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।
फ्री वेट्स और बायसेस क्रेडिट्स की कीमत कितनी है?
वेट्स एंड बायसेस योग्य स्टार्टअप्स को $2,000 के क्रेडिट्स प्रदान करता है, जो प्रयोग ट्रैकिंग, आर्टिफैक्ट वर्जनिंग और मूल्यांकन परत को कवर करता है, जिसे अधिकांश एमएल टीमें तब तक टाल देती हैं जब तक कि इसे टालने से उन्हें कुछ लागत नहीं आती।
छह-आंकड़ा वाले क्लाउड ग्रांट की तुलना में $2,000 छोटा लगता है, और यही कारण है कि संस्थापक इसे छोड़ देते हैं। उन्हें नहीं करना चाहिए। ट्रैकिंग उन कुछ लाइन आइटम्स में से एक है जहां एक छोटा क्रेडिट व्यवहार को बदलता है, क्योंकि विकल्प कोई सस्ता उपकरण नहीं है, यह कोई उपकरण ही नहीं है - और कोई उपकरण नहीं होने का मतलब है कि इस बात का कोई रिकॉर्ड नहीं है कि किस रन ने उस मॉडल का उत्पादन किया जिसे आपने शिप किया।
AI Perks 194 कंपनियों में $7.7M के क्रेडिट्स के साथ वर्तमान शर्तों को ट्रैक करता है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Weights & Biases $3,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
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
वेट्स एंड बायसेस वास्तव में किस लिए है
वेट्स एंड बायसेस मशीन लर्निंग कार्य के लिए रिकॉर्ड की प्रणाली है: हर प्रशिक्षण रन, उसके द्वारा उपयोग किए जाने वाले हाइपरपैरामीटर, उसके द्वारा उत्पन्न मेट्रिक्स, उसने जो डेटासेट संस्करण पढ़ा और उसने जो मॉडल फ़ाइल लिखी, यह सब महीनों बाद भी क्वेरी करने योग्य है।
प्लेटफ़ॉर्म कुछ टिकाऊ टुकड़ों में टूट जाता है:
प्रयोग ट्रैकिंग। एक प्रशिक्षण स्क्रिप्ट में कुछ इंस्ट्रूमेंटेशन लाइनें और प्रत्येक रन मेट्रिक्स, कॉन्फ़िगरेशन और सिस्टम आँकड़ों को एक तुलनीय डैशबोर्ड में स्ट्रीम करता है। यह सामान्य फ्रेमवर्क - PyTorch, Hugging Face, Keras, scikit-learn - के साथ एकीकृत होता है, बजाय इसके कि आपसे कोड को पुनर्गठित करने के लिए कहा जाए।
आर्टिफैक्ट्स। वर्जन वाले डेटासेट, चेकपॉइंट और मॉडल फ़ाइलें वंश के साथ, ताकि उत्पादन में एक मॉडल उसे उत्पन्न करने वाले सटीक डेटा और कोड पर वापस इंगित करे।
स्वीप्स और मॉडल रजिस्ट्री। ऑर्केस्ट्रेटेड हाइपरपैरामीटर खोज, और "अच्छे स्कोर वाले रन" से "वह आर्टिफैक्ट जिसे हम सर्व करते हैं" के लिए एक प्रचार पथ।
वीव। उत्पाद का नया आधा हिस्सा, जो एलएलएम अनुप्रयोगों के बजाय प्रशिक्षण के लिए लक्षित है: चेन और टूल कॉल्स के ट्रेसेस, साथ ही एक निश्चित डेटासेट के मुकाबले स्कोर किए गए मूल्यांकन ताकि आप बता सकें कि प्रॉम्प्ट परिवर्तन ने मदद की या नहीं।
