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 Qdrant کریڈٹس کی کیا قیمت ہے؟
Qdrant اسٹارٹ اپس کے لیے $2,000 مفت کریڈٹس پیش کرتا ہے، جو Qdrant Cloud پر لاگو ہوتے ہیں، جو اس کے اوپن سورس ویکٹر ڈیٹا بیس کا منظم ورژن ہے۔
یہ تعداد اس زمرے میں کہیں اور چھ اعداد والے گرانٹس کے مقابلے میں معمولی ہے، اور اسے مسترد کرنے کے بجائے اسے صحیح طور پر پڑھنا قابل قدر ہے۔ Qdrant Apache 2.0 لائسنس یافتہ اور خود ہوسٹ ایبل ہے، لہذا ادا شدہ پروڈکٹ انجن نہیں بلکہ منظم ہوسٹنگ ہے۔ کریڈٹ ہوسٹنگ کا بجٹ ہے، رسائی کی چابی نہیں۔
اہلیت مرحلے اور فنڈنگ پر منحصر ہے، اور انفراسٹرکچر پروگرام کی شرائط ماڈل پروگرام کی شرائط سے زیادہ بدلتی ہیں۔ AI Perks 194 کمپنیوں میں $7.7M کریڈٹس کے ساتھ ساتھ موجودہ ورژن کو ٹریک کرتا ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
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
Qdrant اصل میں کیا کرتا ہے
Qdrant ڈھانچہ دار میٹا ڈیٹا کے ساتھ ایمبیڈنگز کو ذخیرہ کرتا ہے اور ملی سیکنڈ میں کوئری ویکٹر کے قریب ترین مماثلتیں واپس کرتا ہے۔ یہ Rust میں لکھا گیا ہے، ایک ہی بائنری کے طور پر آتا ہے، اور لیپ ٹاپ پر ویسا ہی برتاؤ کرتا ہے جیسا پروڈکشن میں کرتا ہے۔
نجی دستاویزات پر سوالات کے جواب دینے والی، معنی کے بجائے کلیدی لفظ کے ذریعہ تلاش کرنے والی، ملتی جلتی اشیاء کی سفارش کرنے والی، ریکارڈز کو ڈی-ڈپلیکیٹ کرنے والی، یا کسی ایجنٹ کو طویل مدتی یادداشت کی ضرورت والی ہر پروڈکٹ کو اس تہہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ آپ اسے چلاتے ہیں یا اسے کرائے پر لیتے ہیں۔
تین خصوصیات Qdrant کو اس زمرے کے باقی حصوں سے الگ کرتی ہیں:
Payload ایک فرسٹ کلاس شہری ہے۔ میٹا ڈیٹا ویکٹر کے ساتھ رہتا ہے اور قابل انڈیکس ہے، لہذا فلٹرز نتائج پر دوسرے پاس کے بجائے کوئری کا حصہ ہوتے ہیں۔ اس کی اہمیت کے بارے میں مزید نیچے ہے۔
یہ ایک بائنری ہے۔ مقامی ترقی کی مماثلت ایک حقیقی آپریشنل فائدہ ہے۔ آپ اپنی مشین پر Docker کنٹینر میں اور منظم کلستر میں ایک ہی انجن چلا سکتے ہیں، جو "مقام پر کام کرتا ہے" کے تعجب کی ایک قسم کو ختم کرتا ہے۔
لائسنس اجازت ہے۔ Apache 2.0 کا مطلب ہے کہ خود ہوسٹنگ مستقل طور پر دستیاب ہے۔ یہ مذاکراتی فائدہ ہے نہ کہ منصوبہ: یہ جاننا کہ آپ منتقل ہو سکتے ہیں منظم بل کو ایماندار رکھتا ہے۔
فلٹر شدہ تلاش وہ جگہ ہے جہاں بازیافت کی مصنوعات ٹوٹ جاتی ہیں
شاذ و نادر ہی کوئی پروڈکشن کوئری "مماثل تلاش کریں" ہوتی ہے۔ یہ "مماثل تلاش کریں، اس گاہک کی دستاویزات کے اندر، پچھلے 90 دنوں سے، اس قسم کی" ہوتی ہے۔ یہ مجموعہ، خام مماثلت نہیں، وہ جگہ ہے جہاں زیادہ تر ویکٹر تلاش خاموشی سے ناکام ہو جاتی ہے۔
