GPT4، ChatGPT، DALL-E2، Bard، اور بہت سی دوسری AI ٹیکنالوجیز جیسی مصنوعات کے بارے میں گفتگو کے ساتھ، جنریٹو AI اس وقت عوام کی بہت زیادہ توجہ حاصل کر رہا ہے۔ بہت سے صارفین AWS کے جنریٹیو AI سلوشنز کے بارے میں مزید معلومات مانگ رہے ہیں۔ اس پوسٹ کا مقصد ان ضروریات کو پورا کرنا ہے۔

یہ پوسٹ حقیقی صارف کے استعمال کے معاملے کے ساتھ تخلیقی AI کا ایک جائزہ فراہم کرتی ہے، ایک مختصر تفصیل فراہم کرتی ہے اور اس کے فوائد کا خاکہ پیش کرتی ہے، اس کے پیروی کرنے میں آسان ڈیمو کا حوالہ دیتی ہے۔ اے ڈبلیو ایس ڈیپ کمپوزر نئی میوزیکل کمپوزیشنز بنانے کے لیے، اور استعمال کرنا شروع کرنے کا طریقہ بتاتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ GPT2، Stable Diffusion 2.0، اور دیگر جنریٹیو AI ماڈلز کی تعیناتی کے لیے۔

تخلیقی AI کا جائزہ

جنریٹو اے آئی مصنوعی ذہانت کا ایک مخصوص شعبہ ہے جو نئے مواد کو تیار کرنے پر مرکوز ہے۔ یہ AI دنیا کے سب سے دلچسپ شعبوں میں سے ایک ہے، جس میں موجودہ کاروبار کو تبدیل کرنے اور مکمل طور پر نئے کاروباری آئیڈیاز کو مارکیٹ میں آنے کی اجازت ہے۔ آپ جنریٹیو تکنیک استعمال کر سکتے ہیں:

• اسٹیبل ڈفیوژن 2.0 جیسے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے آرٹ کے نئے کام تخلیق کرنا
• GPT2، بلوم، یا Flan-T5-XL جیسے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے سب سے زیادہ فروخت ہونے والی کتاب لکھنا
• AWS DeepComposer میں ٹرانسفارمرز تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے اپنی اگلی سمفنی کمپوز کرنا

AWS DeepComposer ایک تعلیمی ٹول ہے جو آپ کو میوزیکل کمپوزیشن کی زبان کے ذریعے مشین لرننگ (ML) سے وابستہ کلیدی تصورات کو سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ مزید جاننے کے لیے رجوع کریں۔ جنریٹیو آرٹیفیشل انٹیلی جنس کا استعمال کرتے ہوئے جاز راک ٹریک بنائیں.

اسٹیبل ڈفیوژن، GPT2، بلوم، اور فلان-T5-XL سبھی ML ماڈل ہیں۔ وہ محض ریاضیاتی الگورتھم ہیں جنہیں ڈیٹا کے اندر پیٹرن کی شناخت کے لیے تربیت دینے کی ضرورت ہے۔ پیٹرن کے سیکھنے کے بعد، وہ اختتامی نقطوں پر تعینات کر دیے جاتے ہیں، ایک ایسے عمل کے لیے تیار ہوتے ہیں جسے تخمینہ کہا جاتا ہے۔ نیا ڈیٹا جو ماڈل نے نہیں دیکھا ہے وہ قیاس ماڈل میں کھلایا جاتا ہے، اور نیا تخلیقی مواد تیار کیا جاتا ہے۔

مثال کے طور پر، سٹیبل ڈفیوژن جیسے امیج جنریشن ماڈلز کے ساتھ، ہم چند الفاظ کا استعمال کرتے ہوئے شاندار عکاسی کر سکتے ہیں۔ ٹیکسٹ جنریشن ماڈلز جیسے GPT2، بلوم، اور Flan-T5-XL کے ساتھ، ہم ایک سادہ انسانی جملے سے نئے ادبی مضامین، اور ممکنہ طور پر کتابیں تیار کر سکتے ہیں۔