श्रेणी का प्रश्न जो जल्दी सुलझाना लायक है: यह एपीएम नहीं है। Datadog और Sentry "यह चालू है और कितनी तेजी से" का जवाब देते हैं। Weights & Biases "किस कॉन्फ़िगरेशन ने यह संख्या उत्पन्न की, और क्या मैं इसे पुन: उत्पन्न कर सकता हूं" का जवाब देता है। जो टीमें एक का स्वामित्व रखती हैं और मान लेती हैं कि यह दूसरी को कवर करता है, वे घटना के दौरान अंतर का पता लगाती हैं।
संदर्भ के लिए जानना योग्य: Weights & Biases को 2025 में CoreWeave द्वारा अधिग्रहित किया गया था, जो ट्रैकिंग परत को जीपीयू क्लाउड के समान कंपनी के भीतर रखता है। किसी भी बंडलिंग निहितार्थ को अस्थिर मानें और योजना बनाने से पहले getaiperks.com पर वर्तमान शर्तों की जांच करें।
स्केल पर वेट्स एंड बायसेस की लागत कैसे व्यवहार करती है
लागत तीन अक्षों पर चलती है - सीटें, ट्रैक किए गए कंप्यूट घंटे और संग्रहीत डेटा - और वह अक्ष जो टीमों को आश्चर्यचकित करता है वह स्टोरेज है, क्योंकि यह केवल एक ही दिशा में चलता है।
| लागत अक्ष | इसे क्या चलाता है | यह कब काटता है |
|---|---|---|
| सीटें | वर्कस्पेस एक्सेस वाले लोग | अनुमानित, हेडकाउंट के साथ स्केल करता है |
| ट्रैक किए गए घंटे | लॉग किए गए रन का वॉल-क्लॉक समय | प्रशिक्षण पुश के दौरान स्पाइक, उनके बीच शांत |
| आर्टिफैक्ट स्टोरेज | चेकपॉइंट, डेटासेट, मीडिया पैनल | लगातार बढ़ता है, कोई छंटाई नहीं करता |
| ट्रेस वॉल्यूम (एलएलएम ऐप्स) | लॉग किए गए प्रॉम्प्ट, प्रतिक्रियाएं, टूल कॉल | उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक के साथ स्केल करता है, टीम के आकार के साथ नहीं |
यह आखिरी पंक्ति संरचनात्मक परिवर्तन है जिसे अधिकांश संस्थापक चूक जाते हैं। क्लासिक प्रयोग ट्रैकिंग आपके द्वारा नियोजित शोधकर्ताओं की संख्या के साथ स्केल करती है, इसलिए बिल को भर्ती द्वारा सीमित किया जाता है। एलएलएम अवलोकन आपके उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए अनुरोधों की संख्या के साथ स्केल करता है, इसलिए बिल आपके द्वारा नियंत्रित किसी भी चीज़ से सीमित नहीं है।
एक एजेंट उत्पाद में एक एकल उपयोगकर्ता क्रिया दस से पचास स्पैन उत्सर्जित कर सकती है, प्रत्येक एक पूर्ण प्रॉम्प्ट और प्रतिक्रिया पेलोड ले जाती है। वे पेलोड एक स्केलर हानि मान से परिमाण के कई आदेश बड़े होते हैं। कुछ हजार उपयोगकर्ताओं को एक एजेंट भेजें और आपका ट्रैकिंग बिल चुपचाप उस मॉडल बिल को पार कर सकता है जिसने इसे जन्म दिया।
दो आदतें इसे कम करती हैं: उत्पादन में ट्रेस को सैंपल करें, हर अनुरोध को पूर्ण निष्ठा पर लॉग करने के बजाय, और पहले प्रशिक्षण पुश से पहले आर्टिफैक्ट्स पर एक प्रतिधारण नीति निर्धारित करें, न कि चालान के बाद। प्रत्येक इपोक को चेकपॉइंट करना और हर चेकपॉइंट को हमेशा के लिए रखना एक छोटा टीम को एक मामूली उपकरण को एक वास्तविक लाइन आइटम में बदलने का सबसे आम तरीका है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Weights & Biases $3,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
