By RamthaMedia
RamthaMedia Free eBooks · August 2026
Price: Priceless
· 8 min read
Preface
మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీరింగ్ రంగంలో ఓపెన్ సోర్స్ మోడళ్లను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడం అత్యంత కీలకమైన నైపుణ్యం. ఈ పుస్తకం Hugging Face ప్లాట్ఫామ్లోని అధునాతన క్లౌడ్ కంప్యూట్ సాధనాలు, రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ట్రైనర్లు, సర్వర్లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ రూటింగ్ మరియు ఎంటర్ప్రైజ్ సెక్యూరిటీ పద్ధతులను దశలవారీగా వివరిస్తుంది. సొంతంగా సర్వర్ నిర్వహణ భారం లేకుండా లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడం, GPU స్పేసెస్లో డెమోలను హోస్ట్ చేయడం మరియు ఖర్చులను అదుపులో ఉంచుతూ భారీ ప్రాజెక్టులను నిర్మించడం ఈ గైడ్ ద్వారా మీకు సాధ్యమవుతుంది.
Contents
- 1.Hugging Face హబ్ మరియు కోర్ లైబ్రరీ ఎకోసిస్టమ్ను ఉపయోగించడం
- 2.రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు SFT ద్వారా మోడల్ పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ప్రక్రియ
- 3.గ్లోబల్ హార్డ్వేర్ ప్రొవైడర్ల ద్వారా సర్వర్లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ రూటింగ్
- 4.GPU స్పేసెస్ వేదికగా ఇంటరాక్టివ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ డెమోల నిర్మాణం
- 5.ZeroGPU ద్వారా డైనమిక్ GPU కేటాయింపులను నిర్వహించడం
- 6.SSO మరియు SCIM ప్రొవిజనింగ్ ద్వారా ఎంటర్ప్రైజ్ యాక్సెస్ నిర్వహణ
- 7.స్టోరేజ్ పరిమితులు మరియు బహుళ-స్థాయి కంప్యూట్ ఖర్చుల నియంత్రణ
Chapter 1
Hugging Face హబ్ మరియు కోర్ లైబ్రరీ ఎకోసిస్టమ్ను ఉపయోగించడం
ఒక సరికొత్త మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్కిటెక్చర్ను అభివృద్ధి చేసే ఇంజనీర్ ముందుగా ఎదుర్కొనే ప్రధాన సవాలు మోడల్ వెయిట్స్, టోకనైజర్లు మరియు డేటాసెట్లను ఒకే ప్రమాణంలో నిర్వహించడం. స్థానికంగా వేర్వేరు ఫైల్ ఫార్మాట్లతో పనిచేస్తున్నప్పుడు కోడ్ విచ్ఛిన్నం కావడం సహజం. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి హబ్ ఒక కేంద్రీకృత వేదికగా పనిచేస్తూ లక్షలాది ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్ చెక్పాయింట్లను ప్రామాణిక నిర్మాణంలో అందుబాటులో ఉంచుతుంది.
ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ లైబ్రరీ అనేది ఈ వ్యవస్థకు గుండెకాయ వంటిది. కేవలం కాన్ఫిగరేషన్, మోడల్ మరియు ప్రీప్రాసెసర్ అనే మూడు ప్రాథమిక తరగతుల ద్వారా ఏదైనా మోడల్ను లోడ్ చేసి ఇన్ఫరెన్స్ లేదా ట్రైనింగ్ చేయడానికి ఇది అనుమతిస్తుంది. దీనితో పాటు రస్ట్ ఆధారిత టోకనైజర్స్ లైబ్రరీ పనిచేస్తుంది. ఇది సెకనుకు గిగాబైట్ల కొద్దీ టెక్స్ట్ను ప్రాసెస్ చేస్తూ, బైట్-లెవెల్ బీపీఈ లేదా యూనిగ్రామ్ పద్ధతుల్లో డేటాను విభజిస్తుంది. ఒరిజినల్ టెక్స్ట్ మరియు టోకెన్ల మధ్య అలైన్మెంట్ను ఏమాత్రం కోల్పోకుండా నిల్వ చేయడం దీని ప్రత్యేకత.
