علی بابا نے Qwen3 AI کے مقداری ماڈلز کا اجراء کیا ہے، جو اب LM اسٹوڈیو، اولاما، SGLang اور vLLM جیسے پلیٹ فارمز کے ذریعے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ صارفین مختلف فارمیٹس میں سے انتخاب کر سکتے ہیں، جن میں GGUF، AWQ اور GPTQ شامل ہیں۔ یہ ماڈلز مختلف سائز میں دستیاب ہیں، جن میں Qwen3-235B-A22B سے لے کر Qwen3-0.6B تک شامل ہیں، تاکہ مختلف ضروریات کو پورا کیا جا سکے۔
Qwen3 مقداری ماڈلز: مقامی تعیناتی کے لیے ایک طاقتور انتخاب
علی بابا کے Qwen نے آج Qwen3 AI کے مقداری ماڈلز کے اجراء کا اعلان کیا ہے، جو پہلے ہی LM اسٹوڈیو، اولاما، SGLang اور vLLM جیسے پلیٹ فارمز پر تعینات کیے جا چکے ہیں۔ جو صارفین دلچسپی رکھتے ہیں وہ متعدد فارمیٹس میں سے انتخاب کر سکتے ہیں، جیسے کہ GGUF (GPT-Generated Unified Format، GPT کے ذریعے تیار کردہ یونیفائیڈ فارمیٹ)، AWQ (Activation-aware Weight Quantisation، ایکٹیویشن سے آگاہ وزنی مقدار بندی) اور GPTQ (Gradient Post-Training Quantisation، گریڈینٹ پوسٹ-ٹریننگ مقدار بندی)۔ Qwen3 مقداری ماڈلز میں درج ذیل شامل ہیں:
- Qwen3-235B-A22B
- Qwen3-30B-A3B
- Qwen3-32B
- Qwen3-14B
- Qwen3-8B
- Qwen3-4B
- Qwen3-1.7B
- Qwen3-0.6B
ان مقداری ماڈلز کا اجراء Qwen کی جانب سے AI ماڈل تعیناتی کے سلسلے میں ایک اہم قدم ہے، جو ڈویلپرز اور محققین کو زیادہ لچک اور انتخاب فراہم کرتا ہے۔ مکمل درستی والے ماڈلز کے مقابلے میں، مقداری ماڈلز چھوٹے سائز اور کم کمپیوٹیشنل ضروریات کے حامل ہوتے ہیں، جو انہیں محدود وسائل والے آلات پر تعینات کرنے اور چلانے میں آسان بناتے ہیں۔ یہ ایج کمپیوٹنگ، موبائل ڈیوائس ایپلی کیشنز اور بڑے پیمانے پر استدلالی خدمات جیسے مناظر کے لیے خاص طور پر اہم ہے۔
Qwen3 مقداری ماڈلز کی گہرائی سے تجزیہ
Qwen3 سیریز کے ماڈلز علی بابا Qwen ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ بڑے زبانی ماڈلز کی جدید ترین نسل ہیں۔ ان ماڈلز کو بہت زیادہ ڈیٹا پر پہلے سے تربیت یافتہ کیا گیا ہے، اور ان میں زبان کو سمجھنے اور پیدا کرنے کی مضبوط صلاحیتیں ہیں۔ مقداری تکنیک کے ذریعے، Qwen3 ماڈلز کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے نمایاں طور پر میموری استعمال اور کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کر سکتے ہیں، اس طرح وسیع تر ایپلی کیشنز کو فعال کیا جا سکتا ہے۔
مقداری تکنیک: ماڈل کمپریشن کی کلید
مقداری ایک ماڈل کمپریشن تکنیک ہے جس کا مقصد ماڈل میں پیرامیٹرز کے لیے درکار اسٹوریج کی جگہ اور کمپیوٹیشنل وسائل کو کم کرنا ہے۔ یہ ماڈل میں فلوٹنگ پوائنٹ نمبروں کی نمائندگی کو نچلی درستگی والی انٹیجر نمائندگی میں تبدیل کرکے حاصل کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 32-بٹ فلوٹنگ پوائنٹ نمبر (float32) کو 8-بٹ انٹیجر (int8) میں تبدیل کرنا۔ یہ تبدیلی ماڈل کے سائز کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے اور کمپیوٹیشنل کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہے۔
تاہم، مقدار بندی کچھ چیلنجز بھی لاتی ہے۔ معلومات کے نقصان کی وجہ سے، مقدار بندی ماڈل کی کارکردگی میں کمی کا باعث بن سکتی ہے۔ لہذا، کارکردگی کے نقصان کو ہر ممکن حد تک کم کرنے کے لیے خصوصی مقدار بندی کے طریقوں کو اپنانا ضروری ہے۔ مقدار بندی کے عام طریقوں میں شامل ہیں:
- ٹریننگ کے بعد مقدار بندی (Post-Training Quantization, PTQ): ماڈل کی تربیت مکمل ہونے کے بعد، ماڈل کو مقدار بند کیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ آسان اور تیز ہے، لیکن کارکردگی کا نقصان زیادہ ہو سکتا ہے۔
- مقداری آگاہی کی تربیت (Quantization-Aware Training, QAT): ماڈل کی تربیت کے دوران، مقدار بندی کے عمل کی تقلید کی جاتی ہے۔ یہ طریقہ مقداری ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے، لیکن اس کے لیے مزید تربیتی وسائل درکار ہوتے ہیں۔
Qwen3 ماڈل کی مقدار بندی جدید ترین تکنیکوں کو استعمال کرتی ہے، اور اس کا مقصد اعلی کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے زیادہ سے زیادہ کمپریشن کی شرح حاصل کرنا ہے۔
متعدد مقداری فارمیٹس: لچکدار انتخابات
Qwen3 مقداری ماڈل مختلف صارفین کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے متعدد فارمیٹس فراہم کرتا ہے۔
- GGUF (GPT-Generated Unified Format): مقداری ماڈلز کو اسٹور کرنے اور تقسیم کرنے کے لئے ایک عام شکل، جو CPU استدلال کیلئے موزوں ہے۔ GGUF فارمیٹ میں ماڈلز کو LM اسٹوڈیو جیسے پلیٹ فارمز پر آسانی سے تعینات کیا جاسکتا ہے۔
- AWQ (Activation-aware Weight Quantisation): ایک جدید مقدار بندی کی تکنیک جو وزن کی مقدار بندی کو بہتر بنانے کیلئے ایکٹیویشن اقدار کی تقسیم پر غور کرتی ہے، اس طرح مقداری ماڈل کی درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
- GPTQ (Gradient Post-Training Quantisation): ایک اور مقبول مقدار بندی کی ٹیکنیک جو کارکردگی کے نقصان کو کم کرنے کے لئے وزن کی مقدار بندی کو بہتر بنانے کیلئے گریڈینٹ معلومات کا استعمال کرتی ہے۔
صارفین اپنے ہارڈ ویئر پلیٹ فارم اور کارکردگی کی ضروریات کے مطابق مناسب مقدار بندی کی شکل کا انتخاب کرسکتے ہیں۔
Qwen3 ماڈلز کے اطلاقی منظرنامے
Qwen3 ماڈلز کے وسیع اطلاقی امکانات ہیں، جن میں شامل ہیں:
- فطری زبان کی پروسیسنگ (NLP): Qwen3 ماڈل کو مختلف NLP کاموں کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے، جیسے ٹیکسٹ کلاسیفیکیشن، جذباتی تجزیہ، مشین ترجمہ، ٹیکسٹ تلخیص وغیرہ۔
- مکالماتی نظام: Qwen3 ماڈل کو ذہین مکالماتی نظام کی تعمیر کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے، تاکہ قدرتی اور روانی سے متعلق مکالماتی تجربہ فراہم کیا جاسکے۔
- مواد کی تخلیق: Qwen3 ماڈل کو مختلف قسم کے ٹیکسٹ مواد تیار کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے، جیسے مضامین، کہانیاں، نظمیں وغیرہ۔
- کوڈ کی تخلیق: Qwen3 ماڈل کو کوڈ تیار کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے، تاکہ سافٹ ویئر کی ترقی میں مدد مل سکے۔
مقدار بندی کے ذریعے، Qwen3 ماڈل کو مختلف آلات پر آسانی سے تعینات کیا جاسکتا ہے، اس طرح ایک وسیع تر اطلاق ممکن ہوجاتا ہے۔
Qwen3 مقداری ماڈل کو تعینات کرنا
Qwen3 مقداری ماڈل کو متعدد پلیٹ فارمز کے ذریعے تعینات ਕੀਤਾ ਜਾ سکتا ہے، جن میں شامل ਹਨ:
- LM Studio: ایک استعمال کرنے میں آسان GUI ٹول، جس کو ڈاؤن لوڈ کرنے، انسٹال करने اور مختلف مقدار بندی ماڈلز چلانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
- Ollama: ایک کمانڈ لائن ٹول، جس کو بڑے زبانی ماڈلز ڈاؤن لوڈ کرنے اور چلانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔
- SGLang: AI ایپلی کیشنز بنانے اور تعینات کرنے کا ایک پلیٹ فارم۔
- vLLM: ایک لائبریری جو بڑے زبانی ماڈل کے تعقل को तेज करने के لئے है।
صارفین अपनी تکنیکی پس منظر اور ضرورت کے مطابق مناسب تعیناتی پلیٹ فارم کا انتخاب کرسکتے ہیں۔
LM Studio کا استعمال کرتے ہوئے Qwen3 ماڈل کو تعینات کرنا
LM Studio ابتدائی افراد کے لئے ایک بہت اچھا انتخاب ہے۔ یہ ایک ग्राफिकल انٹرفیس فراہم کرتا ہے، جس سے آسانی سے Qwen3 ماڈل ڈاؤن لوڈ اور چلایا जा سکتا है।
- LM Studio ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں: LM Studio کی وڈیز سے LM Studio ڈاؤن لوڈ کریں اور انسٹال کریں۔
- Qwen3 ماڈل تلاش کریں: LM Studio میں Qwen3 ماڈل تلاش کریں۔
- ماڈل ڈاؤن لوڈ کریں: डाउनलोड کرنے کے لئے Qwen3 ماڈل کا संस्करण (ਜੈਸੇ ਕਿ, Qwen3-4B) منتخب کریں اور ڈاؤن لوڈ پر کلک کریں۔
- ماڈل چلاओਂ: ڈاؤن لوڈ مکمل ہونے کے بعد، LM Studio خود بخود ماڈل لوڈ کرے گا۔ آپ मॉडल के साथ परस्पर क्रिया करना शुरू कर सकते हैं, जैसे कि प्रश्न पूछना या पाठ उत्पन्न करना।
Ollama کا استعمال کرتے ہوئے Qwen3 ماڈل کو تعینات کرنا
Ollama ایک کمانڈ لائن ٹول ہے، جو اکی تکنیکی پس منظر رکھنے والے صارفین کے لئے موزوں ہے۔
- Ollama انسٹال کریں: Ollama کی وڈیز کے निर्देश کے مطابق Ollama انسٹال کریں۔
- Qwen3 ماڈل ڈاؤن لوڈ کریں: Qwen3 माडेल डाउनलोड करने के लिए Ollama आदेश का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, Qwen3-4B माडेल डाउनलोड करने के लिए, आप इस আদেশ को चला सकते हैं: