AWS Bedrock ਅਤੇ Azure AI Foundry 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ: ਲਾਗਤ ਕੰਟਰੋਲ ਜੋ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਲਾਉਡਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲਹੋਸਟ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।Amazon BedrockਅਤੇMicrosoft Azure AI Foundry(Azure OpenAI ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਡਲ ਕੈਟਾਲਾਗ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ) ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ APIs, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ-ਪਰਬੇਨਿਯੰਤਰਿਤ ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ, , XXTAG11 ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਲਤ ਸਮਰੱਥਾ, s ਗੁੰਮ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਇਨਵੌਇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਦੋਵਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕੇ ਬਿਨਾਂਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।

ਸਵੈ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ GPUs ਦੀ ਬਜਾਏ ਹੋਸਟਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ?

ਸਵੈ-ਹੋਸਟਿੰਗ ਸਮਰਪਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਿਰ, ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੇ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਜਿੱਤ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਭਿੰਨ ਹੈਵੀ ਲਿਫਟਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਪੈਚਿੰਗ, ਖੇਤਰੀ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੇ SLAs, ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ। ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫਯੂਨਿਟ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ — ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਹੈ।

• ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਯੋਗ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ:ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ, ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹਨ।
• ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਮੁੱਲ ਤੇਜ਼:ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ APIs ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਜਾਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
• ਲਚਕੀਲਾ ਪੈਮਾਨਾ: ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ GPU ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈਬਰਸਟ—ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਜਟ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨਾਲ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ।

AWS Bedrock: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ

Amazon Bedrockਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ API ਸਤਹ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣਖਾਤੇ ਦੀ ਬਣਤਰਅਤੇਗਾਰਡਰੇਲਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਵਿਕਲਪ।

• ਮਾਡਲ ਚੋਣ:ਮਾਡਲ ਟੀਅਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ — ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰੂਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਛੋਟੇ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰਿਜ਼ਰਵ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਡ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ:ਆਨ-ਡਿਮਾਂਡ ਸਪਾਈਕੀ ਜਾਂ ਖੋਜੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਟੋਕਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਮਿੰਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਿਖਰਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਡ ਥ੍ਰੂਪੁੱਟਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ—ਹਮੇਸ਼ਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਵਿੰਡੋ 'ਤੇ ਮਾਪੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
• ਬੈਚ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ:ਔਫਲਾਈਨ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਸੰਖੇਪ ਬੈਕਲਾਗ, ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ, ਬੈਚ APIs ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਚੈਟ ਮਾਰਗਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਤੀ-ਟੋਕਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕੈਚਿੰਗ & ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ:ਜਿੱਥੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੰਬੇ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਕੈਚ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਬਿਲਡ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• ਖੇਤਰੀ ਰਣਨੀਤੀ:ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਪਾਲਣਾ ਦੁਰਘਟਨਾਤਮਕ ਬਹੁ-ਖੇਤਰ ਫੈਲਾਅ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
• ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ:ਪ੍ਰਤੀ-ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਬੇਨਤੀ IDs, ਲੌਗ ਟੋਕਨ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਚਾਰਜਬੈਕ ਲਈ CloudWatch ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਅਲਾਟਮੈਂਟ ਟੈਗਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹੈ।

Azure AI Foundry: ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਖਰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ

Azure AI FoundryAzure 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ, ਟੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈਤੈਨਾਤ ਮਾਡਲਾਂ(Azure OpenAI–ਅਨੁਕੂਲ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਸਮੇਤ) ਅਤੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰੋਗੇ।

• ਤੈਨਾਤੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ:ਖਪਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਅਤੇ ਰਾਖਵੇਂ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਕਲਪਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਉੱਥੇ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਡ ਥਰੂਪੁੱਟ ਯੂਨਿਟਾਂ) ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਤੰਗ ਲੇਟੈਂਸੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਿਰ ਉਤਪਾਦਨ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਅਕਸਰ ਰਾਖਵੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; bursty ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ-ਜਾਓ, ਭੁਗਤਾਨ 'ਤੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੋਟਾ:ਗਾਹਕੀ ਅਤੇ ਵਰਕਸਪੇਸ-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸੈਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਕਿਰਾਏਦਾਰ ਸ਼ੇਅਰਡ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਾ ਕਰ ਸਕੇ — ਮੁੜ-ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਬੈਕਆਫ ਨਾਲ ਜੋੜਾ।
• ਸਮਗਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ:ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ 'ਤੇ ਵਿਅਰਥ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਬਲੌਕ ਕਰੋ—ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝੋ।
• Azure ਮਾਨੀਟਰ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ:ਟ੍ਰੈਕ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ; ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਿਰਯਾਤ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ FinOps ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ।
• ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ:ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮਾਰਗਾਂ 'ਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਹਮਲੇ ਦੀ ਸਤਹ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਅੰਤ ਬਿੰਦੂਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਛਾਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। Azure 'ਤੇ

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਜੰਟ: ਕੀਮਤ ਅਤੇ

ਨੂੰਉਤਪਾਦਨ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈਲਈ ਕਿੱਥੇ ਹੋਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ Microsoft ਦੇ ਸਟੈਕ, ਯੋਜਨਾ ਖਰਚ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਉਸੇ ਥਾਂ ਤੋਂ: ਅਧਿਕਾਰਤ, Microsoft ਦੇ ਕੰਪੈਕਟਲ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਕੰਪੈਕਟਲ ਐੱਫ. ਕਸਟਮ ਸਾਈਡਕਾਰ ਜਾਂ APIs ਲਈ।

• Microsoft ਫਾਊਂਡਰੀ ਕੀਮਤ— ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਿਲਿੰਗ ਲਈ ਹੱਬ (ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ-ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈਫਾਊਂਡਰੀ ਮਾਡਲਕਤਾਰ ਸਮੇਤ); ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਮੁਦਰਾ ਚੁਣੋ, ਫਿਰ ਕਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਟੋਕਨ ਅਤੇ ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਧਾਰਨਾਵਾਂ। ਫਾਉਂਡਰੀ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੀ ਗਾਹਕੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਬਿਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਪੰਨਾ FAQ ਦੇਖੋ)।
• Azure AI ਏਜੰਟ ਸੇਵਾ ਕੀਮਤ— ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਜੰਟ ਵਰਕਲੋਡਸ ਲਈ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਸਟਿੰਗ (ਮੌਜੂਦਾ ਏਜੰਟ ਸੇਵਾ ਕੀਮਤ ਵੇਰਵੇ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ)।
• Microsoft ਫਾਊਂਡਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼— ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਐਪਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰੋ।
• Azure ਕੀਮਤ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ— ਵਿਆਪਕ ਰੋਲਆਊਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਲਾਗਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ; ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਰਾਂ ਲਈ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ।
• Azure ਕੰਟੇਨਰ ਐਪਸ— HTTP ਜਾਂ ਕਤਾਰ-ਚਲਾਏ ਏਜੰਟ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ-ਸ਼ੈਲੀ ਹੋਸਟਿੰਗ ਜੋ ਫਾਊਂਡਰੀ APIs ਦੇ ਨਾਲ ਬੈਠਦੀਆਂ ਹਨ।
• Azure Kubernetes ਸੇਵਾ (AKS)— ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਸਪੋਕ ਏਜੰਟ ਰਨਟਾਈਮ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰ-ਪੱਧਰ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੀਤੀਆਂ, GPU ਨੋਡ ਪੂਲ, ਮਲਟੀ-ਟੇਨੈਂਟ ਨੇਮਸਪੇਸ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਕੱਠੇ,Microsoft ਫਾਊਂਡਰੀ ਕੀਮਤਹੱਬ ਅਤੇਏਜੰਟ ਸੇਵਾਦਰਾਂ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਜੰਟ ਰੋਡਮੈਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕ੍ਰਾਸ-ਕਲਾਊਡ ਲਾਗਤ ਕੰਟਰੋਲ ਪਲੇਬੁੱਕ

ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਉਹੀ FinOps ਪੈਟਰਨ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

1. ਟੋਕਨ ਬਜਟ ਅਤੇ ਮਲਕੀਅਤ

ਲਾਗਤ ਕੇਂਦਰਾਂ ਨੂੰਹਰੇਕ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ—ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਬੋਟ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੋਪਾਇਲਟ, ਬੈਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨ—ਮਾਸਿਕ ਟੋਕਨ ਜਾਂ ਖਰਚ ਕੈਪਸ ਦੇ ਨਾਲ। ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮਾਲਕਾਂ ਲਈ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਤਹ; ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਉਪਾਅ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

2. ਰਾਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ

ਛੋਟੇ, ਸਸਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲ ਭੇਜਣ ਲਈਰਾਊਟਰ ਲੇਅਰ(ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਹਲਕੇ ਵਰਗੀਕਰਣ) ਪਾਓ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਘੱਟ ਹੋਣ 'ਤੇ ਹੀ ਅੱਗੇ ਵਧੋ। ਇਹ ਸਿੰਗਲ ਪੈਟਰਨ ਅਕਸਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏ ਬਿਨਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਬਚਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3. ਵਿਸ਼ਾਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ

RAGਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਘੱਟ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

4. ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਜਵਾਬ

ਕੈਸ਼ ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦੀ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਕਿਨਾਰੇ (Redis, CDN, API ਗੇਟਵੇ) 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੈਚ ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦੀ ਜਾਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਜਵਾਬ.

5. ਬੈਚ ਅਤੇ ਆਫ-ਪੀਕ ਵਰਕਲੋਡ

ਬੈਚਜਾਂ ਆਫ-ਪੀਕ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਅਨੁਸੂਚੀ ਸੰਖੇਪ, ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੌਕਰੀਆਂ ਜਦੋਂ ਛੋਟ ਜਾਂ ਘੱਟ ਵਿਵਾਦ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

6. ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਆਉਟਪੁੱਟ

ਫਾਲੋ-ਅਪ ਮੋੜਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਚੈਟ ਲੂਪਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ JSON ਜਾਂ ਸਕੀਮਾ-ਸੀਮਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।

7. ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ

ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਸਮੇਂ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਚਲਾਓ—ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਸਤਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧਾਓ।

ਬਿਨਾਂ ਗਰਿੱਡਲਾਕ ਦੇ ਸ਼ਾਸਨ

ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਉੱਚ-ਖਰਚ ਵਾਲੇ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈਲਾਈਟਵੇਟ ਮਨਜ਼ੂਰੀਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਰੋ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਸਫਾਈ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਟੀਮਾਂ (ਵਰਬੋਸਿਟੀ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ)। ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਕੇਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਰਹੇ।

Workstation

Workstation ਦੀ ਮਦਦ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: Bedrock ਅਤੇ Azure AI Foundry ਲਈ ਲੈਂਡਿੰਗ ਜ਼ੋਨ, ਪਛਾਣ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਟਰਨ—ਸਮੇਤ ਜੋ ਕਿ ਫਿਨਬੋਰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ,info@workstation.co.ukਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।