సాంప్రదాయకంగా పైథాన్లో వాడే పికిల్ ఫార్మాట్ ద్వారా మోడల్ వెయిట్స్ను సేవ్ చేయడం తీవ్రమైన భద్రతా సమస్యలకు దారితీస్తుంది. అనుకోని మాల్వేర్ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రమాదం ఇందులో పొంచి ఉంటుంది. ఈ ప్రమాదాన్ని అరికట్టేందుకు Safetensors ఫార్మాట్ అందుబాటులోకి వచ్చింది. ఇది జీరో-కాపీ మెకానిజం ద్వారా మెమరీలోకి అత్యంత వేగంగా టెన్సర్లను లోడ్ చేస్తుంది. మోడల్ ఫైల్ నుండి అవసరమైన లేయర్లను మాత్రమే నేరుగా GPU మెమరీలోకి మ్యాప్ చేసుకునే వెసులుబాటు దీని ద్వారా కలుగుతుంది.
ఈ కోర్ లైబ్రరీలన్నీ కలిసి ఒక ఏకీకృత వాతావరణాన్ని నిర్మిస్తాయి. మోడల్ డెఫినిషన్ ఒకే చోట ఖరారవ్వడం వల్ల ఆక్సోలోట్ల్, అన్స్లాత్, డీప్స్పీడ్ వంటి బాహ్య ఫ్రేమ్వర్క్లతో పాటు విఎల్ఎల్ఎం, టీజీఐ వంటి ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజిన్లు ఎటువంటి మార్పులు లేకుండా పనిచేస్తాయి. ఓపెన్ సోర్స్ ఆర్కిటెక్చర్లను వేగంగా స్వీకరించడానికి ఈ సమగ్ర అనుసంధానం పునాది వేస్తుంది.
What you can actually do here
హబ్ ప్లాట్ఫామ్లో అందుబాటులో ఉన్న ప్రధాన కంప్యూట్ సాధనాలు, మోడల్ ట్రైనింగ్ లైబ్రరీలు మరియు డిప్లాయ్మెంట్ మార్గాలను క్రింది పట్టిక స్పష్టంగా చూపిస్తుంది.
మోడల్ ట్రైనింగ్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| TRL లైబ్రరీతో గ్రూప్ రిలేటివ్ పాలసీ ఆప్టిమైజేషన్ | రీజనింగ్ మోడళ్లను సిద్ధం చేసే AI పరిశోధకులు | trl → GRPOTrainer → GRPOConfig | రూల్-బేస్డ్ రివార్డ్స్ మద్దతు అధిక జీపీయూ మెమరీ అవసరం |
| జింజా2 చాట్ టెంప్లేట్లతో సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ | డైలాగ్ మోడల్స్ నిర్మించే డెవలపర్లు | trl → SFTTrainer → chat_template | అసిస్టెంట్ టోకెన్లపైనే లాస్ లెక్కింపు కరెక్ట్ ట్యాగ్స్ వాడాలి |
| Safetensors ఫార్మాట్లో సురక్షిత మోడల్ సేవింగ్ | మోడల్ పబ్లిషర్లు మరియు సెక్యూరిటీ ఇంజనీర్లు | safetensors.torch → save_file | జీరో-కాపీ వేగవంతమైన లోడింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అనుకూలత అవసరం |
సర్వర్లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ మరియు క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లు
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| మల్టీ-ప్రొవైడర్ సర్వర్లెస్ ఏపీఐ రూటింగ్ | యాప్ డెవలపర్లు మరియు బ్యాకెండ్ ఇంజనీర్లు | huggingface_hub → InferenceClient | అత్యధిక వేగం గల ప్రొవైడర్ ఎంపిక క్రెడిట్స్ పరిమితి ఉంటుంది |
| కస్టమ్ ప్రొవైడర్ కీలతో నేరుగా కాలింగ్ | సొంత ప్రొవైడర్ ఖాతాలున్న ఎంటర్ప్రైజెస్ | Settings → Inference Providers → Custom Key | హబ్ అదనపు మార్కప్ వేయదు ప్రొవైడర్ బిల్లింగ్ విడిగా ఉంటుంది |
డెమో హోస్టింగ్ మరియు హార్డ్వేర్ కేటాయింపులు
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| ZeroGPU ద్వారా డైనమిక్ హార్డ్వేర్ షేరింగ్ | గ్రేడియో డెమోలను హోస్ట్ చేసే డెవలపర్లు | Spaces Settings → ZeroGPU → @spaces.GPU | ఉచిత బ్లాక్వెల్ ఆర్కిటెక్చర్ గ్రేడియోకు మాత్రమే పరిమితం |
| డెడికేటెడ్ GPU స్పేసెస్ అప్గ్రేడ్ | కంటిన్యూయస్ ఇన్ఫరెన్స్ అవసరమైన టీమ్స్ | Space Settings → Hardware Upgrade | నిమిషాల ప్రాతిపదికన బిల్లింగ్ యాక్టివ్గా లేకున్నా ఛార్జీ పడుతుంది |
ఎంటర్ప్రైజ్ గవర్నెన్స్ మరియు బిల్లింగ్
| Use | Who it fits | Where | Worth knowing |
|---|---|---|---|
| SCIM ఆధారిత యూజర్ మరియు గ్రూప్ సింక్ | ఐటీ అడ్మినిస్ట్రేటర్లు మరియు సెక్యూరిటీ లీడ్స్ | Org Settings → SSO → SCIM | ఆటోమేటెడ్ రిసోర్స్ గ్రూప్ మ్యాపింగ్ ఎంటర్ప్రైజ్ ప్లాన్ తప్పనిసరి |
| AWS మార్కెట్ప్లేస్ ద్వారా సెంట్రలైజ్డ్ బిల్లింగ్ | కార్పొరేట్ ఫైనాన్స్ మరియు డెవాప్స్ మేనేజర్లు | Org Settings → Billing → AWS Account Link | ఏకీకృత క్లౌడ్ ఇన్వాయిస్ ముందస్తు కాన్ఫిగరేషన్ అవసరం |
Chapter 2
రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు SFT ద్వారా మోడల్ పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ప్రక్రియ
ప్రీ-ట్రైన్డ్ బేస్ మోడల్ సాధారణ భాషా నమూనాలను మాత్రమే అర్థం చేసుకోగలదు. దానికి స్పష్టమైన రీజనింగ్ సామర్థ్యం లేదా సంభాషణ నైపుణ్యం నేర్పించాలంటే పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ప్రక్రియను నిర్వహించాలి. రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ పద్ధతులను అమలు చేయడానికి TRL లైబ్రరీ ఒక సమగ్ర సాధనంగా పనిచేస్తుంది.
మోడల్కు మల్టీ-టర్న్ సంభాషణలు నేర్పే క్రమంలో చాట్ టెంప్లేట్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. జింజా2 స్నిప్పెట్ ఆధారంగా రూపొందించిన ఈ టెంప్లేట్లలో యూజర్ మరియు అసిస్టెంట్ మెసేజ్లను ప్రత్యేక టోకెన్లతో విభజిస్తారు. సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ సమయంలో మోడల్ కేవలం అసిస్టెంట్ ఇచ్చే సమాధానాలపై మాత్రమే లాస్ లెక్కించేలా ప్రత్యేక మార్కర్లను వాడాలి. ప్రాంప్ట్ టోకెన్లపై లాస్ లెక్కించడం వల్ల మోడల్ ట్రైనింగ్ తప్పుదారి పట్టే అవకాశం ఉంటుంది.
గణితం మరియు కోడింగ్ లాజిక్ను మెరుగుపరచడానికి గ్రూప్ రిలేటివ్ పాలసీ ఆప్టిమైజేషన్ విధానం ఉపయోగపడుతుంది. సాంప్రదాయ పద్ధతుల్లో క్రిటిక్ మోడల్ కోసం అదనపు మెమరీ అవసరం కాగా, ఇక్కడ ఒకే ప్రాంప్ట్కు 16 వేర్వేరు అవుట్పుట్లను జనరేట్ చేసి వాటి గ్రూప్ యావరేజ్ ఆధారంగా రివార్డ్ లెక్కిస్తారు. రూల్-బేస్డ్ రివార్డ్ ఫంక్షన్లను జోడించడం ద్వారా డీప్సీక్-ఆర్1 తరహా లాంగ్ చైన్-ఆఫ్-థాట్ రీజనింగ్ మోడళ్లను తక్కువ రిసోర్స్లతో ట్రైన్ చేయవచ్చు.
టూల్ కాలింగ్ వంటి అధునాతన ఫీచర్లను జోడించేటప్పుడు జావాస్క్రిప్ట్ ఆబ్జెక్ట్ నోటేషన్ స్కీమా ఫార్మాట్ తప్పనిసరిగా ఉండాలి. ఫంక్షన్ సిగ్నేచర్ల నుండి ఆటోమేటిక్గా స్కీమాను రూపొందించి డేటాసెట్లో పొందుపరచాలి. జిఎస్పీఓ లేదా ఆన్-పాలసీ నాలెడ్జ్ డిస్టిలేషన్ టెక్నిక్స్ను ఉపయోగించి పెద్ద మోడళ్లలోని రీజనింగ్ విధానాన్ని చిన్న మోడళ్లలోకి విజయవంతంగా బదిలీ చేయవచ్చు.
Chapter 3
గ్లోబల్ హార్డ్వేర్ ప్రొవైడర్ల ద్వారా సర్వర్లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ రూటింగ్
ఒక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అప్లికేషన్ను ప్రొడక్షన్లోకి తీసుకువెళ్లినప్పుడు వివిధ క్లౌడ్ సర్వర్ల ఏపీఐలను విడివిడిగా నిర్వహించడం ఇంజనీరింగ్ టీమ్లకు భారంగా మారుతుంది. ప్రతి ప్రొవైడర్కు వేర్వేరు ఖాతాలు, బిల్లింగ్ వ్యవస్థలు మరియు నెట్వర్క్ సమస్యలు ఉంటాయి. సర్వర్లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ ప్రొవైడర్స్ ఫీచర్ ఈ సమస్యను పరిష్కరిస్తూ ఒకే ఏకీకృత ఎండ్పాయింట్ ద్వారా వందలాది ఓపెన్ మోడళ్లను యాక్సెస్ చేసే సౌలభ్యం కల్పిస్తుంది.
ఈ వ్యవస్థ సెరెబ్రాస్, గ్రోక్, టుగెదర్ ఏఐ, ఫాల్ ఏఐ, ఫైర్వర్క్స్ వంటి ప్రముఖ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్రొవైడర్లతో నేరుగా అనుసంధానమై ఉంటుంది. పైథాన్ క్లయింట్లో రిక్వెస్ట్ పంపినప్పుడు డీఫాల్ట్ పాలసీ అత్యధిక టోకెన్ త్రూపుట్ ఉన్న ప్రొవైడర్ను స్వయంచాలకంగా ఎంచుకుంటుంది. ఫలితంగా డెవలపర్ ఎటువంటి సర్వర్ సెటప్ చేయకుండానే అత్యల్ప లేటెన్సీతో సమాధానాలను పొందవచ్చు.
డ్రాప్-ఇన్ రీప్లేస్మెంట్ విధానం వల్ల ఓపెన్ ఏఐ చాట్ కంప్లీషన్స్ ఏపీఐకి సరిపోయే కోడ్ను ఇక్కడ నేరుగా వాడుకోవచ్చు. కేవలం బేస్ యుఆర్ఎల్ మరియు హెడర్ను మార్చడం ద్వారా ఓపెన్-వెయిట్స్ మోడళ్లను మీ అప్లికేషన్లో చేర్చవచ్చు. ఉచిత శ్రేణిలో ప్రయోగాలు చేయడానికి నెలవారీ క్రెడిట్స్ లభిస్తాయి, ఆ తర్వాత వినియోగానికి మాత్రమే బిల్లు చెల్లించాల్సి ఉంటుంది.
సంస్థాగత ఖాతాలు ఉన్నప్పుడు అదనపు హెడర్ ద్వారా బిల్లింగ్ను నిర్దిష్ట రిసోర్స్ గ్రూపులకు మళ్లించవచ్చు. ఒకవేళ మీ వద్ద నిర్దిష్ట ప్రొవైడర్ ఖాతా మరియు కీ ఉంటే, దానిని హబ్ సెట్టింగ్స్లో జోడించడం ద్వారా నేరుగా కాల్స్ చేసుకోవచ్చు. దీనిపై హగ్గింగ్ ఫేస్ ఎటువంటి అదనపు రుసుమును విధించదు.
You may also like:
మినిమాక్స్ హెచ్3 ఓపెన్ సోర్స్ ఏఐ వీడియో గైడ్
Chapter 4
GPU స్పేసెస్ వేదికగా ఇంటరాక్టివ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ డెమోల నిర్మాణం
పరిశోధకులు తాము అభివృద్ధి చేసిన మోడళ్లను వాటాదారులకు లేదా క్లయింట్లకు సులభంగా ప్రదర్శించడానికి వెబ్ ఆధారిత డెమోలు అవసరమవుతాయి. స్పేసెస్ అనేది గ్రేడియో, డాకర్ లేదా స్టాటిక్ హెచ్టిఎమ్ఎల్ ఫ్రేమ్వర్క్లలో నిర్మించిన అప్లికేషన్లను హోస్ట్ చేయడానికి అనువైన ప్లాట్ఫామ్. ఇది సులభంగా కోడ్ రిపోజిటరీతో సింక్ అవుతూ డెమోలను ప్రత్యక్షంగా రన్ చేస్తుంది.
