സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളെയും ഡെവലപ്പർമാരെയും പണം ലാഭിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ടൂളുകൾ, ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ, API-കൾ എന്നിവയിലെ എക്സ്ക്ലൂസീവ് കിഴിവുകൾ, ക്രെഡിറ്റുകൾ, ഡീലുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് AI Perks ആക്സസ് നൽകുന്നു.
സൗജന്യ AWS Trainium ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് എത്രത്തോളം മൂല്യമുണ്ട്?
AWS Trainium ക്രെഡിറ്റുകൾ $300,000 വരെ ലഭ്യമാകും. തങ്ങളുടെ സ്വന്തം AI ആക്സിലറേറ്ററുകളിൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനോ സേവനം നൽകുന്നതിനോ ഉള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് ഇത് ലഭിക്കും. ഒരു ആദ്യഘട്ട ടീമിന് ലഭിക്കുന്ന ഏറ്റവും വലിയ കമ്പ്യൂട്ട് ഗ്രാന്റുകളിൽ ഒന്നാണ് ഇത്.
ഈ സംഖ്യ വളരെ വലുതാണ്, കാരണം ഈ ജോലികൾക്ക് ചെലവേറിയതാണ്. തങ്ങളുടെ മോഡൽ വെയിറ്റുകൾ സ്വന്തമായുള്ള ഒരു കമ്പനിയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ജീവനക്കാരുടെ ശമ്പളത്തെക്കാൾ വർദ്ധിക്കാവുന്ന ഒരു ഘടകമാണ് ആക്സിലറേറ്റർ മണിക്കൂറുകൾ, അത് ഉൽപ്പന്നത്തിന് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മുമ്പുതന്നെ സംഭവിക്കാം.
യോഗ്യത എന്നത് നിങ്ങൾ എന്ത് നിർമ്മിക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്നു എന്നതിനേക്കാൾ, കമ്പനിയുടെ ഘട്ടത്തെയും ഫണ്ടിംഗിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. AI Perks നിലവിലെ നിബന്ധനകളും 194 കമ്പനികളിലായി $7.7M ക്രെഡിറ്റുകളും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Lovable Up to $150
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS Trainium യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്
Trainium ഒരു ചിപ്പ് ആണ്, ഒരു സേവനമല്ല. ഡീപ് ലേണിംഗ് പരിശീലനത്തിനും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഇൻഫെറൻസിനും വേണ്ടിയാണ് AWS ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത API ആയിട്ടല്ല, മറിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്റ്റാക്ക് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന EC2 Trn ഇൻസ്റ്റൻസുകളായിട്ടാണ് ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
ഈ വ്യത്യാസം ക്രെഡിറ്റുകൾ നിങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനകരമാണോ അല്ലയോ എന്ന് തീരുമാനിക്കും. ഇതിൽ നിന്ന് രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാം:
പരിശീലന കോഡ് നിങ്ങൾ കൊണ്ടുവരണം. Trainium ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ നിങ്ങൾക്ക് റോ ആക്സിലറേറ്റർ ശേഷി നൽകുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഫ്രെയിംവർക്ക്, നിങ്ങളുടെ ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ട്രെയിനിംഗ് സെറ്റപ്പ്, നിങ്ങളുടെ ചെക്ക്പോയിന്റിംഗ്, നിങ്ങളുടെ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ.
AWS Neuron SDK ആണ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ലെയർ. PyTorch അല്ലെങ്കിൽ JAX ഗ്രാഫുകൾ Trainium റൺടൈമിലേക്ക് കംപൈൽ ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നത് Neuron ആണ്. ഈ സിലിക്കണിൽ ഒരു മോഡൽ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതും, എന്നാൽ കാര്യമായ പ്രശ്നങ്ങളില്ലാതെ പോർട്ട് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതും ഇതാണ്.
ഇൻഫെറൻസിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത Inferentia എന്നൊരു സഹോദര ലൈനും Trainiumനുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും പുതിയ തലമുറ Trainium ചിപ്പുകൾ രണ്ടിനും വേണ്ടി വിപണനം ചെയ്യുന്നു. AWS ചിപ്പ് തലമുറകൾ ക്രമമായി പുതുക്കുന്നു, നിങ്ങൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ലഭിക്കുന്ന തലമുറ നിങ്ങളുടെ ക്രെഡിറ്റ് ബാലൻസിനെ ആശ്രയിച്ചല്ല, മറിച്ച് റീജിയണും ശേഷിയും അനുസരിച്ചാണ്.
ഓപ്പൺ-വെയിറ്റ് മോഡലുകൾ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്ന, ഡൊമെയ്ൻ ഡാറ്റയിൽ തുടർച്ചയായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് നടത്തുന്ന, അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന അളവിൽ ഇൻഫെറൻസ് സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന ടീമുകൾക്ക് Trainium അനുയോജ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം മറ്റൊരാളുടെ മോഡലിനെ ഒരു API വഴി മാത്രം വിളിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇത് തെറ്റായ ലെയറാണ്, നിങ്ങൾക്ക് പകരം മോഡൽ ക്രെഡിറ്റുകൾ ആവശ്യമായി വരും. AI Perks രണ്ട് വിഭാഗങ്ങളെയും അടുത്തടുത്തായി ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു.
Trainium സ്കെയിലിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു
ആക്സിലറേറ്റർ ചെലവ് ഇൻസ്റ്റൻസ്-മണിക്കൂറിൽ ബിൽ ചെയ്യുന്നു, അഭ്യർത്ഥനകളിൽ അല്ല. അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ക്ലസ്റ്റർ എത്രത്തോളം സമയം പ്രവർത്തിക്കുന്നു, നിങ്ങൾ അത് എത്രത്തോളം കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നിവയെ ബിൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, നിങ്ങൾ എത്ര ഔട്ട്പുട്ട് നിർമ്മിച്ചു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചല്ല.
ഒരു വലിയ ക്രെഡിറ്റ് ഗ്രാന്റ് ചിലവഴിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മനസ്സിലാക്കേണ്ട ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യമാണിത്.
| ജോലി | ബില്ലിനെ നയിക്കുന്നത് | $300,000 എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു |
|---|---|---|
| ഓപ്പൺ-വെയിറ്റ് മോഡലുകൾ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക | ചെറിയ മൾട്ടി-നോഡ് ബർസ്റ്റുകൾ | നിരവധി പരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് മതിയാകും, തീർക്കാൻ പ്രയാസമാണ് |
| ഡൊമെയ്ൻ ഡാറ്റയിൽ തുടർച്ചയായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് | ആഴ്ചകളോളം തുടർച്ചയായ ക്ലസ്റ്റർ സമയം | ഒരു ഗൗരവമേറിയ റൺ, ഒരു പരമ്പരയല്ല |
| സ്ഥിരമായ ലോഡിൽ സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത ഇൻഫെറൻസ് | എല്ലായ്പ്പോഴും പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഇൻസ്റ്റൻസ് മണിക്കൂറുകൾ | എല്ലാ മാസവും പ്രവചനാതീതമായി തീരുന്നു |
| മൂല്യനിർണ്ണയവും ഗവേഷണ സ്വിപ്പുകളും | ജോലികൾക്കിടയിൽ നിഷ്‌ക്രിയമായ ക്ലസ്റ്ററുകൾ | മറ്റേതൊരു പാറ്റേണിനേക്കാളും വേഗത്തിൽ പാഴാക്കുന്നു |
| ആദ്യമായി വലിയ തോതിലുള്ള പരിശീലനം | ആയിരക്കണക്കിന് ആക്സിലറേറ്റർ-മണിക്കൂറുകൾ | ഒരു റൗണ്ടിംഗ് പിശക് |
പരിഗണിക്കാവുന്ന മൂന്ന് ചെലവ് രീതികളുണ്ട്:
ഉപയോഗക്ഷമത നിരക്കിനെക്കാൾ പ്രധാനം. 40% ഉപയോഗക്ഷമതയിലുള്ള ഒരു ക്ലസ്റ്റർ 90% ഉപയോഗക്ഷമതയിലുള്ള ഒന്നിന്റെ അതേ മണിക്കൂർ നിരക്കിൽ നിങ്ങളെ ചെലവഴിക്കുന്നു. പാതി-നിഷ്‌ക്രിയമായ ജോലികൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ മണിക്കൂർ നിരക്ക് തേടുന്നത് തെറ്റായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനാണ്.
മൾട്ടി-നോഡ് സ്കേലിംഗ് സബ്-ലീനിയർ ആണ്. നോട്ടുകൾ ഇരട്ടിയാക്കുന്നത് വാൾ-ക്ലോക്ക് സമയം ഒരിക്കലും പകുതിയാക്കില്ല. ഇന്റർകണക്റ്റും ഡാറ്റ ലോഡിംഗും പരിമിതികളാകുന്നു, സൈദ്ധാന്തികവും യഥാർത്ഥവുമായ ത്രൂപുട്ടിനിടയിലുള്ള വിടവിലാണ് ക്രെഡിറ്റുകൾ അപ്രത്യക്ഷമാകുന്നത്.
സ്റ്റോറേജും ഡാറ്റാ നീക്കവും രണ്ടാമത്തെ ബില്ലാണ്. ചെക്ക്പോയിന്റുകൾ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ക്രോസ്-സോൺ ട്രാഫിക് എന്നിവ ആക്സിലറേറ്റർ ലൈനിനൊപ്പം നിശബ്ദമായി ശേഖരിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ കമ്പ്യൂട്ടിന് ബാധകമായ ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് ഇതിനെല്ലാം കവർ ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞെന്ന് വരില്ല.
AWS Trainium, GPU ഇൻസ്റ്റൻസുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ വില-പ്രകടനയിലാണ് സ്ഥാപിക്കുന്നത്, തലക്കെട്ട് മണിക്കൂർ വിലയിൽ അല്ല. ഏതെങ്കിലും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച താരതമ്യത്തെ ഒരു വിതരണക്കാരന്റെ അവകാശവാദമായി കണക്കാക്കുക, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മോഡൽ ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക, കാരണം ഫലം വാസ്തുവിദ്യയെയും സീക്വൻസ് ദൈർഘ്യത്തെയും വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Lovable Up to $150
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS Trainium ക്രെഡിറ്റുകൾ എന്തിനൊക്കെയാണ് സ്റ്റാക്ക് ചെയ്യുന്നത്
കമ്പ്യൂട്ട് ക്രെഡിറ്റുകളും മോഡൽ ക്രെഡിറ്റുകളും വ്യത്യസ്ത ബില്ലുകളാണ്, ഏറ്റവും ശക്തമായ ഫണ്ടിംഗ് സ്ഥാനം വിവിധ ലെയറുകളിലുടനീളം ഒന്നിലധികം ഇടത്തരം ഗ്രാന്റുകൾ കൈവശം വെക്കുക എന്നതാണ്, അല്ലാതെ ഒരു ലെയറിൽ ഒരു വലിയ ഗ്രാന്റ് കൈവശം വെക്കുന്നതിനേക്കാൾ.