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
वेट्स एंड बायसेस क्रेडिट्स किसके साथ स्टैक करते हैं
ट्रैकिंग क्रेडिट्स कंप्यूट क्रेडिट्स और मॉडल क्रेडिट्स से एक अलग बिल को कवर करते हैं, इसीलिए तीनों को रखने से एक टीम वास्तव में एक AI उत्पाद के पीछे शुरुआती बुनियादी ढांचे को फंड करती है।
| परत | यह किस लिए बिल करता है | विशिष्ट क्रेडिट स्रोत |
|---|---|---|
| कंप्यूट | जीपीयू और सीपीयू समय | क्लाउड और जीपीयू स्टार्टअप प्रोग्राम |
| मॉडल | होस्टेड एलएलएम को एपीआई कॉल | फ्रंटियर लैब स्टार्टअप प्रोग्राम |
| डेटा | वेक्टर, पोस्टग्रेएसक्यूएल, ऑब्जेक्ट स्टोरेज | डेटाबेस स्टार्टअप प्रोग्राम |
| अवलोकन | रन, आर्टिफैक्ट्स, ट्रेस, मूल्यांकन | वेट्स एंड बायसेस और सहकर्मी |
स्टैक किसी भी एकल अनुदान से अधिक मायने रखता है। केवल कंप्यूट क्रेडिट रखने वाली टीम अभी भी हर मॉडल कॉल के लिए भुगतान करती है। केवल मॉडल क्रेडिट रखने वाली टीम अभी भी स्टोर और सर्व करने के लिए भुगतान करती है। AI Perks यह दिखाने के लिए मौजूद है कि कौन से प्रोग्राम कौन सी परत को कवर करते हैं और कौन से संयोजन संगत हैं, एआई टूल, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और डेवलपर टूल श्रेणियों में 194 कंपनियों में।
अनुक्रमण पर एक व्यावहारिक नोट: कंप्यूट क्रेडिट के साथ-साथ ट्रैकिंग क्रेडिट सक्रिय करें, पहले नहीं। जब तक कुछ चल नहीं रहा हो, तब तक ट्रैकिंग में रिकॉर्ड करने के लिए कुछ भी नहीं है, और एक क्रेडिट घड़ी जो डेटा लोडर लिखने के दौरान शुरू होती है, एक बर्बाद क्रेडिट घड़ी है।
संस्थापक प्रयोग ट्रैकिंग के बारे में क्या गलत समझते हैं
प्रमुख गलती इसे एक शोध विलासिता के रूप में मानना और इसे तब तक टालना है जब तक कि ट्रैक करने के लिए "वास्तव में" काम न हो, जो इस बात को उलट देता है कि मूल्य कैसे बढ़ता है।
पांच असफलताएं जो दोहराई जाती हैं:
इंस्ट्रूमेंटेशन प्रतिगामी नहीं है। आप उस रन के हाइपरपैरामीटर का पुनर्निर्माण नहीं कर सकते जिसे आपने कभी लॉग नहीं किया। ट्रैकिंग का मूल्य हफ्तों बाद महसूस किया जाता है, जब आपको रिग्रेशन की व्याख्या करने की आवश्यकता होती है, इसलिए देर से शुरू करने की लागत पूरी तरह से भविष्य में भुगतनी पड़ती है।
"हम केवल एक एपीआई को कॉल करते हैं, इसलिए हमें इसकी आवश्यकता नहीं है।" फाइन-ट्यूनिंग ही एकमात्र चीज नहीं है जिसे वर्जन करना लायक है। प्रॉम्प्ट संशोधन, ईवल स्कोर, पुनर्प्राप्ति कॉन्फ़िगरेशन और टूल स्कीमा सभी ड्रिफ्ट करते हैं, और रिकॉर्ड के बिना टीमें इस बारे में स्मृति से बहस करती रह जाती हैं कि पिछले महीने का आउटपुट बेहतर था या नहीं।