ناکامی کی ایک مخصوص شکل ہوتی ہے۔ سادہ نفاذ پوسٹ-فلٹر: 100 قریب ترین ویکٹرز کو بازیافت کریں، پھر ان کو ضائع کر دیں جو فلٹر سے میل نہیں کھاتے ہیں۔ اگر فلٹر منتخب ہے، تو آپ کو تین نتائج واپس ملتے ہیں، یا صفر، اور پروڈکٹ خراب نظر آتا ہے حالانکہ انڈیکس ٹھیک ہے۔
متبادل، مماثل ذیلی سیٹ پر بروٹ فورس کے ذریعہ پری-فلٹرنگ، درست ہے لیکن جب ذیلی سیٹ بڑا ہو تو سست ہوتا ہے۔ Qdrant کا جواب گراف ٹراورسل کے دوران فلٹر شرائط کو لاگو کرنا اور سرچ گراف کو فلٹرنگ کے تحت منسلک رکھنا ہے، جس کی پشت پناہی آپ جن فیلڈز پر فلٹر کرتے ہیں ان پر پی لوڈ انڈیکس سے ہوتی ہے۔ انجینئرنگ کی تفصیل کا کم مطلب ہے، نتائج کا زیادہ: فلٹر شدہ کوئریز تیز اور مکمل دونوں رہتی ہیں۔
یہ کسی بھی شخص کے لیے سب سے اہم خصوصیت ہے جو B2B سافٹ ویئر فروخت کرتا ہے، کیونکہ کثیر کرایہ دار مصنوعات میں ہر کوئری کرایہ دار کے لحاظ سے فلٹر ہوتی ہے۔ اگر آپ کی بازیافت فلٹرز کے تحت خراب ہوتی ہے، تو یہ ایک ساتھ ہر گاہک کے لیے خراب ہوتی ہے۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
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
پیمانے پر ویکٹر ڈیٹا بیس لاگت کا برتاؤ کیسا ہوتا ہے
ویکٹر تلاش کی لاگت آپ کے ذخیرہ کردہ ویکٹرز کی تعداد کے لحاظ سے ان کے طول و عرض سے چلتی ہے، نہ کہ آپ کے چلائے جانے والے استفسارات کی تعداد سے۔ ایک بڑے کارپس پر ایک بیکار انڈیکس مہنگا ہے۔ ایک چھوٹے کارپس پر ایک مصروف انڈیکس سستا ہے۔
یہ اس کے برعکس ہے کہ ماڈل APIs آپ کو کیسے بل کرتے ہیں، یہی وجہ ہے کہ بانی اس لائن آئٹم کا مستقل طور پر غلط اندازہ لگاتے ہیں۔ یہاں ایک ملین ویکٹرز کے لیے حساب ہے، انڈیکس اوور ہیڈ سے پہلے:
| اسٹوریج موڈ | فی طول و عرض بٹس | 768 طول و عرض پر 1M ویکٹرز | 1,536 طول و عرض پر 1M ویکٹرز |
|---|---|---|---|
| میموری میں float32 | 32 | ~3.1 GB | ~6.1 GB |
| سکالر کوانٹائزیشن (int8) | 8 | ~0.8 GB | ~1.5 GB |
| باائنری کوانٹائزیشن | 1 | ~0.1 GB | ~0.2 GB |
| ڈسک پر میموری میپڈ | 32، صفحہ دار | RAM انڈیکس کو رکھتا ہے | RAM انڈیکس کو رکھتا ہے |
انہیں فرش کے طور پر سمجھیں۔ گراف اوور ہیڈ اور پی لوڈ اوپر بیٹھتے ہیں۔