కాంప్లెక్స్ ఇమేజ్ జనరేషన్ లేదా లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడళ్లను రన్ చేయడానికి ప్రాథమిక సీపీయూ సరిపోదు. అటువంటి సందర్భాలలో సెట్టింగ్స్ మెనూ ద్వారా స్పేస్ను ఎన్విడియా టి4, ఎల్4, ఎల్40ఎస్ లేదా ఏ100 జీపీయూలకు అప్గ్రేడ్ చేసుకోవచ్చు. హార్డ్వేర్ ఎంపిక పూర్తయిన వెంటనే అప్లికేషన్ అవసరాలకు తగిన డ్రైవర్లు ఆటోమేటిక్గా కాన్ఫిగర్ అవుతాయి.
పైటార్చ్ లేదా జాక్స్ లైబ్రరీలను ఉపయోగించేటప్పుడు నిర్దిష్ట కుడా వెర్షన్లను రిక్వైర్మెంట్స్ ఫైల్లో పేర్కొనడం అవసరం. మోడల్ను జీపీయూ డివైజ్కు బదిలీ చేసినప్పుడు మాత్రమే గణన వేగంగా పూర్తవుతుంది. సరైన కాన్ఫిగరేషన్ లేకపోతే అప్లికేషన్ సీపీయూపైనే నడుస్తూ మెమరీ లోపాలకు కారణం కావచ్చు.
స్పేసెస్ బిల్లింగ్ అనేది నిమిషాల ప్రాతిపదికన లెక్కించబడుతుంది. అప్లికేషన్ స్టార్టింగ్ లేదా రన్నింగ్ స్థితిలో ఉన్నప్పుడు మాత్రమే ఖర్చు అవుతుంది, బిల్డ్ సమయంలో ఎటువంటి రుసుము ఉండదు. అనవసర ఖర్చులను నివారించడానికి కస్టమ్ స్లీప్ టైమ్ సెట్ చేయడం మంచిది. దీనివల్ల వినియోగదారులు లేనప్పుడు స్పేస్ స్వయంచాలకంగా పాజ్ అవుతుంది.
Chapter 5
ZeroGPU ద్వారా డైనమిక్ GPU కేటాయింపులను నిర్వహించడం
చిన్న స్టార్టప్లు లేదా వ్యక్తిగత డెవలపర్లు పూర్తి స్థాయి డెడికేటెడ్ జీపీయూను నిరంతరం అద్దెకు తీసుకోవడం ఆర్థికంగా భారంతో కూడుకున్న పని. చాలా వరకు డెమో అప్లికేషన్లు రోజులో కొద్ది సమయం మాత్రమే ఇన్ఫరెన్స్ రిక్వెస్ట్లను స్వీకరిస్తాయి. ఈ సమస్యను దృష్టిలో ఉంచుకుని షేర్డ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ పద్ధతిలో పనిచేసే జీరో జీపీయూ వ్యవస్థను రూపొందించారు.
ఈ వ్యవస్థ ఎన్విడియా ఆర్టీఎక్స్ ప్రో 6000 బ్లాక్వెల్ ప్రాసెసర్లను డైనమిక్గా కేటాయిస్తుంది. గ్రేడియో ఫంక్షన్లపై ఒక ప్రత్యేక డెకరేటర్ను ఉంచడం ద్వారా, వినియోగదారుడు బటన్ క్లిక్ చేసినప్పుడు మాత్రమే జీపీయూ కేటాయించబడి, ప్రాసెసింగ్ ముగియగానే వెంటనే విడుదలవుతుంది. ఫలితంగా ఒకే హార్డ్వేర్ను అనేక అప్లికేషన్లు సమర్థవంతంగా పంచుకుంటాయి.
మాడ్యూల్ స్థాయిలో మోడల్ను లోడ్ చేస్తున్నప్పుడు వర్చువల్ కుడా ఎమ్యులేషన్ రన్ అవుతుంది. డెకరేటర్ ఉన్న ఫంక్షన్ లోపల మాత్రమే అసలైన ఫిజికల్ జీపీయూ అనుసంధానమవుతుంది. కాబట్టి మోడల్ వెయిట్స్ను ఫంక్షన్ లోపల లేజీ-లోడ్ చేయకుండా గ్లోబల్ పరిధిలోనే లోడ్ చేయడం సరైన పద్ధతి.
వినియోగదారుల ఖాతా రకాన్ని బట్టి రోజువారీ కోటా పరిమితులు ఉంటాయి. సాధారణ పనులకు లార్జ్ సైజు సరిపోతుంది, భారీ మోడళ్లకు ఎక్స్-లార్జ్ సైజును ఎంచుకోవచ్చు. డైనమిక్ డ్యూరేషన్ కాల్లబుల్స్ ద్వారా ఇన్పుట్ టోకెన్ల సంఖ్యను బట్టి రన్టైమ్ను నిర్ణయించడం వల్ల క్యూలలో అధిక ప్రాధాన్యత లభిస్తుంది.
You may also like:
ఏఐ వర్క్ఫ్లోస్తో ఫేస్లెస్ యూట్యూబ్ ఛానల్స్ నిర్మాణం
Chapter 6
SSO మరియు SCIM ప్రొవిజనింగ్ ద్వారా ఎంటర్ప్రైజ్ యాక్సెస్ నిర్వహణ
పెద్ద ఎంటర్ప్రైజ్ సంస్థల్లో పనిచేసే వందలాది మంది డేటా సైంటిస్టులు ప్రైవేట్ మోడళ్లు, సున్నితమైన డేటాసెట్లతో వ్యవహరిస్తుంటారు. అటువంటి చోట్ల ప్రతి ఉద్యోగికి విడిగా ఖాతాలు సృష్టించడం భద్రతా ప్రమాణాలకు విరుద్ధం. ఎంటర్ప్రైజ్ ప్లాన్లలో లభించే సింగిల్ సైన్-ఆన్ మరియు ఆటోమేటెడ్ ప్రొవిజనింగ్ ఫీచర్లు కార్పొరేట్ గుర్తింపును ప్లాట్ఫామ్తో అనుసంధానిస్తాయి.
బేసిక్ ఎస్ఎస్ఓ విధానంలో ఉద్యోగులు తమ సొంత ఈమెయిల్తో లాగిన్ అయినప్పటికీ, సంస్థ రిసోర్స్లను యాక్సెస్ చేసేటప్పుడు ఐడెంటిటీ ప్రొవైడర్ ద్వారా ప్రమాణీకరణ తప్పనిసరి అవుతుంది. మరోవైపు మేనేజ్డ్ ఎస్ఎస్ఓ పద్ధతిలో సాధారణ లాగిన్ పూర్తిగా రద్దయి, కార్పొరేట్ ఐడీపీ మాత్రమే ఏకైక లాగిన్ మార్గంగా మారుతుంది. దీనివల్ల ఉద్యోగులు వ్యక్తిగత రిపోజిటరీలను సృష్టించకుండా నియంత్రించవచ్చు.
సిస్టమ్ ఫర్ క్రాస్-డొమైన్ ఐడెంటిటీ మేనేజ్మెంట్ ప్రామాణికం ద్వారా యూజర్ల చేరిక మరియు తొలగింపు ప్రక్రియ ఆటోమేట్ అవుతుంది. ఆక్టా లేదా మైక్రోసాఫ్ట్ ఎంట్రా ఐడీలో ఒక ఉద్యోగిని చేర్చినప్పుడు హబ్లో ఖాతా తక్షణమే సిద్ధమవుతుంది. ఉద్యోగి సంస్థను వీడినప్పుడు వారి ఖాతా మరియు అనుమతులు క్షణాల్లో రద్దవుతాయి.
ఐడీపీలోని గ్రూపులను నేరుగా హబ్లోని రిసోర్స్ గ్రూపులకు లింక్ చేయవచ్చు. ఇలా లింక్ చేసిన రిసోర్స్ గ్రూపులలో మాన్యువల్గా యూజర్లను చేర్చడం నిషేధించబడుతుంది. అయితే ఆటోమేటెడ్ పైప్లైన్ల కోసం వాడే సర్వీస్ అకౌంట్లకు మాత్రం మాన్యువల్ అనుమతులు మంజూరు చేసుకునే వెసులుబాటు ఉంటుంది.