ईवल को वाइब्स के पक्ष में छोड़ दिया जाता है। कुछ सौ उदाहरणों का एक निश्चित मूल्यांकन सेट अ-शानदार है और किसी भी मात्रा में मैन्युअल स्पॉट-चेकिंग से अधिक शिपिंग प्रश्नों का निर्णय लेता है।
सब कुछ पूर्ण निष्ठा पर लॉग करना। मीडिया पैनल, प्रति-इपोक चेकपॉइंट और कच्चे अनुरोध पेलोड वे जगहें हैं जहाँ स्टोरेज लागत छिपी होती है। जानबूझकर लॉग करें।
क्रेडिट को अप्रयुक्त बैठे रहने देना। क्रेडिट समय-बद्ध होते हैं। इस गलती का महंगा संस्करण एक योजना तिमाही के दौरान एक अनुदान का दावा करना और अगली तिमाही में प्रशिक्षण शुरू करना है।
स्टार्टअप्स के लिए टॉप AI क्रेडिट्स
इन सत्यापित प्रोग्रामों के माध्यम से सीधे आवेदन करें।
Weights & Biases $3,000
शुरुआती चरण के स्टार्टअप्स के लिए योग्य
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
वेट्स एंड बायसेस क्रेडिट्स किसके लिए सबसे अधिक मूल्यवान हैं
यह क्रेडिट उन टीमों के लिए अंकगणित को बदल देता है जिन्होंने एकल प्रयोग से आगे निकल गए हैं लेकिन अभी तक एक भुगतान किए गए वर्कस्पेस के लिए प्रतिबद्ध नहीं हुए हैं, जहाँ ट्रैकिंग अभी भी "हम याद रखेंगे" के खिलाफ तर्क हार रही है।
यह एक छोटी टीम के लिए सबसे अधिक मूल्यवान है जो एक प्रशिक्षण पुश या पहली एजेंट परिनियोजन में प्रवेश कर रही है। यह वह खिंचाव है जहाँ ट्रैक किए गए घंटे और संग्रहीत आर्टिफैक्ट्स सबसे तेजी से बढ़ते हैं और राजस्व अभी तक उन्हें अवशोषित करने के लिए नहीं आया है, इसलिए अवलोकन परत को कवर करने वाला अनुदान उस एक लाइन आइटम को हटा देता है जिसे लोग सबसे पहले काटते हैं।
यह उन टीमों के लिए सबसे कम मूल्यवान है जिन्होंने पहले से ही एक आंतरिक लॉगिंग स्टैक पर मानकीकरण कर लिया है। वहां प्रवासन लागत अनुदान से अधिक है, और ईमानदार जवाब वह है जो काम करता है उसे रखना है।
इस तरह के कार्यक्रम चलते हैं, और एक ब्लॉग पोस्ट में उद्धृत शर्तें खराब हो जाती हैं। AI Perks एआई टूल श्रेणी के बाकी हिस्सों के साथ वर्तमान सूची रखता है, ताकि आप यह तय करने से पहले कि क्या इसे जेब से फंड करना है, अवलोकन परत की लागत देख सकें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
वेट्स एंड बायसेस क्रेडिट्स का मूल्य कितना है?
योग्य स्टार्टअप्स को वेट्स एंड बायसेस क्रेडिट्स में $2,000 प्राप्त हो सकते हैं, जो सूची मूल्य पर छूट के बजाय भुगतान किए गए प्लेटफ़ॉर्म उपयोग के मुकाबले लागू होते हैं। यह शुरुआती विकास के एक महत्वपूर्ण खिंचाव के माध्यम से एक छोटी टीम के लिए प्रयोग ट्रैकिंग, आर्टिफैक्ट स्टोरेज और एलएलएम मूल्यांकन को कवर करता है। पात्रता मानदंड और वर्तमान शर्तें getaiperks.com पर सूचीबद्ध हैं।
क्या व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए वेट्स एंड बायसेस मुफ्त है?