Autodesk استعمال کرنے والا AWS صارف ہے۔ ایمیزون سیج میکر ان کے پروڈکٹ ڈیزائنرز کو مختلف استعمال کے کیسز کے لیے بصری ڈیزائن کے ہزاروں تکرار کے ذریعے ترتیب دینے اور بہترین ڈیزائن کے انتخاب میں مدد کے لیے ML کا استعمال کرنے میں مدد کرنے کے لیے۔ خاص طور پر، انہوں نے ریڑھ کی ہڈی کے محافظ کو تیار کرنے میں مدد کے لیے ایڈرا سیفٹی کے ساتھ کام کیا ہے جو کھیلوں کے مقابلوں میں حصہ لینے کے دوران سواروں کو حادثات سے بچاتا ہے، جیسے ماؤنٹین بائیک۔ مزید معلومات کے لیے، ویڈیو دیکھیں AWS مشین لرننگ ڈیزائن کی اصلاح کو قابل بناتی ہے۔.

اس بارے میں مزید جاننے کے لیے کہ AWS کے صارفین جنریٹیو AI اور فیشن کے ساتھ کیا کر رہے ہیں، ملاحظہ کریں۔ Amazon SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے جنریٹیو AI کے ساتھ ورچوئل فیشن اسٹائلنگ۔

اب جب کہ ہم سمجھ گئے ہیں کہ تخلیقی AI کس چیز کے بارے میں ہے، آئیے AI کے ساتھ نیا متن یا تصاویر بنانے کا طریقہ سیکھنے کے لیے جمپ اسٹارٹ کے مظاہرے میں جائیں۔

شرائط

ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو SageMaker کے اندر ایک مربوط ترقیاتی ماحول (IDE) ہے جو ہمیں وہ تمام ML خصوصیات فراہم کرتا ہے جن کی ہمیں شیشے کے ایک پین میں ضرورت ہے۔ اس سے پہلے کہ ہم جمپ اسٹارٹ کو چلا سکیں، ہمیں اسٹوڈیو قائم کرنے کی ضرورت ہے۔ اگر آپ کے پاس پہلے سے ہی اسٹوڈیو کا اپنا ورژن چل رہا ہے تو آپ اس قدم کو چھوڑ سکتے ہیں۔

کسی بھی AWS خدمات کو استعمال کرنے سے پہلے ہمیں سب سے پہلے کرنے کی ضرورت ہے یہ یقینی بنانا ہے کہ ہم نے AWS اکاؤنٹ کے لیے سائن اپ کیا ہے اور بنایا ہے۔ اس کے بعد ایک انتظامی صارف اور ایک گروپ بنانا ہے۔ دونوں مراحل سے متعلق ہدایات کے لیے، رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر کی شرطیں مرتب کریں۔.

اگلا مرحلہ سیج میکر ڈومین بنانا ہے۔ ایک ڈومین تمام اسٹوریج کو ترتیب دیتا ہے اور آپ کو سیج میکر تک رسائی کے لیے صارفین کو شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر ڈومین پر آن بورڈ. یہ ڈیمو AWS ریجن میں بنایا گیا ہے۔ us-east-1.

آخر میں، آپ سٹوڈیو شروع کرتے ہیں. اس پوسٹ کے لیے، ہم ایک صارف پروفائل ایپ لانچ کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ ہدایات کے لیے، رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو لانچ کریں۔.

جمپ اسٹارٹ حل کا انتخاب کریں۔

اب ہم آتے ہیں دلچسپ حصے کی طرف۔ اب آپ کو اسٹوڈیو میں لاگ ان ہونا چاہیے، اور درج ذیل اسکرین شاٹ کی طرح ایک صفحہ دیکھیں۔

نیویگیشن پین میں، نیچے سیج میکر جمپ اسٹارٹمنتخب کریں ماڈل، نوٹ بک، حل.

