किया है, और आप इसे होस्टेड API के रूप में नहीं, बल्कि अपने स्वयं के स्टैक को चलाने वाले EC2 Trn इंस्टेंस के रूप में उपभोग करते हैं।
यह अंतर तय करता है कि क्रेडिट आपके लिए उपयोगी हैं भी या नहीं। इससे दो बातें सामने आती हैं:
आप ट्रेनिंग कोड लाते हैं। Trainium इंस्टेंस आपको कच्ची एक्सेलरेटर क्षमता देते हैं। आपका फ्रेमवर्क, आपका डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग सेटअप, आपका चेकपॉइंटिंग, आपका ऑर्केस्ट्रेशन।
सॉफ्टवेयर लेयर AWS Neuron SDK है। Neuron PyTorch या JAX ग्राफ को Trainium रनटाइम में कंपाइल करता है। यह वह चीज़ है जो किसी मॉडल को इस सिलिकॉन पर तेज़ी से चलाती है, और यह वह चीज़ भी है जो पोर्टिंग को मुश्किल बनाती है।
Trainium की एक सिबलिंग लाइन है, Inferentia, जो इन्फेरेंस के लिए लक्षित है, हालांकि नए Trainium जनरेशन दोनों के लिए विपणन किए जाते हैं। AWS चिप जनरेशन को नियमित रूप से दोहराता है, और आपको वास्तव में कौन सी जनरेशन मिल सकती है, यह क्षेत्र और क्षमता पर निर्भर करता है, न कि आपके क्रेडिट बैलेंस पर।
Trainium उन टीमों के लिए उपयुक्त है जो ओपन-वेट मॉडल को फाइन-ट्यून करती हैं, डोमेन डेटा पर निरंतर प्री-ट्रेनिंग करती हैं, या वॉल्यूम पर इन्फेरेंस को सेल्फ-होस्ट करती हैं। यदि आपका उत्पाद किसी और के मॉडल को केवल API पर कॉल करता है, तो यह गलत लेयर है, और आपको मॉडल क्रेडिट की आवश्यकता होगी। AI Perks दोनों श्रेणियों को अगल-बगल सूचीबद्ध करता है।
बड़े पैमाने पर Trainium की लागत कैसे व्यवहार करती है
एक्सेलरेटर खर्च को अनुरोधों के बजाय इंस्टेंस-घंटों में बिल किया जाता है, इसलिए बिल ट्रैक करता है कि आपका क्लस्टर कितनी देर तक अप है और आप इसका कितना अच्छा उपयोग करते हैं, न कि आपने कितना आउटपुट उत्पादित किया।
यह सबसे महत्वपूर्ण बात है जिसे बड़े क्रेडिट अनुदान खर्च करने से पहले समझना होगा।
| वर्कलोड | बिल को क्या चलाता है | $300,000 कैसे व्यवहार करता है |
|---|---|---|
| ओपन-वेट मॉडल को फाइन-ट्यून करना | छोटी मल्टी-नोड बर्स्ट | कई प्रयोगों को कवर करता है, समाप्त करना कठिन |
| डोमेन डेटा पर निरंतर प्री-ट्रेनिंग | क्लस्टर का स्थायी समय | एक गंभीर रन, न कि श्रृंखला |
| स्थिर लोड पर सेल्फ-होस्टेड इन्फेरेंस | हमेशा-ऑन इंस्टेंस घंटे | हर महीने पूर्वानुमेय रूप से जलता है |
| मूल्यांकन और अनुसंधान स्वीप | नौकरियों के बीच निष्क्रिय क्लस्टर | किसी भी अन्य पैटर्न से तेज़ी से बर्बाद |
| खरोंच से फ्रंटियर-स्केल ट्रेनिंग | हज़ारों एक्सेलरेटर-घंटे | एक राउंडिंग एरर |
तीन लागत व्यवहार ऐसे हैं जिनके इर्द-गिर्द योजना बनाना लायक है:
उपयोग दर पर हावी होता है। 40% उपयोग पर क्लस्टर आपको 90% पर क्लस्टर के समान ही प्रति घंटा लागत देता है। आधी-खाली नौकरियों को चलाते हुए सस्ती प्रति घंटा दर का पीछा करना गलत ऑप्टिमाइज़ेशन है।
मल्टी-नोड स्केलिंग सब-लीनियर है। नोड्स को दोगुना करने से वॉल-क्लॉक टाइम शायद ही कभी आधा होता है। इंटरकनेक्ट और डेटा लोडिंग सीमा बन जाते हैं, और सैद्धांतिक और वास्तविक थ्रूपुट के बीच का अंतर वह जगह है जहाँ क्रेडिट गायब हो जाते हैं।
स्टोरेज और डेटा मूवमेंट दूसरा बिल है। चेकपॉइंट, डेटासेट और क्रॉस-ज़ोन ट्रैफ़िक एक्सेलरेटर लाइन के बगल में चुपचाप जमा होते हैं, और जो क्रेडिट कंप्यूट पर लागू होते हैं वे सब कुछ कवर नहीं कर सकते हैं।
AWS Trainium को हेडलाइन प्रति घंटा मूल्य के बजाय तुलनीय GPU इंस्टेंस के मुकाबले मूल्य-प्रदर्शन पर स्थापित करता है। किसी भी प्रकाशित तुलना को विक्रेता के दावे के रूप में मानें और अपने स्वयं के मॉडल को बेंचमार्क करें, क्योंकि परिणाम आर्किटेक्चर और अनुक्रम लंबाई पर बहुत निर्भर करता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS Trainium क्रेडिट किसके साथ स्टैक होते हैं
कंप्यूट क्रेडिट और मॉडल क्रेडिट अलग-अलग बिल हैं, और सबसे मजबूत फंडिंग स्थिति विभिन्न परतों में कई मध्यम अनुदान रखने की है, न कि एक बड़ी परत में एक बड़ा अनुदान।
अधिकांश AI स्टार्टअप चार अलग-अलग बिलों का भुगतान करते हैं। एक अनुदान जो उनमें से एक को कवर करता है, सहायक होता है। तीन को कवर करने वाला संयोजन एक वर्ष का रनवे है।
| स्टैक की लेयर | यह क्या भुगतान करता है | विशिष्ट क्रेडिट स्केल |
|---|---|---|
| एक्सेलरेटर कंप्यूट (Trainium) | ट्रेनिंग रन, सेल्फ-होस्टेड इन्फेरेंस | $300,000 तक |
| सामान्य क्लाउड (स्टोरेज, डेटा, सर्विंग) | मॉडल के आसपास सब कुछ | पांच से छह अंक |
| मॉडल API (Anthropic, OpenAI, Google) | आपके उत्पाद द्वारा की जाने वाली कॉल | चार से छह अंक |
| देव टूलिंग और ऑब्सर्बबिलिटी | बिल्डिंग, मॉनिटरिंग, इवैल्यूएट | सैकड़ों से लेकर कुछ हज़ार तक |
Trainium केवल पहली पंक्ति में बैठता है। यदि आप एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं और अपने द्वारा प्रशिक्षित नहीं किए गए भागों के लिए एक फ्रंटियर API को कॉल करते हैं, तो आप एक ही समय में पंक्तियों एक और तीन का भुगतान कर रहे हैं, और आपको दोनों के लिए आवेदन करना चाहिए। कार्यक्रमों के बीच संगतता भिन्न होती है, और यही वह विवरण है जिसे AI Perks हल करने के लिए मौजूद है।
संस्थापक Trainium के बारे में क्या गलत समझते हैं
सबसे महंगा गलती Trainium को एक ड्रॉप-इन GPU स्वैप के रूप में बजट करना और क्रेडिट के पहले से ही टिकने के बाद पोर्टिंग लागत की खोज करना है।
चार आवर्ती त्रुटियाँ:
पोर्ट को कम आंकना। मानक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर जो समर्थित फ्रेमवर्क पाथ से गुजरते हैं, वे साफ-सुथरे ढंग से आगे बढ़ते हैं। कस्टम CUDA कर्नेल, विदेशी अटेंशन वेरिएंट और ब्लीडिंग-एज रिसर्च कोड ऐसा नहीं करते हैं। किसी रोडमैप को उस पर प्रतिबद्ध करने से पहले वास्तविक डेटा पर एक वास्तविक ट्रेनिंग स्टेप को बेंचमार्क करें।
क्रेडिट को क्षमता के रूप में मानना। क्रेडिट बैलेंस एक बिलिंग उपकरण है। अपने इच्छित क्षेत्र में, अपने इच्छित समय पर एक बड़ा मल्टी-नोड क्लस्टर प्राप्त करना, एक क्षमता और आरक्षण समस्या है जिसे केवल पैसा ठीक नहीं करता है।
घड़ी बहुत जल्दी शुरू करना। कंप्यूट क्रेडिट समय-बद्ध होते हैं। बहुत बड़े अनुदान को सक्रिय करना, इससे कई महीने पहले जब आपके पास इसे अवशोषित करने के लिए कोई वर्कलोड हो, तो संस्थापकों द्वारा इसे बर्बाद करने का सबसे आम तरीका है, और अनुक्रमण हेडलाइन राशि से अधिक महत्वपूर्ण है।
गलत इकाई को मापना। प्रति घंटा दर आपकी लागत नहीं है। प्रति पूर्ण ट्रेनिंग रन, या प्रति मिलियन टोकन सर्व की गई लागत है। जो टीमें प्रति घंटा संख्या को ट्रैक करती हैं वे सबसे सस्ते इंस्टेंस के लिए ऑप्टिमाइज़ करती हैं और परिणाम के अनुसार अधिक भुगतान करती हैं।
पांचवीं, शांत गलती एक प्रोग्राम के लिए आवेदन करके रुक जाना है। प्रदाताओं के बीच अनुमोदन मानदंड इतने भिन्न होते हैं कि कुछ अनुप्रयोग एक अकेले सावधानीपूर्वक अनुप्रयोग से बेहतर होते हैं। getaiperks.com वह जगह है जहाँ पूरा सेट रहता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Claude (via program) $100,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
OpenAI (via program) $2,500
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Anthropic $20,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
AWS $300,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Google Cloud $350,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
Lovable Up to $150
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
कंप्यूट क्रेडिट कार्यक्रमों में Trainium कहाँ बैठता है
Trainium एक्सेलरेटर कार्यक्रमों के एक भीड़ भरे क्षेत्र में एक विकल्प है, और उपयोगी तुलना यह नहीं है कि कौन सा हेडलाइन नंबर सबसे बड़ा है, बल्कि यह है कि प्रत्येक कार्यक्रम बिल के किस हिस्से को वास्तव में समाप्त करता है।
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia और सर्वरलेस GPU प्रदाताओं का एक बढ़ता हुआ सेट सभी AI स्टार्टअप्स के उद्देश्य से क्रेडिट प्रोग्राम चलाते हैं। विज्ञापित मात्राएं उनकी तुलनात्मक नहीं हैं, क्योंकि प्रत्येक एक्सेलरेटर घंटे, सामान्य क्लाउड सेवाओं और प्रबंधित मॉडल एंडपॉइंट्स के एक अलग मिश्रण को कवर करता है। एक बड़ा अनुदान जो केवल उन सेवाओं के लिए भुगतान करता है जिनका आप उपयोग नहीं करते हैं, एक मामूली से कम मूल्य का है जो आपके वास्तविक बाधा को कवर करता है।
तीन चीजें उन टीमों को अलग करती हैं जो कंप्यूट अनुदान से मूल्य प्राप्त करती हैं, उन टीमों से जो इसे अप्रयुक्त रखती हैं:
तैयारी आकार से बेहतर है। अनुदान का मूल्य वही है जो आप इसे लाइव होने के दौरान अवशोषित कर सकते हैं। जिन टीमों के पास चलाने के लिए तैयार ट्रेनिंग कोड है, वे एक्सेलरेटर क्रेडिट को परिणामों में बदल देती हैं। जो टीमें अभी भी एक बेस मॉडल चुन रही हैं, वे बैलेंस को स्थिर रहने देती हैं।
चौड़ाई एकाग्रता से बेहतर है। प्रदाताओं के बीच अनुमोदन मानदंड इतने भिन्न होते हैं कि एक्सेलरेटर कंप्यूट, सामान्य क्लाउड, मॉडल API और टूलिंग में कई मध्यम अनुदान रखना, एक ही लेयर में एक बड़े अनुदान की तुलना में एक मजबूत स्थिति है।
शर्तें बदलती हैं। इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोग्राम किसी भी अन्य क्रेडिट श्रेणी की तुलना में अधिक बार मात्रा, कवरेज और अर्हता प्राप्त मानदंड को संशोधित करते हैं, इसलिए परिदृश्य का एक स्नैपशॉट संस्थापकों की अपेक्षा से तेज़ी से बासी हो जाता है। AI Perks मौजूद है क्योंकि उस तस्वीर को वर्तमान रखना अपने आप में एक काम है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
मुक्त AWS Trainium क्रेडिट का मूल्य कितना है?