वेट्स एंड बायसेस लंबे समय से व्यक्तिगत और अकादमिक उपयोग के लिए एक मुफ्त टियर प्रदान करता है, और यह एकल प्रयोग के लिए वास्तव में पर्याप्त है। जब दूसरा व्यक्ति शामिल होता है और आपको एक साझा वर्कस्पेस, अनुमतियों और एक टीम-व्यापी मॉडल रजिस्ट्री की आवश्यकता होती है, तो लागत दिखाई देती है। वह संक्रमण बिल्कुल वही जगह है जहाँ $2,000 क्रेडिट सबसे अधिक काम करता है।
क्या मुझे वेट्स एंड बायसेस की आवश्यकता है यदि मैं केवल एक एलएलएम एपीआई को कॉल करता हूं?
हाँ, हालाँकि आप उत्पाद का एक अलग हिस्सा उपयोग करेंगे। प्रशिक्षण ही एकमात्र चीज नहीं है जिसे वर्जन करना लायक है: प्रॉम्प्ट संशोधन, ईवल स्कोर और टूल-कॉल ट्रेस सभी ड्रिफ्ट करते हैं, और रिकॉर्ड के बिना टीमें यह समझा नहीं सकतीं कि पिछले महीने का आउटपुट बेहतर क्यों था। कॉल को फंड करने के लिए मॉडल क्रेडिट स्वयं getaiperks.com पर ट्रैक किए जाते हैं।
स्केल पर वेट्स एंड बायसेस बिल को क्या चलाता है?
तीन चीजें: सीटें, ट्रैक किए गए कंप्यूट घंटे और संग्रहीत डेटा। स्टोरेज लोगों को आश्चर्यचकित करता है, क्योंकि चेकपॉइंट, मीडिया पैनल और पूर्ण अनुरोध पेलोड जमा हो जाते हैं और डिफ़ॉल्ट रूप से कोई भी उन्हें प्रून नहीं करता है। ट्रेस वॉल्यूम दूसरा है, क्योंकि एलएलएम अवलोकन आपके टीम के आकार के बजाय आपके उपयोगकर्ता ट्रैफ़िक के साथ स्केल करता है।
क्या मैं वेट्स एंड बायसेस क्रेडिट्स को क्लाउड और मॉडल क्रेडिट्स के साथ स्टैक कर सकता हूं?
हाँ, और वे विभिन्न बिलों के लिए बनाए गए हैं। कंप्यूट क्रेडिट जीपीयू के लिए भुगतान करते हैं, मॉडल क्रेडिट एपीआई कॉल के लिए भुगतान करते हैं, और वेट्स एंड बायसेस रिकॉर्ड करता है कि दोनों में क्या हुआ। तीनों को रखने से टीमों को केवल एक टुकड़े के बजाय पूरे शुरुआती बुनियादी ढांचे बिल को कवर करने का तरीका पता चलता है। AI Perks getaiperks.com पर 194 कंपनियों में $7.7M को ट्रैक करता है।
एक स्टार्टअप को प्रयोग ट्रैकिंग कब चालू करनी चाहिए?
पहले रन से पहले जिसे आप खोने से नाराज़ होंगे, जो कि अधिकांश टीमों को लगता है उससे जल्दी है। इंस्ट्रूमेंटेशन प्रतिगामी नहीं है, इसलिए आप उस रन के कॉन्फ़िगरेशन का पुनर्निर्माण नहीं कर सकते जिसे आपने कभी लॉग नहीं किया। सबसे सस्ता क्षण वह सप्ताह है जब आप मॉडल को प्रशिक्षित करना शुरू करते हैं या वास्तविक उपयोगकर्ताओं को प्रॉम्प्ट परिवर्तन शिप करना शुरू करते हैं।
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हर रन को ट्रैक करें। बही-खाते का भुगतान किसी और को करने दें।
