یہ گائیڈ ایک دو زبانی (عربی اور انگریزی) چیٹ اسسٹنٹ بنانے کا طریقہ بتاتی ہے۔ ہم Arcee کا معراج-منی ماڈل استعمال کریں گے، جو ایک طاقتور اوپن سورس لینگویج ماڈل ہے، اور اسے Google Colab پر T4 GPU کے ساتھ تعینات کریں گے۔ یہ پروجیکٹ مفت کلاؤڈ کمپیوٹنگ وسائل کی حدود کے اندر بھی، قابل رسائی AI کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ ہم جدید ترین ٹولز کے ایک مجموعے سے فائدہ اٹھائیں گے:
- Arcee کا معراج-منی ماڈل: ہمارے چیٹ اسسٹنٹ کا مرکز۔
- ٹرانسفارمرز لائبریری: بغیر کسی رکاوٹ کے ماڈل لوڈنگ اور موثر ٹوکنائزیشن کے لیے۔
- Accelerate اور bitsandbytes: وسائل کے انتظام کے لیے آپٹمائزڈ کوانٹائزیشن کو فعال کرنا۔
- PyTorch: تمام کمپیوٹیشنز کے لیے بنیادی ڈیپ لرننگ فریم ورک۔
- Gradio: ایک بدیہی اور انٹرایکٹو ویب پر مبنی یوزر انٹرفیس تیار کرنا۔
اجزاء کو سمجھنا
نفاذ میں غوطہ لگانے سے پہلے، آئیے اس پروجیکٹ میں اہم اجزاء اور ان کے کردار کو تلاش کریں۔
Arcee کا معراج-منی ماڈل
معراج-منی آسانی سے دستیاب لینگویج ماڈلز میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ Arcee کی طرف سے تیار کردہ، یہ ماڈل خاص طور پر عربی اور انگریزی دونوں کو سنبھالنے کے لیے تربیت یافتہ ہے، جو اسے ہمارے دو لسانی چیٹ اسسٹنٹ کے لیے بہترین بناتا ہے۔ اس کی اوپن سورس نوعیت تجربات اور تخصیص کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، جس سے ڈویلپرز اسے مخصوص ضروریات کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ ماڈل کا آرکیٹیکچر کارکردگی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو اسے Google Colab کے T4 GPU جیسے وسائل سے محدود ماحول میں بھی مؤثر طریقے سے چلانے کے قابل بناتا ہے۔
ٹرانسفارمرز لائبریری
Hugging Face کی ٹرانسفارمرز لائبریری پہلے سے تربیت یافتہ لینگویج ماڈلز کے ساتھ کام کرنے کا معیار بن چکی ہے۔ یہ معراج-منی سمیت ماڈلز کی ایک وسیع رینج کو لوڈ کرنے، فائن ٹیوننگ اور استعمال کرنے کے لیے ایک متحد اور صارف دوست انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ ہمارے پروجیکٹ میں، ہم معراج-منی ماڈل اور اس سے منسلک ٹوکنائزر کو لوڈ کرنے کے لیے ٹرانسفارمرز کا استعمال کرتے ہیں۔ ٹوکنائزر ٹیکسٹ ان پٹ کو ایک عددی شکل میں تبدیل کرنے کے لیے بہت ضروری ہے جسے ماڈل سمجھ سکتا ہے، اور اس کے برعکس۔
Accelerate اور BitsAndBytes: کارکردگی کے لیے آپٹمائزیشن
بڑے لینگویج ماڈلز کو چلانا کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا ہو سکتا ہے۔ Accelerate اور BitsAndBytes دو لائبریریاں ہیں جو اس چیلنج پر قابو پانے میں ہماری مدد کرتی ہیں۔
- Accelerate: Hugging Face کی یہ لائبریری GPUs اور TPUs سمیت مختلف ہارڈ ویئر کنفیگریشنز پر PyTorch ماڈلز کو چلانے کو آسان بناتی ہے۔ یہ خود بخود ڈسٹری بیوٹڈ ٹریننگ اور مکسڈ پریسجن ٹریننگ کی بہت سی پیچیدگیوں کو سنبھال لیتا ہے، جس سے ہم اپنے دستیاب ہارڈ ویئر کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کر سکتے ہیں۔
- BitsAndBytes: یہ لائبریری کوانٹائزیشن کے لیے ٹولز مہیا کرتی ہے، ایک ایسی تکنیک جو ماڈل ویٹ کی درستگی کو کم کرتی ہے (مثال کے طور پر، 32-bit فلوٹنگ پوائنٹ سے 8-bit انٹیجرز تک)۔ یہ ماڈل کے میموری فٹ پرنٹ کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے اور کمپیوٹیشن کو تیز کرتا ہے، جس سے کم طاقتور ہارڈ ویئر پر بڑے ماڈلز کو چلانا ممکن ہوتا ہے۔
PyTorch: ڈیپ لرننگ فاؤنڈیشن
PyTorch ایک وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے جو اپنی لچک اور ڈائنامک کمپیوٹیشنل گراف کے لیے جانا جاتا ہے۔ یہ معراج-منی ماڈل سمیت نیورل نیٹ ورکس کی تعریف، تربیت اور تعیناتی کے لیے بنیادی ڈھانچہ فراہم کرتا ہے۔ PyTorch کا بدیہی API اور وسیع کمیونٹی سپورٹ اسے تحقیق اور پیداوار دونوں ایپلی کیشنز کے لیے ایک مقبول انتخاب بناتا ہے۔
Gradio: یوزر انٹرفیس بنانا
Gradio مشین لرننگ ماڈلز کے لیے انٹرایکٹو ویب انٹرفیس بنانے کے لیے ایک طاقتور لائبریری ہے۔ یہ ہمیں آسانی سے ایک صارف دوست چیٹ انٹرفیس بنانے کی اجازت دیتا ہے جہاں صارفین عربی یا انگریزی میں اپنے سوالات ٹائپ کر سکتے ہیں اور معراج-منی ماڈل سے جوابات حاصل کر سکتے ہیں۔ Gradio ویب ڈویلپمنٹ کی پیچیدگیوں کو سنبھالتا ہے، جس سے ہم اپنے چیٹ اسسٹنٹ کی بنیادی فعالیت پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔
نفاذ کے مراحل
اب، آئیے اپنے دو لسانی چیٹ اسسٹنٹ کی تعمیر کے مراحل پر چلتے ہیں۔
ماحول کا قیام
سب سے پہلے، ہمیں یہ یقینی بنانا ہوگا کہ ہمارے پاس ضروری لائبریریاں انسٹال ہیں۔ Google Colab نوٹ بک کے اندر، ہم انہیں انسٹال کرنے کے لیے pip استعمال کر سکتے ہیں: