AI Frameworks का परिचय

पिछले कुछ वर्षों में, स्पीकर AI के साथ काम कर रहे हैं और विभिन्न AI applications बना रहे हैं। इस वीडियो में, वे पाँच AI frameworks साझा करेंगे जो वे चाहते हैं कि उन्होंने पहले सीखे होते, क्योंकि वे बेहद उपयोगी हैं। स्पीकर के पास कोडिंग से पैसे कमाने के तरीके पर एक मुफ्त गाइड है, जिसे उनके newsletter के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।

LangChain

LangChain LLMs (Large Language Models) और जनरेशन-आधारित applications के निर्माण के साथ काम करने के लिए एक Python-आधारित framework है। यह उपयोगकर्ताओं को OpenAI जैसे कई LLM providers का आसानी से उपयोग करने और prompt templates, output parsing, buffer management और conversation history जैसे कार्य करने की अनुमति देता है। स्पीकर ने LangChain का उपयोग करके विभिन्न applications बनाए हैं, जिनमें एक सरल AI choose your own adventure game और एक अधिक जटिल application शामिल है जो एक विशेष आउटपुट का उत्पादन करने के लिए कई AI agents को सहयोग करने के लिए उपयोग करता है।

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स्पीकर के चैनल पर कुछ वीडियो हैं जो LangChain और इसके applications के माध्यम से चलते हैं। उनके पास एक ट्यूटोरियल भी है कि एक AI agent बनाने के लिए LangChain का उपयोग कैसे करें जो एक विशेष आउटपुट का उत्पादन करने के लिए कई AI models के साथ सहयोग कर सकता है।

LangFlow

LangFlow एक graphical या visual-आधारित एडिटर है जो उपयोगकर्ताओं को कोड लिखे बिना LLM-आधारित applications बनाने की अनुमति देता है। यह LangChain के समान है लेकिन एक API से निष्पादित किए जा सकने वाले प्रवाह बनाने के लिए एक drag-and-drop इंटरफ़ेस प्रदान करता है। स्पीकर ने अपने newsletter के लिए unique coding questions उत्पन्न करने के लिए LangFlow का उपयोग करके एक परियोजना बनाई है।

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स्पीकर के चैनल पर एक ट्यूटोरियल है जो दिखाता है कि एक सरल AI application बनाने के लिए LangFlow का उपयोग कैसे करें। उनके पास एक वीडियो भी है जो बताता है कि coding questions उत्पन्न करने के लिए LangFlow का उपयोग कैसे करें।

Ollama

Ollama एक मुफ्त, open-source टूल है जो उपयोगकर्ताओं को अपने कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से LLMs को डाउनलोड और चलाने की अनुमति देता है। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता सर्वश्रेष्ठ open-source models को डाउनलोड कर सकते हैं और ChatGPT जैसी किसी चीज़ के लिए भुगतान किए बिना या तीसरे पक्ष के प्रदाता के साथ अपने डेटा पर भरोसा किए बिना उन्हें स्थानीय रूप से चला सकते हैं।

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स्पीकर के पास Ollama कैसे काम करता है, इसका एक डेमो है, और वे दिखाते हैं कि मॉडल चलाने और प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए इसका उपयोग कैसे करें। वे यह भी उल्लेख करते हैं कि Ollama एक REST API सर्वर को उजागर करता है, जो उपयोगकर्ताओं को इसके लिए अनुरोध भेजने और इसे अपने स्वयं के applications में उपयोग करने की अनुमति देता है।

LlamaIndex

LlamaIndex एक Python-आधारित framework है जिसका दस्तावेजों, डेटा और एंटरप्राइज़-ग्रेड डेटा के आसपास AI applications के निर्माण पर भारी ध्यान केंद्रित है। यह उपयोगकर्ताओं को कई अलग-अलग डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने, दस्तावेज़ निष्कर्षण जैसी चीजें करने और बेहतर टेक्स्ट चंकिंग और स्प्लिटिंग करने की अनुमति देता है।

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स्पीकर के चैनल पर एक वीडियो है जो बताता है कि एक AI agent बनाने के लिए LlamaIndex का उपयोग कैसे करें जो बाहर जा सकता है और कई टूल और विभिन्न डेटा सेट को कॉल कर सकता है।

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers एक open-source Python मॉड्यूल है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, ऑडियो प्रसंस्करण, वीडियो प्रसंस्करण और अधिक में ट्रांसफार्मर-आधारित models के साथ काम करना बहुत आसान बनाता है। PyTorch या TensorFlow जैसे frameworks की तुलना में इसका उपयोग करना आसान है, और यह पूर्व-प्रशिक्षित models प्रदान करता है जिनका उपयोग विशिष्ट कार्यों को हल करने के लिए किया जा सकता है।

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स्पीकर इस बात का एक त्वरित डेमो देते हैं कि कुछ Hugging Face कोड कैसा दिख सकता है, यह दिखाते हुए कि भावना विश्लेषण और टेक्स्ट समराइजेशन जैसे कार्यों को करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित models का उपयोग करना कितना आसान है।

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निष्कर्ष में, स्पीकर ने पाँच AI frameworks साझा किए हैं जो वे चाहते हैं कि उन्होंने पहले सीखे होते। इन frameworks में LangChain, LangFlow, Ollama, LlamaIndex और Hugging Face Transformers शामिल हैं। प्रत्येक framework की अपनी अनूठी विशेषताएं और उपयोग के मामले हैं, और स्पीकर ने उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक के साथ आरंभ करने में मदद करने के लिए ट्यूटोरियल और डेमो प्रदान किए हैं।