آپ کو حل، فاؤنڈیشن ماڈلز، اور دیگر نمونے پیش کیے گئے ہیں جو آپ کو ایک مخصوص ماڈل یا کسی مخصوص کاروباری مسئلے یا استعمال کے معاملے کے ساتھ شروع کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

اگر آپ کسی خاص علاقے میں تجربہ کرنا چاہتے ہیں، تو آپ سرچ فنکشن استعمال کر سکتے ہیں۔ یا آپ اپنی ضروریات کے لیے متعلقہ ماڈل یا کاروباری حل تلاش کرنے کے لیے نمونے کو آسانی سے براؤز کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، اگر آپ فراڈ کا پتہ لگانے کے حل میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو سرچ بار میں فراڈ کا پتہ لگانا درج کریں۔

اگر آپ ٹیکسٹ جنریشن کے حل میں دلچسپی رکھتے ہیں تو سرچ بار میں ٹیکسٹ جنریشن درج کریں۔ اگر آپ ٹیکسٹ جنریشن ماڈلز کی ایک رینج کو تلاش کرنا چاہتے ہیں تو شروع کرنے کے لیے ایک اچھی جگہ یہ ہے کہ انٹرو ٹو JS – ٹیکسٹ جنریشن نوٹ بک کا انتخاب کریں۔

آئیے GPT-2 ماڈل کے ایک مخصوص مظاہرے میں غوطہ لگائیں۔

جمپ سٹارٹ GPT-2 ماڈل ڈیمو

GPT 2 ایک لینگویج ماڈل ہے جو دیے گئے پرامپٹ کی بنیاد پر انسان جیسا متن بنانے میں مدد کرتا ہے۔ ہم اس قسم کے ٹرانسفارمر ماڈل کو نئے جملے بنانے اور تحریر کو خودکار بنانے میں مدد کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ اسے مواد کی تخلیق جیسے بلاگز، سوشل میڈیا پوسٹس، اور کتابوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

GPT 2 ماڈل جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر فیملی کا حصہ ہے جو GPT 3 کا پیشرو تھا۔ لکھنے کے وقت GPT 3 کو OpenAI ChatGPT ایپلیکیشن کی بنیاد کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔

جمپ سٹارٹ میں GPT-2 ماڈل ڈیمو کی تلاش شروع کرنے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:

1. جمپ اسٹارٹ پر، تلاش کریں اور منتخب کریں۔ جی پی ٹی 2.
2. میں تعینات ماڈل سیکشن، توسیع تعیناتی کی ترتیب.
3. کے لئے سیج میکر ہوسٹنگ مثال، اپنی مثال منتخب کریں (اس پوسٹ کے لیے، ہم ml.c5.2xlarge استعمال کرتے ہیں)۔

مختلف مشین کی اقسام میں مختلف قیمت پوائنٹس منسلک ہوتے ہیں۔ لکھنے کے وقت، ہم نے جو ml.c5.2xlarge منتخب کیا ہے وہ $0.50 فی گھنٹہ سے کم ہے۔ تازہ ترین قیمتوں کے لیے، رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر قیمتوں کا تعین.

4. کے لئے اختتامی نقطہ کا نام، demo-hf-textgeneration-gpt2 درج کریں۔
5. میں سے انتخاب کریں تعینات.

ایم ایل اینڈ پوائنٹ کے تعینات ہونے کا انتظار کریں (15 منٹ تک)۔

6. اختتامی نقطہ تعینات ہونے پر، منتخب کریں۔ نوٹ بک کھولیں۔.

آپ کو مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ جیسا صفحہ نظر آئے گا۔

جو دستاویز ہم اپنے مظاہرے کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں وہ ایک Jupyter نوٹ بک ہے، جس میں تمام ضروری Python کوڈ شامل ہیں۔ نوٹ کریں کہ اس اسکرین شاٹ میں موجود کوڈ آپ کے پاس موجود کوڈ سے تھوڑا مختلف ہو سکتا ہے، کیونکہ AWS ان نوٹ بکس کو مسلسل اپ ڈیٹ کر رہا ہے اور اس بات کو یقینی بنا رہا ہے کہ وہ محفوظ ہیں، نقائص سے پاک ہیں، اور بہترین کسٹمر کا تجربہ فراہم کر رہی ہیں۔