മിക്ക AI സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളും നാല് പ്രത്യേക ബില്ലുകൾ അടയ്ക്കുന്നു. അതിലൊന്ന് കവർ ചെയ്യുന്ന ഒരു ഗ്രാന്റ് സഹായകരമാണ്. മൂന്നെണ്ണം കവർ ചെയ്യുന്ന ഒരു സംയോജനം ഒരു വർഷത്തെ റൺവേ ആണ്.
| സ്റ്റാക്കിലെ ലെയർ | ഇത് എന്തിനാണ് നൽകുന്നത് | സാധാരണ ക്രെഡിറ്റ് സ്കെയിൽ |
|---|---|---|
| ആക്സിലറേറ്റർ കമ്പ്യൂട്ട് (Trainium) | പരിശീലന റണ്ണുകൾ, സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത ഇൻഫെറൻസ് | $300,000 വരെ |
| ജനറൽ ക്ലൗഡ് (സ്റ്റോറേജ്, ഡാറ്റ, സെർവിംഗ്) | മോഡലിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള എല്ലാം | അഞ്ച് മുതൽ ആറ് വരെ അക്കങ്ങൾ |
| മോഡൽ API-കൾ (Anthropic, OpenAI, Google) | നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം നടത്തുന്ന കോളുകൾ | നാല് മുതൽ ആറ് വരെ അക്കങ്ങൾ |
| ഡെവ് ടൂളിംഗ്, നിരീക്ഷണം | നിർമ്മാണം, നിരീക്ഷണം, വിലയിരുത്തൽ | നൂറുകണക്കിന് മുതൽ ആയിരം വരെ |
Trainium ആദ്യ നിരയിൽ മാത്രമാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും സ്വയം പരിശീലിക്കാത്ത ഭാഗങ്ങൾക്കായി ഒരു ഫ്രോണ്ടിയർ API വിളിക്കുകയും ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരേ സമയം ഒന്നാം നിരയും മൂന്നാം നിരയും അടയ്ക്കുന്നു, നിങ്ങൾ രണ്ടിനും അപേക്ഷിക്കണം. പ്രോഗ്രാമുകൾക്കിടയിലുള്ള അനുയോജ്യത വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, അതാണ് AI Perks പരിഹരിക്കാൻ നിലവിലുള്ളതിൻ്റെ വിശദാംശം.
ഫൗണ്ടർമാർ Trainium തെറ്റായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് എന്താണ്
ഏറ്റവും ചെലവേറിയ തെറ്റ് Trainium ഒരു ഡ്രോപ്പ്-ഇൻ GPU സ്വാപ്പ് ആയി ബഡ്ജറ്റ് ചെയ്യുകയും ക്രെഡിറ്റുകൾ പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങിക്കഴിഞ്ഞി പോർട്ടിംഗ് ചെലവ് കണ്ടെത്തുകയുമാണ്.
നാല് ആവർത്തന പിശകുകൾ:
പോർട്ട് ചെയ്യലിനെ വിലകുറച്ച് കാണുന്നത്. പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഫ്രെയിംവർക്ക് പാതകളിലൂടെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ വാസ്തുവിദ്യകൾ വൃത്തിയായി മാറുന്നു. കസ്റ്റം CUDA കെർണലുകൾ, അസാധാരണമായ ശ്രദ്ധാ വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഏറ്റവും പുതിയ ഗവേഷണ കോഡുകൾ എന്നിവ അങ്ങനെയില്ല. ഒരു റോഡ്മാപ്പ് ഇതിലേക്ക് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ യഥാർത്ഥ പരിശീലന ഘട്ടം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക.
ക്രെഡിറ്റുകൾ ശേഷി പരിഹരിക്കുമെന്ന് കരുതുന്നത്. ഒരു ക്രെഡിറ്റ് ബാലൻസ് എന്നത് ഒരു ബില്ലിംഗ് ഉപകരണമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള റീജിയണിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള സമയത്ത്, വലിയ മൾട്ടി-നോഡ് ക്ലസ്റ്റർ ലഭിക്കുന്നത് ഒരു ശേഷിയും സംവരണ പ്രശ്നവുമാണ്, പണം മാത്രം അത് പരിഹരിക്കില്ല.