$300,000 तक, कभी-कभी 300K AWS क्रेडिट के रूप में लिखा जाता है, उन स्टार्टअप्स के लिए जो AWS एक्सेलरेटर इंस्टेंस पर मॉडल को प्रशिक्षित या सर्व करते हैं। यह शुरुआती चरण की कंपनी के लिए उपलब्ध सबसे बड़े एकल कंप्यूट अनुदानों में से एक है। पात्रता आपके उपयोग के मामले के बजाय आपके चरण और फंडिंग पर निर्भर करती है, और वर्तमान शर्तों को getaiperks.com पर ट्रैक किया जाता है।
AWS Trainium का उपयोग किस लिए किया जाता है?
Trainium डीप लर्निंग के लिए Amazon का कस्टम एक्सेलरेटर है। टीमें इसका उपयोग खरोंच से मॉडल को प्रशिक्षित करने, निरंतर प्री-ट्रेनिंग, ओपन-वेट मॉडल को फाइन-ट्यून करने और हाई-वॉल्यूम सेल्फ-होस्टेड इन्फेरेंस के लिए करती हैं। इसे EC2 Trn इंस्टेंस के रूप में उपभोग किया जाता है और AWS Neuron SDK के माध्यम से प्रोग्राम किया जाता है, इसलिए आप स्वयं ट्रेनिंग स्टैक की आपूर्ति करते हैं।
क्या Trainium GPU किराए पर लेने से सस्ता है?
AWS Trainium को प्रति घंटा मूल्य के बजाय मूल्य-प्रदर्शन पर स्थापित करता है, और ईमानदार उत्तर यह है कि यह आपके मॉडल पर निर्भर करता है। मानक ट्रांसफार्मर वर्कलोड जो Neuron कंपाइलर पर साफ-सुथरे ढंग से मैप होते हैं, वे अच्छा प्रदर्शन करते हैं। असामान्य आर्किटेक्चर या कस्टम कर्नेल पोर्टिंग प्रयास और कम वास्तविक उपयोगिता के लिए लाभ खो सकते हैं।
क्या मैं Trainium क्रेडिट को मॉडल API क्रेडिट के साथ जोड़ सकता हूँ?
हाँ, और ज़्यादातर टीमों को ऐसा करना चाहिए। वे अलग-अलग बिल कवर करते हैं: Trainium वह जगह है जहाँ आपका अपना मॉडल प्रशिक्षित होता है और चलता है, जबकि Anthropic, OpenAI और Google क्रेडिट आपके उत्पाद द्वारा उसके आसपास की जाने वाली फ्रंटियर API कॉल को कवर करते हैं। दोनों को रखना ही वह तरीका है जिससे संस्थापक एक पूरा साल कवर करते हैं। AI Perks पर देखें कि क्या स्टैक होता है।
क्या मुझे अपने PyTorch कोड को Trainium के लिए फिर से लिखना होगा?
आमतौर पर फिर से लिखना नहीं, बल्कि पोर्ट की उम्मीद करें। AWS Neuron SDK PyTorch और JAX से जुड़ता है, और सामान्य मॉडल आर्किटेक्चर कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तनों के साथ पार हो जाते हैं। कस्टम कर्नेल और असमर्थित संचालन वह जगह है जहाँ वास्तविक काम बैठता है, इसलिए योजना बनाने से पहले एक पूर्ण ट्रेनिंग स्टेप को बेंचमार्क करें।
स्टार्टअप को किन अन्य कंप्यूट क्रेडिट के लिए आवेदन करना चाहिए?
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia और कई सर्वरलेस GPU प्रदाता सभी स्टार्टअप प्रोग्राम चलाते हैं, और उनमें से कई एक-दूसरे के साथ संगत हैं। AI Perks getaiperks.com पर, प्रत्येक के लिए वर्तमान शर्तों के साथ, 194 कंपनियों में $7.7M क्रेडिट को ट्रैक करता है।
getaiperks.com पर सदस्यता लें →
मॉडल को प्रशिक्षित करें। किसी और को सिलिकॉन के लिए भुगतान करने दें।