Chapter 7
స్టోరేజ్ పరిమితులు మరియు బహుళ-స్థాయి కంప్యూట్ ఖర్చుల నియంత్రణ
క్లౌడ్ ఆధారిత ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అభివృద్ధిలో ఖర్చులు ఊహించని విధంగా పెరగడం సర్వసాధారణం. అనేక చెక్పాయింట్లు, ఆర్టిఫాక్టులు మరియు పెద్ద డేటాసెట్లను నిల్వ చేసే క్రమంలో స్టోరేజ్ పరిమితులపై నిఘా ఉంచడం అత్యంత ముఖ్యం. ఖాతా శ్రేణిని బట్టి లభించే ప్రైవేట్ స్టోరేజ్ పరిమాణం మారుతూ ఉంటుంది.
ప్రో, టీమ్ మరియు ఎంటర్ప్రైజ్ చందాలలో చేర్చబడిన ప్రాథమిక పరిమితి దాటినప్పుడు, అదనపు ప్రైవేట్ స్టోరేజ్కు టెరాబైట్ ప్రాతిపదికన నెలవారీ రుసుము చెల్లించాల్సి ఉంటుంది. డేటా పేరుకుపోయే కొద్దీ అనవసరమైన చెక్పాయింట్లను తొలగించడం లేదా పబ్లిక్ రిపోజిటరీలుగా మార్చడం ద్వారా అదనపు ఛార్జీలను తగ్గించుకోవచ్చు.
చెల్లింపుల కోసం అంతర్జాతీయ క్రెడిట్ కార్డులను ఉపయోగించవచ్చు. భారతదేశంలో జారీ చేయబడిన క్రెడిట్ కార్డులకు సంబంధించి రికరింగ్ పేమెంట్ నిబంధనల వల్ల సమస్యలు ఎదురైతే, ఏడబ్ల్యూఎస్ మార్కెట్ప్లేస్ ద్వారా మీ సంస్థ ఖాతాను అనుసంధానించవచ్చు. దీనివల్ల అన్ని కంప్యూట్ మరియు స్టోరేజ్ ఖర్చులు మీ సాధారణ ఏడబ్ల్యూఎస్ బిల్లులోనే కలుస్తాయి.
ఆటోమేటిక్ రీఛార్జ్ ఫీచర్ను ఎనేబుల్ చేసుకోవడం ద్వారా ప్రొడక్షన్ మోడల్ సర్వీసులకు అంతరాయం కలగకుండా చూసుకోవచ్చు. నెలవారీ ఖర్చుల విశ్లేషణను బిల్లింగ్ డ్యాష్బోర్డ్ ద్వారా ఎప్పటికప్పుడు గమనిస్తూ, బడ్జెట్ పరిమితులకు లోబడి కంప్యూట్ రిసోర్స్లను ఆప్టిమైజ్ చేసుకోవడం ఒక ప్రొఫెషనల్ ఇంజనీరింగ్ పద్ధతి.
Questions readers actually ask
హగ్గింగ్ ఫేస్ సర్వర్లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ కోసం సొంత క్లౌడ్ సర్వర్లు అవసరమా?
ఎటువంటి సొంత సర్వర్లు అవసరం లేదు. ఏకీకృత ఏపీఐ ద్వారా సెరెబ్రాస్, గ్రోక్, టుగెదర్ ఏఐ వంటి ప్రొవైడర్ల హార్డ్వేర్పై మోడల్స్ నేరుగా రన్ అవుతాయి.
ZeroGPU స్పేసెస్ ఏ ప్రోగ్రామింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లకు మద్దతు ఇస్తుంది?
ప్రస్తుతం ZeroGPU ప్రత్యేకంగా గ్రేడియో ఎస్డీకే మరియు పైటార్చ్ ఆధారిత పైప్లైన్లకు మాత్రమే అనుకూలంగా పనిచేస్తుంది.
భారతీయ క్రెడిట్ కార్డులతో బిల్లింగ్ సమస్యలు వస్తే పరిష్కారం ఏమిటి?
ఆర్బీఐ నిబంధనల వల్ల కార్డు తిరస్కరణకు గురైతే, సంస్థ ఖాతాను ఏడబ్ల్యూఎస్ మార్కెట్ప్లేస్తో అనుసంధానించి ఏడబ్ల్యూఎస్ బిల్లు ద్వారా చెల్లింపులు చేయవచ్చు.
