AI Perks اسٹارٹ اپس اور ڈویلپرز کو پیسے بچانے میں مدد کرنے کے لیے AI ٹولز، کلاؤڈ سروسز اور APIs پر خصوصی ڈسکاؤنٹس، کریڈٹس اور ڈیلز تک رسائی فراہم کرتا ہے۔
مفت AWS Trainium کریڈٹس کی کیا قیمت ہے؟
AWS Trainium کریڈٹس اسٹارٹ اپس کے لیے $300,000 تک ہیں جو Amazon کے اپنے AI ایکسلریٹرز پر ماڈلز کو تربیت دیتے ہیں یا سرو کرتے ہیں، جو اسے ابتدائی مرحلے کی ٹیم کے لیے سب سے بڑے سنگل کمپیوٹ گرانٹس میں سے ایک بناتا ہے۔
یہ رقم اس لیے بڑی ہے کیونکہ ورک لوڈ مہنگا ہے۔ جس کمپنی کے پاس اپنے ماڈل ویٹس ہیں، اس کے لیے ایکسلریٹر گھنٹے وہ واحد لائن آئٹم ہے جو پروڈکٹ کے کسٹمرز ہونے سے پہلے ہی پے رول سے زیادہ ہو سکتا ہے۔
اہلیت کا انحصار اسٹیج اور فنڈنگ پر ہے نہ کہ اس بات پر کہ آپ کیا بنانے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ AI Perks 194 کمپنیوں میں $7.7M کریڈٹس کے ساتھ موجودہ شرائط کو ٹریک کرتا ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Lovable Up to $150
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS Trainium دراصل کس لیے ہے
Trainium ایک چپ ہے، سروس نہیں۔ AWS نے اسے ڈیپ لرننگ ٹریننگ اور ہائی-وولیم انفرنس کے لیے ڈیزائن کیا ہے، اور آپ اسے ہوسٹڈ API کے بجائے اپنے اسٹیک کو چلانے والے EC2 Trn انسٹنس کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔
یہ فرق طے کرتا ہے کہ کریڈٹس آپ کے لیے مفید ہیں یا نہیں۔ اس سے دو چیزیں نکلتی ہیں:
آپ ٹریننگ کوڈ لاتے ہیں۔ Trainium انسٹنسز آپ کو را ایکسلریٹر کیپیسٹی فراہم کرتے ہیں۔ آپ کا فریم ورک، آپ کا ڈسٹری بیوٹڈ ٹریننگ سیٹ اپ، آپ کی چیک پوائنٹنگ، آپ کی آرکیسٹریشن۔
سافٹ ویئر لیئر AWS Neuron SDK ہے۔ Neuron وہی ہے جو PyTorch یا JAX گراف کو Trainium رن ٹائم میں کمپائل کرتا ہے۔ یہ وہ چیز ہے جو ایک ماڈل کو اس سلیکون پر تیزی سے چلاتی ہے، اور یہ وہ چیز بھی ہے جو پورٹنگ کو غیر معمولی بناتی ہے۔
Trainium کا ایک بہن لائن ہے، Inferentia، جو انفرنس کے لیے ہے، حالانکہ نئی Trainium جنریشنز دونوں کے لیے مارکیٹ کی جاتی ہیں۔ AWS چپ جنریشن کو باقاعدگی سے دہراتا ہے، اور آپ دراصل کون سی جنریشن حاصل کر سکتے ہیں یہ ریجن اور کیپیسٹی پر منحصر ہے نہ کہ آپ کے کریڈٹ بیلنس پر۔
Trainium ان ٹیموں کے لیے موزوں ہے جو اوپن ویٹ ماڈلز کو فائن ٹیون کرتے ہیں، ڈومین ڈیٹا پر جاری پری-ٹریننگ کرتے ہیں، یا والیم میں انفرنس کو سیلف-ہوسٹ کرتے ہیں۔ اگر آپ کا پروڈکٹ صرف کسی اور کے ماڈل کو API کے ذریعے کال کرتا ہے، تو یہ غلط لیئر ہے، اور آپ اس کے بجائے ماڈل کریڈٹس چاہتے ہیں۔ AI Perks دونوں زمروں کو ساتھ ساتھ درج کرتا ہے۔
Trainium کی لاگت پیمانے پر کیسے برتاؤ کرتی ہے
ایکسیلریٹر خرچ انسٹنس-آورز میں بل کیا جاتا ہے، درخواستوں میں نہیں، لہذا بل ٹریک کرتا ہے کہ آپ کا کلر کتنا وقت اپ ہے اور آپ اسے کتنی اچھی طرح استعمال کرتے ہیں، نہ کہ آپ نے کتنا آؤٹ پٹ تیار کیا۔
کسی بڑے کریڈٹ گرانٹ کو خرچ کرنے سے پہلے یہ سب سے اہم چیز ہے جس کو سمجھنا ضروری ہے۔
| ورک لوڈ | بل کو کیا چلاتا ہے | $300,000 کیسے برتاؤ کرتا ہے |
|---|---|---|
| اوپن ویٹ ماڈلز کی فائن ٹیوننگ | مختصر ملٹی-نوڈ برسٹس | بہت سے تجربات کا احاطہ کرتا ہے، ختم کرنا مشکل ہے |
| ڈومین ڈیٹا پر جاری پری-ٹریننگ | ہفتوں کا مسلسل کلر ٹائم | ایک سنجیدہ رن، سلسلہ وار نہیں |
| مستقل لوڈ پر سیلف-ہوسٹڈ انفرنس | ہمیشہ آن انسٹنس آورز | ہر مہینے قابل پیش گوئی کے ساتھ جلتا ہے |
| تشخیص اور تحقیق کے سویپس | ملازمتوں کے درمیان بیکار کلرز | کسی بھی دوسرے نمونے سے تیزی سے ضائع ہوتا ہے |
| شروع سے فرنٹیر-اسکیل ٹریننگ | ہزاروں ایکسلریٹر-آورز | ایک گولڈ ایرر |
تین لاگت کے رویے قابلِ منصوبہ بندی ہیں:
استعمال ریٹ پر حاوی ہوتا ہے۔ 40% استعمال والے کلر کا فی گھنٹہ وہی لاگت آتا ہے جو 90% والے کا۔ آدھے بیکار ملازمتوں کو چلاتے ہوئے سستے گھنٹے کی شرح کا تعاقب کرنا غلط آپٹیمائزیشن ہے۔
ملٹی-نوڈ اسکیلنگ سب-لینئر ہے۔ نوڈز کو دوگنا کرنے سے وال-کلاک ٹائم شاذ و نادر ہی آدھا ہوتا ہے۔ انٹر کنیکٹ اور ڈیٹا لوڈنگ حد بن جاتے ہیں، اور نظریہ اور حاصل شدہ تھرو پٹ کے درمیان کا فرق وہ جگہ ہے جہاں کریڈٹس غائب ہو جاتے ہیں۔
سٹوریج اور ڈیٹا موومنٹ دوسرا بل ہے۔ چیک پوائنٹس، ڈیٹا سیٹس اور کراس-زون ٹریفک ایکسلریٹر لائن کے ساتھ خاموشی سے جمع ہوتے ہیں، اور کمپیوٹ پر لاگو ہونے والے کریڈٹس ان سب کا احاطہ نہیں کر سکتے ہیں۔
AWS Trainium کو ہیڈ لائن گھنٹے کی قیمت کے بجائے موازنہ GPU انسٹنسز کے خلاف قیمت-کارکردگی پر رکھتا ہے۔ کسی بھی شائع شدہ موازنہ کو وینڈر کا دعویٰ سمجھیں اور اپنے ماڈل کو خود بینچ مارک کریں، کیونکہ نتیجہ آرکیٹیکچر اور سیکوئنس کی لمبائی پر بہت زیادہ منحصر ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Lovable Up to $150
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS Trainium کریڈٹس کس چیز کے ساتھ اسٹیک ہوتے ہیں
کمپیوٹ کریڈٹس اور ماڈل کریڈٹس مختلف بل ہیں، اور سب سے مضبوط فنڈنگ پوزیشن ایک ہی لیئر میں ایک بڑے گرانٹ کے بجائے مختلف لیئرز میں کئی درمیانے درجے کے گرانٹس کو رکھنا ہے۔
زیادہ تر AI اسٹارٹ اپس چار الگ الگ بل ادا کرتے ہیں۔ ایک گرانٹ جو ان میں سے ایک کا احاطہ کرتا ہے مددگار ہے۔ ایک مجموعہ جو تین کا احاطہ کرتا ہے ایک سال کا رن وے ہے۔