7. پہلے سیل میں کلک کریں اور منتخب کریں۔ Ctrl + درج کریں کوڈ بلاک کو چلانے کے لیے۔

کوڈ بلاک کے بائیں طرف ایک ستارہ (*) ظاہر ہوتا ہے اور پھر ایک نمبر میں بدل جاتا ہے۔ ستارہ اشارہ کرتا ہے کہ کوڈ چل رہا ہے اور نمبر ظاہر ہونے پر مکمل ہے۔

8. اگلے کوڈ بلاک میں، کچھ نمونہ متن درج کریں، پھر دبائیں۔ Ctrl + درج کریں.

9. میں سے انتخاب کریں Ctrl + درج کریں اسے چلانے کے لیے تیسرے کوڈ بلاک میں۔

تقریباً 30-60 سیکنڈ کے بعد، آپ اپنے تخمینہ کے نتائج دیکھیں گے۔

ان پٹ ٹیکسٹ کے لیے "Once upon a time there were 18 sandwiches,ہمیں مندرجہ ذیل تیار کردہ متن ملتا ہے:

Once upon a time there were 18 sandwiches, four plates with some salad, and three sandwiches with some beef. One restaurant was so nice that the food was made by hand. There were people living at the beginning of the time who were waiting so that

ان پٹ ٹیکسٹ کے لیے "And for the final time Peter said to Mary,ہمیں مندرجہ ذیل تیار کردہ متن ملتا ہے:

And for the final time Peter said to Mary that he was a saint. 11 But Peter said that it was not a blessing, but rather that it would be the death of Peter. And when Mary heard of that Peter said to him,

آپ اس تیسرے کوڈ بلاک کو کئی بار چلانے کا تجربہ کر سکتے ہیں، اور آپ دیکھیں گے کہ ماڈل ہر بار مختلف پیش گوئیاں کرتا ہے۔

کچھ جدید خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے آؤٹ پٹ کو تیار کرنے کے لیے، چوتھے کوڈ بلاک میں تجربہ کرنے کے لیے نیچے سکرول کریں۔

ٹیکسٹ جنریشن ماڈلز کے بارے میں مزید جاننے کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ پر بلوم اور جی پی ٹی ماڈلز کے ساتھ ٹیکسٹ جنریشن چلائیں۔.

وسائل کو صاف کریں۔

اس سے پہلے کہ ہم آگے بڑھیں، جب آپ کام مکمل کر لیں تو اپنا اختتامی نقطہ حذف کرنا نہ بھولیں۔ پچھلے ٹیب پر، نیچے اختتامی نقطہ کو حذف کریں۔منتخب کریں خارج کر دیں.

اگر آپ نے غلطی سے اس نوٹ بک کو بند کر دیا ہے، تو آپ SageMaker کنسول کے ذریعے اپنا اختتامی نقطہ بھی حذف کر سکتے ہیں۔ کے تحت ارادہ نیویگیشن پین میں، منتخب کریں۔ اختتامی نکات.

آپ نے جو اینڈ پوائنٹ استعمال کیا ہے اسے منتخب کریں اور پر عوامل مینو، منتخب کریں خارج کر دیں.

اب جب کہ ہم اپنے پہلے جمپ سٹارٹ حل کو استعمال کرنے کا طریقہ سمجھتے ہیں، آئیے ایک مستحکم ڈفیوژن ماڈل کو استعمال کرتے ہوئے دیکھتے ہیں۔

جمپ اسٹارٹ اسٹیبل ڈفیوژن ماڈل ڈیمو

ہم متن کی ایک سادہ لائن سے تصاویر بنانے کے لیے Stable Diffusion 2 ماڈل کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اس کا استعمال سوشل میڈیا پوسٹس، پروموشنل مواد، البم کور، یا تخلیقی آرٹ ورک کی ضرورت والی کسی بھی چیز کے لیے مواد تیار کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

1. جمپ اسٹارٹ پر واپس جائیں، پھر تلاش کریں اور منتخب کریں۔ مستحکم بازی 2.

2. میں تعینات ماڈل سیکشن، توسیع تعیناتی کی ترتیب.
3. کے لئے سیج میکر ہوسٹنگ مثال، اپنی مثال منتخب کریں (اس پوسٹ کے لیے، ہم ml.g5.2xlarge استعمال کرتے ہیں)۔
4. کے لئے اختتامی نقطہ کا نام، داخل کریں demo-stabilityai-stable-diffusion-v2.
5. میں سے انتخاب کریں تعینات.

چونکہ یہ ایک بڑا ماڈل ہے، اس کو تعینات کرنے میں 25 منٹ تک لگ سکتے ہیں۔ جب یہ تیار ہو جائے تو اختتامی نقطہ کی حیثیت بطور ظاہر ہوتی ہے۔ سروس میں.

6. میں سے انتخاب کریں نوٹ بک کھولیں۔ Python کوڈ کے ساتھ Jupyter نوٹ بک کھولنے کے لیے۔

7. پہلے اور دوسرے کوڈ بلاکس کو چلائیں۔
8. تیسرے کوڈ بلاک میں، ٹیکسٹ پرامپٹ کو تبدیل کریں، پھر سیل کو چلائیں۔

اپنی تصویر کے ظاہر ہونے کے لیے تقریباً 30-60 سیکنڈ انتظار کریں۔ مندرجہ ذیل تصویر ہمارے مثال کے متن پر مبنی ہے۔

ایک بار پھر، آپ اگلے کوڈ بلاک میں جدید خصوصیات کے ساتھ کھیل سکتے ہیں۔ اس کی تخلیق کردہ تصویر ہر بار مختلف ہوتی ہے۔

وسائل کو صاف کریں۔

ایک بار پھر، اپنا اختتامی نقطہ حذف کرنا نہ بھولیں۔ اس بار، ہم ml.g5.2xlarge استعمال کر رہے ہیں، اس لیے اس پر پہلے کی نسبت قدرے زیادہ چارجز لگتے ہیں۔ لکھنے کے وقت، یہ فی گھنٹہ صرف $1 سے زیادہ تھا۔

آخر میں، آئیے AWS DeepComposer کی طرف چلتے ہیں۔

اے ڈبلیو ایس ڈیپ کمپوزر

AWS DeepComposer جنریٹیو AI کے بارے میں جاننے کا ایک بہترین طریقہ ہے۔ یہ آپ کو موسیقی کی نئی شکلیں بنانے کے لیے اپنے ماڈلز میں بلٹ ان دھنیں استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ آپ جو ماڈل استعمال کرتے ہیں وہ اس بات کا تعین کرتا ہے کہ ان پٹ میلوڈی کیسے تبدیل ہوتی ہے۔

اگر آپ اس میں حصہ لینے کے عادی ہیں۔ اے ڈبلیو ایس ڈیپ ریسر اپنے ملازمین کو ری انفورسمنٹ لرننگ کے بارے میں سیکھنے میں مدد کرنے کے لیے دن، جنریٹیو AI کے بارے میں جاننے کے لیے AWS DeepComposer کے ساتھ دن کو بڑھانے اور بڑھانے پر غور کریں۔

اس پوسٹ میں تین ماڈلز کی تفصیلی وضاحت اور پیروی میں آسان مظاہرے کے لیے، ملاحظہ کریں جنریٹیو آرٹیفیشل انٹیلی جنس کا استعمال کرتے ہوئے جاز راک ٹریک بنائیں.

مندرجہ ذیل چیک کریں ٹھنڈی مثالیں AWS DeepComposer کا استعمال کرتے ہوئے SoundCloud پر اپ لوڈ کیا گیا۔

ہم آپ کے تجربات دیکھنا پسند کریں گے، اس لیے بلا جھجھک سوشل میڈیا (@digitalcolmer) کے ذریعے رابطہ کریں اور اپنی سیکھنے اور تجربات کا اشتراک کریں۔

نتیجہ

اس پوسٹ میں، ہم نے جنریٹو AI کی تعریف کے بارے میں بات کی ہے، جس کی مثال AWS کسٹمر کی کہانی ہے۔ اس کے بعد ہم نے آپ کو اسٹوڈیو اور جمپ اسٹارٹ کے ساتھ شروع کرنے کا طریقہ بتایا، اور آپ کو دکھایا کہ GPT 2 اور مستحکم ڈفیوژن ماڈلز کے ساتھ کیسے شروعات کی جائے۔ ہم نے AWS DeepComposer کا ایک مختصر جائزہ لے لیا۔

جمپ اسٹارٹ کو مزید دریافت کرنے کے لیے، موجودہ ماڈل کو ٹھیک کرنے کے لیے اپنا ڈیٹا استعمال کرنے کی کوشش کریں۔ مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ Amazon SageMaker JumpStart کے ساتھ اضافی تربیت. فائن ٹیوننگ سٹیبل ڈفیوژن ماڈلز کے بارے میں معلومات کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر جمپ سٹارٹ کے ساتھ ٹیکسٹ ٹو امیج کے مستحکم ڈفیوژن ماڈلز کو ٹھیک کریں.

اسٹیبل ڈفیوژن ماڈلز کے بارے میں مزید جاننے کے لیے رجوع کریں۔ Amazon SageMaker JumpStart پر مستحکم ڈفیوژن ماڈل کے ساتھ متن سے تصاویر بنائیں.

ہم نے Flan-T5-XL ماڈل پر کسی قسم کی معلومات کا احاطہ نہیں کیا، اس لیے مزید جاننے کے لیے، درج ذیل کو دیکھیں GitHub repo. ایمیزون سیج میکر کی مثالیں۔ ریپو میں مختلف سیج میکر پروڈکٹس کے لیے GitHub پر دستیاب نوٹ بکس کی ایک رینج بھی شامل ہے، بشمول JumpStart، جس میں استعمال کے مختلف کیسز شامل ہیں۔

مفت ڈیجیٹل اثاثوں کی ایک رینج کے ذریعے AWS ML کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، ہمارا دیکھیں AWS مشین لرننگ ریمپ اپ گائیڈ. آپ ہماری مفت کوشش بھی کر سکتے ہیں۔ ایم ایل لرننگ پلان اپنے موجودہ علم کو بڑھانے یا ایک واضح نقطہ آغاز رکھنے کے لیے۔ انسٹرکٹر کی زیر قیادت کورس کرنے کے لیے، ہم درج ذیل کورسز کی انتہائی سفارش کرتے ہیں:

AI/ML جگہ میں یہ واقعی ایک دلچسپ وقت ہے۔ AWS آپ کے ML سفر کی حمایت کرنے کے لیے حاضر ہے، لہذا براہ کرم سوشل میڈیا پر ہمارے ساتھ جڑیں۔ ہم آنے والے مہینوں میں مختلف ML سروسز کے ساتھ آپ کے تمام سیکھنے، تجربات اور تفریح ​​کو دیکھنے کے منتظر ہیں اور آپ کے ML سفر میں آپ کے انسٹرکٹر بننے کے موقع سے لطف اندوز ہوں گے۔

مصنف کے بارے میں

پال کولمر ایمیزون ویب سروسز میں ایک سینئر ٹیکنیکل ٹرینر ہے جو مشین لرننگ اور جنریٹیو AI میں مہارت رکھتا ہے۔ اس کا جذبہ صارفین، شراکت داروں، اور ملازمین کو زبردست کہانی سنانے، مشترکہ تجربات، اور علم کی منتقلی کے ذریعے ترقی اور بڑھنے میں مدد کر رہا ہے۔ IT انڈسٹری میں 25 سال سے زیادہ کے ساتھ، وہ چست ثقافتی طریقوں اور مشین لرننگ سلوشنز میں مہارت رکھتا ہے۔ پال لندن کالج آف میوزک کے فیلو اور برٹش کمپیوٹر سوسائٹی کے فیلو ہیں۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• PREIPO® کے ساتھ PRE-IPO کمپنیوں میں حصص خریدیں اور بیچیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/get-started-with-generative-ai-on-aws-using-amazon-sagemaker-jumpstart/