ഘടികാരം വളരെ നേരത്തെ ആരംഭിക്കുന്നത്. കമ്പ്യൂട്ട് ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് സമയപരിധിയുണ്ട്. അത് ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ജോലിക്ക് മാസങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് ഒരു വലിയ ഗ്രാന്റ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നത് ഫൗണ്ടർമാർ പാഴാക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ മാർഗ്ഗമാണ്, ഹെഡ്‌ലൈൻ തുകയെക്കാൾ സീക്വൻസിംഗ് പ്രധാനം.
തെറ്റായ യൂണിറ്റ് അളക്കുന്നത്. മണിക്കൂർ നിരക്ക് നിങ്ങളുടെ ചെലവല്ല. പൂർത്തിയാക്കിയ ഓരോ പരിശീലന റണ്ണിനും, അല്ലെങ്കിൽ സേവനം നൽകിയ ഓരോ മില്യൺ ടോക്കണിനും ഉള്ള ചെലവാണ്. മണിക്കൂർ സംഖ്യ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ടീമുകൾ ഏറ്റവും വിലകുറഞ്ഞ ഇൻസ്റ്റൻസിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ഫലത്തിന് കൂടുതൽ പണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
അഞ്ചാമത്തെ, നിശബ്ദമായ തെറ്റ് ഒരു പ്രോഗ്രാമിന് അപേക്ഷിക്കുകയും നിർത്തുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. വിവിധ ദാതാക്കൾക്കിടയിൽ അംഗീകാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ കുറച്ച് അപേക്ഷകൾ ഒരെണ്ണത്തേക്കാൾ മികച്ചതാണ്. getaiperks.com പൂർണ്ണമായ സെറ്റ് ജീവിക്കുന്ന സ്ഥലമാണ്.
തുടക്കക്കാർക്കുള്ള മികച്ച AI ക്രെഡിറ്റുകൾ
ഈ അംഗീകൃത പ്രോഗ്രാമുകളിലൂടെ നേരിട്ട് അപേക്ഷിക്കുക.
Claude (via program) $100,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
OpenAI (via program) $2,500
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Anthropic $20,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
AWS $300,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Google Cloud $350,000
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
Lovable Up to $150
തുടക്കത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
കമ്പ്യൂട്ട് ക്രെഡിറ്റ് പ്രോഗ്രാമുകളിൽ Trainium എവിടെയാണ് നിലകൊള്ളുന്നത്
Trainium ഒരു തിരക്കേറിയ ആക്സിലറേറ്റർ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ ഒരു ഓപ്ഷനാണ്, ഉപയോഗപ്രദമായ താരതമ്യം ഏറ്റവും വലിയ ഹെഡ്‌ലൈൻ സംഖ്യയല്ല, മറിച്ച് ഓരോ പ്രോഗ്രാമും യഥാർത്ഥത്തിൽ ഏത് ബില്ലാണ് അടയ്ക്കുന്നത് എന്നതാണ്.
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia, കൂടാതെ വളരുന്ന ഒരു കൂട്ടം സെർവർലെസ് GPU ദാതാക്കൾ എന്നിവയെല്ലാം AI സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളെ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ക്രെഡിറ്റ് പ്രോഗ്രാമുകൾ നടത്തുന്നു. പരസ്യം ചെയ്ത തുകകൾ അവയ്ക്കിടയിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, കാരണം ഓരോന്നും ആക്സിലറേറ്റർ മണിക്കൂറുകൾ, ജനറൽ ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ, മാനേജ്ഡ് മോഡൽ എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ എന്നിവയുടെ വ്യത്യസ്ത മിശ്രിതം കവർ ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാത്ത സേവനങ്ങൾക്ക് മാത്രം പണം നൽകുന്ന ഒരു വലിയ ഗ്രാന്റ്, നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ തടസ്സത്തെ കവർ ചെയ്യുന്ന ഒരു മിതമായ ഗ്രാന്റിനേക്കാൾ മൂല്യം കുറഞ്ഞതാണ്.