| اسٹیک کی لیئر | یہ کس چیز کی ادائیگی کرتا ہے | عام کریڈٹ پیمانہ |
|---|---|---|
| ایکسیلریٹر کمپیوٹ (Trainium) | ٹریننگ رن، سیلف-ہوسٹڈ انفرنس | $300,000 تک |
| جنرل کلاؤڈ (سٹوریج، ڈیٹا، سروینگ) | ماڈل کے ارد گرد لپیٹا ہوا سب کچھ | پانچ سے چھ اعداد |
| ماڈل APIs (Anthropic, OpenAI, Google) | آپ کا پروڈکٹ جو کال کرتا ہے | چار سے چھ اعداد |
| ڈویلپمنٹ ٹولنگ اور آبزروئیبلٹی | بلڈنگ، مانیٹرنگ، ایویلیویٹنگ | سینکڑوں سے کم ہزاروں |
Trainium صرف پہلی قطار میں بیٹھتا ہے۔ اگر آپ خود ایک ماڈل کو تربیت دیتے ہیں اور اپنے وہ حصے جو خود تربیت نہیں دیے ہیں، ان کے لیے فرنٹیر API کو کال کرتے ہیں، تو آپ ایک ہی وقت میں ایک اور تین قطاروں کی ادائیگی کر رہے ہیں، اور آپ کو دونوں کے لیے درخواست دینی چاہیے۔ پروگراموں کے درمیان مطابقت مختلف ہوتی ہے، اور یہی وہ تفصیل ہے جسے AI Perks حل کرنے کے لیے موجود ہے۔
فاؤنڈرز Trainium کے بارے میں کیا غلط سمجھتے ہیں
سب سے مہنگی غلطی Trainium کو ایک ڈراپ-ان GPU سویپ کے طور پر بجٹ کرنا اور کریڈٹس پہلے ہی چلنے کے بعد پورٹنگ لاگت کا پتہ لگانا ہے۔
چار بار بار ہونے والی غلطیاں:
پورٹ کو کم سمجھنا۔ معیاری ٹرانسفارمر آرکیٹیکچرز جو معاون فریم ورک پاتھز سے چلتے ہیں وہ صاف ستھری طرح منتقل ہو جاتے ہیں۔ کسٹم CUDA کرنلز، غیر معمولی توجہ کے تغیرات اور بلیڈنگ-ایج ریسرچ کوڈ ایسا نہیں کرتے ہیں۔ اسے روڈ میپ کے لیے وابستہ کرنے سے پہلے حقیقی ڈیٹا پر ایک حقیقی ٹریننگ مرحلے کو بینچ مارک کریں۔
کریڈٹس کیپیسٹی کو حل کرتے ہیں یہ فرض کرنا۔ کریڈٹ بیلنس ایک بلنگ کا آلہ ہے۔ جس ریجن میں آپ چاہتے ہیں، جس وقت آپ اسے چاہتے ہیں، اس میں ایک بڑا ملٹی-نوڈ کلر حاصل کرنا ایک کیپیسٹی اور ریزرویشن کا مسئلہ ہے جسے صرف پیسہ حل نہیں کرتا۔
گھڑی کو بہت جلد شروع کرنا۔ کمپیوٹ کریڈٹس ٹائم-باکسڈ ہوتے ہیں۔ آپ کے پاس ایسا ورک لوڈ ہونے سے مہینوں پہلے ایک بڑا گرانٹ فعال کرنا جو اسے جذب کر سکے، وہ سب سے عام طریقہ ہے جس سے فاؤنڈرز اسے ضائع کرتے ہیں، اور ترتیب اہم رقم سے زیادہ اہم ہے۔
غلط یونٹ کی پیمائش کرنا۔ فی گھنٹہ کی شرح آپ کی لاگت نہیں ہے۔ فی مکمل ٹریننگ رن لاگت، یا فی ملین ٹوکن سر کی لاگت ہے۔ جو ٹیمیں گھنٹے کی تعداد کو ٹریک کرتی ہیں وہ سب سے سستے انسٹنس کے لیے آپٹیمائز کرتی ہیں اور نتیجے میں فی نتیجہ زیادہ ادائیگی کرتی ہیں۔
پانچویں، پر سکون غلطی ایک پروگرام کے لیے درخواست دینا اور رک جانا ہے۔ فراہم کنندگان کے درمیان منظوری کے معیارات اتنے مختلف ہوتے ہیں کہ درخواستوں کا ایک ہینڈ فل ایک احتیاط سے کیے گئے ایک سے بہتر ہوتا ہے۔ getaiperks.com وہ جگہ ہے جہاں پورا سیٹ رہتا ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Claude (via program) $100,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
OpenAI (via program) $2,500
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Anthropic $20,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
AWS $300,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Google Cloud $350,000
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Lovable Up to $150
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
Compute Credit Programs کے درمیان Trainium کہاں بیٹھتا ہے
Trainium ایک ہجوم والے ایکسلریٹر پروگراموں کے میدان میں ایک آپشن ہے، اور مفید موازنہ یہ نہیں ہے کہ کون سی ہیڈ لائن نمبر سب سے بڑی ہے بلکہ ہر پروگرام بل کے کس حصے کو دراصل ریٹائر کرتا ہے۔
AWS، Google Cloud، Azure، Nvidia اور سرور لیس GPU فراہم کنندگان کا ایک بڑھتا ہوا سیٹ سبھی AI اسٹارٹ اپس کے لیے تیار کردہ کریڈٹ پروگرام چلاتے ہیں۔ مشتہر شدہ رقم ان سب کے درمیان موازنہ کے قابل نہیں ہے، کیونکہ ہر ایک ایکسلریٹر گھنٹے، جنرل کلاؤڈ سروسز اور مینجڈ ماڈل اینڈ پوائنٹس کے مختلف مرکب کا احاطہ کرتا ہے۔ ایک بڑا گرانٹ جو صرف ان خدمات کے لیے ادائیگی کرتا ہے جن کا آپ استعمال نہیں کرتے، ایک معمولی سے کم مالیت کا ہے جو آپ کی اصل رکاوٹ کو پورا کرتا ہے۔
تین چیزیں ان ٹیموں کو الگ کرتی ہیں جو کمپیوٹ گرانٹ سے قدر حاصل کرتی ہیں ان ٹیموں سے جو اسے غیر استعمال شدہ رکھتی ہیں:
تیاری سائز سے بہتر ہے۔ گرانٹ کی مالیت وہی ہے جو آپ اسے لائیو ہونے کے دوران جذب کر سکتے ہیں۔ ٹریننگ کوڈ تیار رکھنے والی ٹیمیں ایکسلریٹر کریڈٹس کو نتائج میں بدل دیتی ہیں۔ جو ٹیمیں اب بھی بیس ماڈل کا انتخاب کر رہی ہیں وہ بیلنس کو ساکت دیکھتی ہیں۔
وسعت ارتکاز سے بہتر ہے۔ فراہم کنندگان کے درمیان منظوری کے معیار اتنے مختلف ہوتے ہیں کہ ایکسلریٹر کمپیوٹ، جنرل کلاؤڈ، ماڈل APIs اور ٹولنگ میں کئی درمیانے درجے کے گرانٹس رکھنا، ایک ہی لیئر میں ایک بڑے گرانٹ سے زیادہ مضبوط پوزیشن ہے۔
شرائط بدلتی ہیں۔ انفراسٹرکچر پروگرام کسی بھی دوسرے کریڈٹ کیٹیگری سے زیادہ بار رقوم، کوریج اور کوالیفائنگ معیار کو بہتر بناتے ہیں، لہذا منظر نامے کی ایک سنیپ شاٹ فاؤنڈرز کی توقع سے زیادہ تیزی سے باسی ہو جاتی ہے۔ AI Perks اس لیے موجود ہے کیونکہ اس تصویر کو موجودہ رکھنا خود میں ایک کام ہے۔
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
مفت AWS Trainium کریڈٹس کی کیا قیمت ہے؟