Safetensors ఫార్మాట్ వాడటం వల్ల కలిగే ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటి?
ఇది పికిల్ ఫార్మాట్లోని ఆర్బిట్రరీ కోడ్ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రమాదాన్ని నివారిస్తుంది మరియు జీరో-కాపీ మెకానిజం ద్వారా మెమరీలోకి వేగంగా లోడ్ అవుతుంది.
బేసిక్ ఎస్ఎస్ఓ మరియు మేనేజ్డ్ ఎస్ఎస్ఓ మధ్య తేడా ఏమిటి?
బేసిక్ ఎస్ఎస్ఓలో యూజర్లు సొంత ఖాతాతో లాగిన్ అయి ఆర్గనైజేషన్ కోసం ఐడీపీ వాడతారు; మేనేజ్డ్ ఎస్ఎస్ఓలో ఐడీపీ మాత్రమే ఏకైక లాగిన్ మార్గంగా ఉంటూ ఖాతా జీవితచక్రాన్ని పూర్తిగా నియంత్రిస్తుంది.
GRPOTrainer లో క్రిటిక్ మోడల్ ఎందుకు అవసరం లేదు?
ఇది ఒకే ప్రాంప్ట్కు పలు అవుట్పుట్లను జనరేట్ చేసి వాటి గ్రూప్ సగటు స్కోరు ఆధారంగా అడ్వాంటేజ్ లెక్కిస్తుంది, కాబట్టి ప్రత్యేక క్రిటిక్ నెట్వర్క్ అవసరం ఉండదు.
స్పేసెస్ డెమో నిరుపయోగంగా ఉన్నప్పుడు బిల్లింగ్ ఆపడం ఎలా?
స్పేస్ సెట్టింగ్స్లో కస్టమ్ స్లీప్ టైమ్ కాన్ఫిగర్ చేయడం ద్వారా లేదా అవసరం లేనప్పుడు హార్డ్వేర్ను సీపీయూ బేసిక్కి మార్చడం ద్వారా బిల్లింగ్ ఆపవచ్చు.
ప్రైవేట్ రిపోజిటరీల అదనపు స్టోరేజ్ ఎలా లెక్కించబడుతుంది?
మీ ప్లాన్లో కేటాయించిన ఉచిత పరిమితి దాటిన తర్వాత ప్రతి అదనపు 1టీబీ ప్రైవేట్ స్టోరేజ్కు నెలకు నిర్ణీత బేస్ రేటు ప్రకారం పే-యాస్-యు-గో బిల్లు పడుతుంది.
Contact / More useful information from RamthaMedia
- అధికారిక డాక్యుమెంటేషన్ మరియు సహాయం: website at huggingface.co
- కమ్యూనిటీ ఫోరమ్ మరియు డిస్కషన్స్: https://discuss.huggingface.co
- ఎంటర్ప్రైజ్ మరియు బిల్లింగ్ సంప్రదింపులు: billing settings on Hugging Face
పైన ఇచ్చిన సమాచారం (ఫోన్ నెంబర్లు, ఈమెయిల్లు వంటివి) కాలానుగుణంగా మారవచ్చు. తాజా సమాచారం కోసం దిగువ అధికారిక లింక్ను సందర్శించండి.
Official source links:
Hugging Face
డిస్క్లెయిమర్: ఈ ఈబుక్ బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగా రూపొందించబడింది, రాసిన సమయానికి కచ్చితమైనది. పూర్తి, తాజా వివరాల కోసం పైన ఇచ్చిన అధికారిక వెబ్సైట్ను సందర్శించండి. ఈ ఈబుక్ ఆధారంగా తీసుకున్న ఏ నిర్ణయానికైనా RamthaMedia ఎలాంటి చట్టపరమైన బాధ్యత వహించదు, ఇక్కడ ఉన్నది వృత్తిపరమైన, ఆర్థిక లేదా న్యాయపరమైన సలహా కాదు. కవర్ పేజీలో ఉపయోగించిన చిత్రం కేవలం ఉదాహరణ మాత్రమే – Pexels నుండి తీసుకున్న స్టాక్ ఫోటో లేదా AI-జనరేటెడ్ ఇమేజ్, వివరించిన సైట్ యొక్క నిజమైన ఫోటో కాదు.