ഒരു കമ്പ്യൂട്ട് ഗ്രാന്റിൽ നിന്ന് മൂല്യം നേടുന്ന ടീമുകളെ ഉപയോഗിക്കാത്ത ഒന്നുള്ള ടീമുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നത് മൂന്ന് കാര്യങ്ങളാണ്:
തയ്യാറെടുപ്പ് വലുപ്പത്തെ മറികടക്കുന്നു. ഒരു ഗ്രാന്റ് ലൈവ് ആയിരിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് എത്രത്തോളം ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയും എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓടിക്കാൻ തയ്യാറുള്ള പരിശീലന കോഡുള്ള ടീമുകൾ ആക്സിലറേറ്റർ ക്രെഡിറ്റുകളെ ഫലങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു. ഒരു ബേസ് മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ടീമുകൾ ബാലൻസ് നിശ്ചലമായി ഇരിക്കുന്നത് കാണാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
വ്യാപ്തി കേന്ദ്രീകരണത്തെ മറികടക്കുന്നു. വിവിധ ദാതാക്കൾക്കിടയിൽ അംഗീകാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, ആക്സിലറേറ്റർ കമ്പ്യൂട്ട്, ജനറൽ ക്ലൗഡ്, മോഡൽ API-കൾ, ടൂളിംഗ് എന്നിവയിലുടനീളം ഒന്നിലധികം ഇടത്തരം ഗ്രാന്റുകൾ കൈവശം വെക്കുന്നത് ഒരു ലെയറിൽ ഒരു വലിയ ഗ്രാന്റിനേക്കാൾ ശക്തമായ സ്ഥാനമാണ്.
നിബന്ധനകൾ മാറുന്നു. ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്രോഗ്രാമുകൾ മറ്റേതൊരു ക്രെഡിറ്റ് വിഭാഗത്തേക്കാളും കൂടുതൽ തവണ തുകകളും കവറേജും യോഗ്യതാ മാനദണ്ഡങ്ങളും പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൻ്റെ ഒരു സ്നാപ്‌ഷോട്ട് ഫൗണ്ടർമാർ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ പഴകുന്നു. AI Perks നിലവിലുള്ള ചിത്രം നിലനിർത്തുന്നത് ഒരു ജോലിയായതുകൊണ്ട് നിലവിലുണ്ട്.
സാധാരണയായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
സൗജന്യ AWS Trainium ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് എത്രത്തോളം മൂല്യമുണ്ട്?
$300,000 വരെ, ചിലപ്പോൾ 300K AWS ക്രെഡിറ്റുകൾ എന്ന് എഴുതാം, AWS ആക്സിലറേറ്റർ ഇൻസ്റ്റൻസുകളിൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനോ സേവനം നൽകുന്നതിനോ ഉള്ള സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾക്ക്. ആദ്യഘട്ട കമ്പനിക്ക് ലഭ്യമായ ഏറ്റവും വലിയ കമ്പ്യൂട്ട് ഗ്രാന്റുകളിൽ ഒന്നാണിത്. യോഗ്യത നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ കേസിനേക്കാൾ ഘട്ടത്തെയും ഫണ്ടിംഗിനെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, നിലവിലെ നിബന്ധനകൾ getaiperks.com ൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
AWS Trainium എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
Trainium എന്നത് ഡീപ് ലേണിംഗിനായുള്ള Amazonന്റെ ഇഷ്ടാനുസൃത ആക്സിലറേറ്റർ ആണ്. ആദ്യമായി മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാനും, തുടർച്ചയായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് നടത്താനും, ഓപ്പൺ-വെയിറ്റ് മോഡലുകൾ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യാനും, ഉയർന്ന അളവിൽ സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത ഇൻഫെറൻസ് നടത്താനും ടീമുകൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് EC2 Trn ഇൻസ്റ്റൻസുകളായി ഉപയോഗിക്കുകയും AWS Neuron SDK വഴി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ പരിശീലന സ്റ്റാക്ക് നിങ്ങൾ തന്നെ നൽകുന്നു.