دو لیورز ایسی تصویر بدل دیتے ہیں جو آپ اپنے کوڈ کے ساتھ کریں گے اس سے کہیں زیادہ۔ کوانٹائزیشن ذخیرہ شدہ ویکٹرز کو کمپریس کرتا ہے، اور Qdrant زیادہ تر کھوئے ہوئے ریکال کو بازیافت کرنے کے لیے مکمل پریزیشن ویکٹرز کے خلاف شارٹ لسٹ کو دوبارہ اسکور کر سکتا ہے، جو اسے سننے سے کہیں زیادہ کم درجے کا بناتا ہے۔ طول و عرض کا انتخاب دوسرا ہے: بہت سے ایمبیڈنگ ماڈلز اب مختصر آؤٹ پٹس کو سپورٹ کرتے ہیں، اور طول و عرض کو نصف کرنے سے پوری ٹیبل نصف ہو جاتی ہے۔
عملی نتیجہ یہ ہے کہ چنکنگ کی حکمت عملی صرف کوالٹی کا فیصلہ نہیں بلکہ لاگت کا فیصلہ ہے۔ دستاویزات کو چھوٹے ٹکڑوں میں تقسیم کرنے سے آپ کے ویکٹر کی تعداد اور اس کے ساتھ آپ کی میموری بل میں اضافہ ہوتا ہے۔ AI Perks اس تہہ پر کریڈٹس کو ٹریک کرتا ہے تاکہ آپ انوائس کے آپ کو سکھانے سے پہلے حقیقی پیمانے پر تجربہ کر سکیں۔
$2,000 کریڈٹ درحقیقت کس لیے ہے
$2,000 گرانٹ رن وے کا سال نہیں ہے۔ یہ آپ کے حقیقی کارپس کو حقیقی پیمانے پر چلانے کے لیے کافی ہے جب تک کہ آپ یہ سیکھ سکیں کہ پروڈکشن کی لاگت کیا ہوگی، جو پیسے سے زیادہ قیمتی ہے۔
10,000 قطار کے نمونے سے ویکٹر بل کا سائز لینے والی ٹیمیں عام طور پر ایک ترتیب کی خرابی سے غلط ہوتی ہیں۔ ریکال، فلٹر کی کارکردگی، اور کوانٹائزیشن سے کوالٹی کا ہٹ اناج کے سائز کے ساتھ بدل جاتا ہے، اور ان میں سے کوئی بھی کھلونے کے انڈیکس سے صاف طور پر باہر نہیں نکلتا ہے۔
لہذا کریڈٹ کو رعایت کے بجائے پیمائش کے طور پر خرچ کریں:
نمونے کے بجائے سب کچھ لوڈ کریں۔ پوری بات یہ ہے کہ چھوٹے پیمانے پر جو طرز عمل آپ نہیں دیکھ سکتے اسے دیکھنا ہے۔
فلٹرز کے ساتھ استفسار کریں۔ اس استفسار کی شکل کی جانچ کریں جو آپ کی پروڈکٹ درحقیقت جاری کرے گی، جس میں کرایہ دار فلٹر بھی شامل ہے۔
اپنی کوانٹائزیشن ترتیب پر ریکال کی پیمائش کریں۔ ترجیح کے بجائے نمبر کے ساتھ میموری ٹریڈ آف کا فیصلہ کریں۔
پھر خود ہوسٹنگ کو منظم کے خلاف قیمت دیں۔ حقیقی انڈیکس سائز کے ساتھ، یہ ایک دلیل کے بجائے حساب بن جاتا ہے۔
وقت رقم کی طرح ہی اہم ہے۔ کریڈٹس وقت کے لحاظ سے محدود ہوتے ہیں، لہذا جب آپ اب بھی چنک کا سائز منتخب کر رہے ہوں تو گرانٹ کو چالو کرنے سے زیادہ تر اسے خالی انڈیکس پر جلا دیا جاتا ہے۔ گھڑی کو اس لمحے کے ساتھ لائن اپ کریں جب آپ کے پاس کارپس اور ٹریفک دونوں ہوں۔ موجودہ پروگرام اور ان کی شرائط AI Perks پر موجود ہیں۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
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
Qdrant کریڈٹس کس کے ساتھ اسٹیک ہوتے ہیں
بازیافت تین جگہوں پر بل کرتی ہے: ایمبیڈنگز بنانا، ان کو ذخیرہ کرنا اور تلاش کرنا، اور جواب پیدا کرنا۔ ایک ویکٹر ڈیٹا بیس گرانٹ تین میں سے ایک کو کور کرتی ہے۔
| تہہ | یہ کیسے بل کرتا ہے | کریڈٹس کہاں موجود ہیں |
|---|---|---|
| ایمبیڈنگز | فی دستاویز ایک بار، ہر ماڈل میں تبدیلی پر دوبارہ | OpenAI، Cohere، Voyage، Mistral |
| ویکٹر اسٹوریج اور تلاش | مسلسل، میموری سے چلتا ہے | Qdrant، Pinecone، Weaviate |
| جنریشن | فی جواب، فی صارف | Anthropic، OpenAI، Google، xAI |
| کمپیوٹ اور ہوسٹنگ | مسلسل، اپ ٹائم سے چلتا ہے | AWS، Google Cloud، Azure، Modal |
ایمبیڈنگ قطار وہ ہے جو لوگوں کو پکڑتی ہے۔ آپ انڈیکس کرنے کے لیے کارپس کو ایک بار ایمبیڈ کرتے ہیں، پھر جب بھی آپ ماڈل بدلتے ہیں تو اسے دوبارہ ایمبیڈ کرتے ہیں۔ ایمبیڈنگ اپ گریڈ ایک مکمل ری انڈیکس ہے، اور ایک بڑے کارپس پر یہ ایک پس منظر کا کام نہیں بلکہ ایک حقیقی انوائس ہے۔
متعدد قطاروں میں کریڈٹس رکھنا ٹیم کو بجٹ میٹنگ کے بغیر اپنا ذہن بدلنے دیتا ہے۔ یہ اسٹیکنگ کے لیے اصل دلیل ہے۔
بانی ویکٹر ڈیٹا بیس کے بارے میں کیا غلط سمجھتے ہیں
دو سب سے عام غلطیاں پروڈکٹ کی ضرورت سے پہلے اسے اپنانا، اور بازیافت کی کوالٹی کو ماڈل کا مسئلہ سمجھنا جب کہ یہ عام طور پر فلٹرنگ یا چنکنگ کا مسئلہ ہوتا ہے۔
بچنے کے قابل پانچ ناکامیاں:
بہت جلدی شروع کرنا۔ pgvector کے ساتھ Postgres چند لاکھ ویکٹرز اور سیدھی کوئریز کو سنبھالتا ہے، اور یہ آپ کے اسٹیک سے ایک سروس کو ہٹاتا ہے۔ ایک وقف شدہ ویکٹر ڈیٹا بیس پیمانے پر، مسلسل کوئری والیوم پر، یا جب فلٹر شدہ تلاش بہت کم واپس آنے لگتی ہے تو اس کی جگہ بناتا ہے۔
ملٹی ٹینینسی آنے تک فلٹرز کو نظر انداز کرنا۔ تب تک کوئری کے پیٹرن بیک ہو چکے ہوتے ہیں اور فکس ایک مائیگریشن ہے۔
کوانٹائزیشن کو کم درجہ سمجھنا۔ یہ 6 GB انڈیکس اور 1.5 GB انڈیکس کے درمیان فرق ہے، اور دوبارہ اسکورنگ کے ساتھ ریکال کی لاگت اکثر معمولی ہوتی ہے۔ اسے فرض کرنے کے بجائے اسے ماپیں۔
اوپن سورس کو مفت سمجھنا۔ خود ہوسٹنگ لائسنس فیس کو ختم نہیں کرتی، میموری بل کو نہیں، یا آن کال روٹیشن کو نہیں۔
ایمبیڈنگ سائیڈ کو بھول جانا۔ اسٹوریج کریڈٹس بازیافت بل کے آدھے حصے کو کور کرتے ہیں۔ جو بانی ایک ساتھ دونوں کی تلاش کرتے ہیں وہ ایک سال کی فنڈنگ کرتے ہیں۔ باقی ایک چوتھائی فنڈ کرتے ہیں۔ دونوں سائیڈز AI Perks پر کیٹلاگ شدہ ہیں۔
اسٹارٹ اپس کے لیے ٹاپ AI کریڈٹس
ان تصدیق شدہ پروگراموں کے ذریعے براہ راست درخواست دیں۔
Qdrant 20% off Qdrant Cloud for 12 months
ابتدائی مرحلے کے اسٹارٹ اپس کے لیے اہل
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
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
Qdrant کریڈٹس کی کیا قیمت ہے؟
Qdrant اسٹارٹ اپس کے لیے $2,000 مفت کریڈٹس پیش کرتا ہے، جو اوپن سورس انجن کے بجائے Qdrant Cloud پر لاگو ہوتے ہیں، جو ویسے بھی مفت ہے۔ یہ کہاں تک جاتا ہے یہ کارپس کے سائز اور ویکٹر کے طول و عرض پر منحصر ہے نہ کہ کوئری والیوم پر، کیونکہ لاگت میموری سے چلتی ہے۔ موجودہ شرائط اور اہلیت getaiperks.com پر ٹریک کی جاتی ہیں۔
کیا Qdrant استعمال کرنے کے لیے مفت ہے؟
جی ہاں، جس معنی میں یہ اہم ہے: Qdrant Apache 2.0 لائسنس یافتہ ہے اور آپ اسے بغیر لائسنس فیس کے اپنے ہارڈ ویئر پر چلا سکتے ہیں۔ جو چیز مہنگی ہے وہ Qdrant Cloud، منظم سروس، اور آپ کا انڈیکس جہاں بھی رہتا ہے وہ استعمال کرتا ہے۔ خود ہوسٹنگ آپریشنل کام کے لیے رقم کا تبادلہ کرتی ہے۔
کیا مجھے ویکٹر ڈیٹا بیس کی ضرورت ہے، یا pgvector کافی ہے؟
چند لاکھ ویکٹرز اور سادہ کوئریز کے لیے، pgvector کے ساتھ Postgres عام طور پر کافی ہوتا ہے اور آپ کے اسٹیک سے ایک سروس کو ہٹاتا ہے۔ ایک وقف شدہ ویکٹر ڈیٹا بیس کروڑوں ویکٹرز، مسلسل کوئری لوڈ، یا بھاری فلٹر شدہ اور کثیر کرایہ دار تلاش میں اپنی جگہ بناتا ہے، جہاں سادہ نفاذ تیزی سے خراب ہو جاتے ہیں۔
Qdrant کو کتنی RAM کی ضرورت ہے؟
زیادہ تر ٹیموں کے بجٹ سے زیادہ۔ غیر کمپریسڈ 32-bit ویکٹرز کو فی ویکٹر فی طول و عرض تقریباً 4 بائٹس کی ضرورت ہوتی ہے، لہذا ایک ملین 1,536-طول و عرض والے ویکٹر انڈیکس اوور ہیڈ سے پہلے تقریباً 6 GB ہوتے ہیں۔ سکالر کوانٹائزیشن اسے چار گنا تک اور باائنری کوانٹائزیشن اس سے کہیں زیادہ کم کر دیتا ہے، جو کوانٹائزیشن کو آپٹیمائزیشن کے بجائے منصوبہ بندی کا فیصلہ بناتا ہے۔
کیا میں Qdrant کریڈٹس کو OpenAI یا Anthropic کریڈٹس کے ساتھ ملا سکتا ہوں؟
ہاں، اور وہ مختلف بلوں کو کور کرتے ہیں۔ Qdrant آپ کے ویکٹرز کو ذخیرہ کرنے اور تلاش کرنے کا احاطہ کرتا ہے، ایمبیڈنگ فراہم کرنے والے انہیں بنانے کا احاطہ کرتے ہیں، اور ماڈل فراہم کرنے والے جواب پیدا کرنے کا احاطہ کرتے ہیں۔ ان تینوں میں کریڈٹس رکھنے والی ٹیمیں بازیافت کی مصنوعات کے ایک حقیقی پہلے سال کا احاطہ کرتی ہیں۔ getaiperks.com پر دیکھیں کہ کون سے امتزاج موجود ہیں۔
Qdrant کے اہم متبادل کیا ہیں؟
Pinecone، Weaviate، Milvus، Chroma، اور pgvector کے ساتھ Postgres۔ Qdrant کے ممتاز نکات اس کے Rust انجن، اس کے فلٹرنگ ماڈل، اور ایک اجازت دینے والا لائسنس ہیں جو خود ہوسٹنگ کو ایک حقیقی باہر نکلنے کے طور پر دستیاب رکھتا ہے نہ کہ دھوکے کے طور پر۔ AI Perks getaiperks.com پر پوری کیٹیگری میں کریڈٹ پروگراموں کو ٹریک کرتا ہے۔
getaiperks.com پر سبسکرائب کریں →
ویکٹرز کو اسٹور کریں۔ کسی اور کو میموری کے لیے ادائیگی کرنے دیں۔