$300,000 تک، کبھی کبھی 300K AWS کریڈٹس کے طور پر لکھا جاتا ہے، اسٹارٹ اپس کے لیے جو AWS ایکسلریٹر انسٹنسز پر ماڈلز کو تربیت دیتے ہیں یا سرو کرتے ہیں۔ یہ ابتدائی مرحلے کی کمپنی کے لیے دستیاب سب سے بڑے سنگل کمپیوٹ گرانٹس میں سے ایک ہے۔ اہلیت کا انحصار اسٹیج اور فنڈنگ پر ہے نہ کہ آپ کے استعمال کے معاملے پر، اور موجودہ شرائط getaiperks.com پر ٹریک کی جاتی ہیں۔
AWS Trainium کس لیے استعمال ہوتا ہے؟
Trainium ڈیپ لرننگ کے لیے Amazon کا کسٹم ایکسلریٹر ہے۔ ٹیمیں اسے شروع سے ماڈلز کو تربیت دینے، جاری پری-ٹریننگ، اوپن ویٹ ماڈلز کو فائن ٹیون کرنے اور ہائی-وولیم سیلف-ہوسٹڈ انفرنس کے لیے استعمال کرتی ہیں۔ اسے EC2 Trn انسٹنسز کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے اور AWS Neuron SDK کے ذریعے پروگرام کیا جاتا ہے، لہذا آپ خود ٹریننگ اسٹیک فراہم کرتے ہیں۔
کیا Trainium GPU کرائے پر لینے سے سستا ہے؟
AWS Trainium کو ہیڈ لائن گھنٹے کی قیمت کے بجائے قیمت-کارکردگی پر رکھتا ہے، اور ایماندار جواب یہ ہے کہ یہ آپ کے ماڈل پر منحصر ہے۔ معیاری ٹرانسفارمر ورک لوڈز جو Neuron کمپائلر پر صاف ستھری طرح سے نقشہ بناتے ہیں وہ اچھا کرتے ہیں۔ غیر معمولی آرکیٹیکچرز یا کسٹم کرنلز پورٹنگ کی کوشش اور کم حاصل شدہ استعمال کے لیے فائدہ کھو سکتے ہیں۔
کیا میں Trainium کریڈٹس کو ماڈل API کریڈٹس کے ساتھ ملا سکتا ہوں؟
جی ہاں، اور زیادہ تر ٹیموں کو ایسا کرنا چاہیے۔ وہ مختلف بلوں کا احاطہ کرتے ہیں: Trainium وہ جگہ ہے جہاں آپ کا اپنا ماڈل تربیت اور چلتا ہے، جبکہ Anthropic، OpenAI اور Google کریڈٹس ان فرنٹیئر API کالز کا احاطہ کرتے ہیں جو آپ کا پروڈکٹ اس کے ارد گرد کرتا ہے۔ دونوں کو رکھنا فاؤنڈرز کو ایک مکمل سال کا احاطہ کرنے کا طریقہ ہے۔ دیکھیں کہ AI Perks پر کیا اسٹیک ہوتا ہے۔
کیا مجھے اپنے PyTorch کوڈ کو Trainium کے لیے دوبارہ لکھنا ہوگا؟
عام طور پر دوبارہ لکھنے کی ضرورت نہیں، لیکن پورٹ کی توقع رکھیں۔ AWS Neuron SDK PyTorch اور JAX میں پلگ ان کرتا ہے، اور عام ماڈل آرکیٹیکچرز کنفیگریشن تبدیلیوں کے ساتھ منتقل ہو جاتے ہیں۔ کسٹم کرنلز اور غیر تعاون یافتہ آپریشنز وہ جگہ ہیں جہاں حقیقی کام ہوتا ہے، لہذا اس کے ارد گرد منصوبہ بندی کرنے سے پہلے ایک مکمل ٹریننگ مرحلے کو بینچ مارک کریں۔
اسٹارٹ اپس کو کن دیگر Compute کریڈٹس کے لیے درخواست دینی چاہیے؟
AWS، Google Cloud، Azure، Nvidia اور کئی سرور لیس GPU فراہم کنندگان سبھی اسٹارٹ اپ پروگرام چلاتے ہیں، اور ان میں سے کئی ایک دوسرے کے ساتھ مطابقت پذیر ہیں۔ AI Perks getaiperks.com پر، موجودہ شرائط کے ساتھ، 194 کمپنیوں میں $7.7M کریڈٹس کو ٹریک کرتا ہے۔
getaiperks.com پر سبسکرائب کریں →
ماڈل کو تربیت دیں۔ کسی اور کو سلیکون کی ادائیگی کرنے دیں۔