GPU വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുന്നതിനേക്കാൾ Trainium ചെലവ് കുറഞ്ഞതാണോ?
AWS Trainium നെ വില-പ്രകടനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് സ്ഥാപിക്കുന്നത്, അല്ലാതെ മണിക്കൂർ വിലയല്ല. സത്യസന്ധമായ ഉത്തരം അത് നിങ്ങളുടെ മോഡലിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ്. Neuron കംപൈലറിലേക്ക് വൃത്തിയായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ വർക്ക്ലോഡുകൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അസാധാരണമായ വാസ്തുവിദ്യകൾ അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം കെർണലുകൾ പോർട്ടിംഗ് ശ്രമത്തിനും കുറഞ്ഞ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗക്ഷമതയ്ക്കും നേട്ടം നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം.
എനിക്ക് Trainium ക്രെഡിറ്റുകൾ മോഡൽ API ക്രെഡിറ്റുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, മിക്ക ടീമുകളും അങ്ങനെ ചെയ്യണം. അവ വ്യത്യസ്ത ബില്ലുകൾ കവർ ചെയ്യുന്നു: Trainium എന്നത് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതും ആണ്, അതേസമയം Anthropic, OpenAI, Google ക്രെഡിറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം അതിന് ചുറ്റും നടത്തുന്ന ഫ്രോണ്ടിയർ API കോളുകൾ കവർ ചെയ്യുന്നു. രണ്ടും കൈവശം വെക്കുന്നത് എങ്ങനെ ഫൗണ്ടർമാർ ഒരു മുഴുവൻ വർഷം കവർ ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ്. AI Perks ൽ എന്താണ് സ്റ്റാക്ക് ചെയ്യുന്നത് എന്ന് കാണുക.
എനിക്ക് എൻ്റെ PyTorch കോഡ് Trainiumനായി വീണ്ടും എഴുതേണ്ടതുണ്ടോ?
സാധാരണയായി ഒരു പുനരെഴുത്ത് ആവശ്യമില്ല, പക്ഷെ ഒരു പോർട്ട് പ്രതീക്ഷിക്കുക. AWS Neuron SDK PyTorch, JAX എന്നിവയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു, സാധാരണ മോഡൽ വാസ്തുവിദ്യകൾ കോൺഫിഗറേഷൻ മാറ്റങ്ങളോടെ മാറുന്നു. കസ്റ്റം കെർണലുകളും പിന്തുണയ്ക്കാത്ത ഓപ്പറേഷനുകളുമാണ് യഥാർത്ഥ ജോലി വരുന്നത്, അതിനാൽ അതിനെക്കുറിച്ച് പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു മുഴുവൻ പരിശീലന ഘട്ടം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക.
ഒരു സ്റ്റാർട്ടപ്പ് മറ്റെന്തെല്ലാം കമ്പ്യൂട്ട് ക്രെഡിറ്റുകൾക്ക് അപേക്ഷിക്കണം?
AWS, Google Cloud, Azure, Nvidia, കൂടാതെ നിരവധി സെർവർലെസ് GPU ദാതാക്കൾ എന്നിവയെല്ലാം സ്റ്റാർട്ടപ്പ് പ്രോഗ്രാമുകൾ നടത്തുന്നു, അവയിൽ പലതും പരസ്പരം അനുയോജ്യമാണ്. AI Perks $7.7M ക്രെഡിറ്റുകൾ 194 കമ്പനികളിലായി ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, ഓരോന്നിനും നിലവിലെ നിബന്ധനകളോടെ, getaiperks.com ൽ.
getaiperks.com ൽ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക →
മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുക. സിലിക്കണിന് മറ്റൊരാൾക്ക് പണം നൽകാൻ അനുവദിക്കുക.
