साक्षात्कार
सौरभ विज, मॉन्स्टरएपीआई के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला
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सौरभ विज मॉन्स्टरएपीआई के सीईओ और सह-संस्थापक हैं। उन्होंने पहले सेर्न में एक कण भौतिक विज्ञानी के रूप में काम किया और एलएचसी@होम जैसी परियोजनाओं से विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग की संभावना को पहचाना।
मॉन्स्टरएपीआई क्रिप्टो माइनिंग फार्म से कम लागत वाले कमोडिटी जीपीयू का लाभ उठाता है ताकि मशीन लर्निंग के लिए स्केलेबल और सस्ती जीपीयू इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान किया जा सके, जिससे डेवलपर्स को कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना एआई मॉडल तक पहुंच, फाइन-ट्यून और तैनाती की अनुमति मिल सके।
मॉन्स्टरएपीआई से पहले, उन्होंने दो स्टार्टअप चलाए, जिनमें से एक ने भारत सरकार और आईआईटी दिल्ली के सहयोग से भारत में महिलाओं के लिए एक पोर्टेबल सुरक्षा उपकरण विकसित किया था।
आप मॉन्स्टरजीपीटी की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?
हमारा मिशन हमेशा “सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को एआई मॉडल को तेजी से और सबसे आसान तरीके से फाइन-ट्यून और तैनात करने में मदद करना” रहा है। हमें एहसास हुआ कि जब वे एआई मॉडल को फाइन-ट्यून और तैनात करना चाहते हैं तो उन्हें कई जटिल चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
कोड से निपटने से लेकर जीपीयू पर डॉकर कंटेनर सेट करने और उन्हें मांग के अनुसार स्केल करने तक
और पारिस्थितिकी तंत्र की गति को देखते हुए, केवल फाइन-ट्यूनिंग पर्याप्त नहीं है। इसे सही तरीके से करने की आवश्यकता है: अंडरफिटिंग, ओवरफिटिंग, हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन, लोरा और क्यू-लोरा जैसी नवीनतम विधियों को शामिल करना ताकि तेजी से और अधिक आर्थिक रूप से फाइन-ट्यूनिंग की जा सके। एक बार फाइन-ट्यूनिंग हो जाने के बाद, मॉडल को कुशलता से तैनात करने की आवश्यकता है।
यह हमें एहसास दिलाता है कि पाइपलाइन के एक छोटे से हिस्से के लिए एक उपकरण प्रदान करना पर्याप्त नहीं है। डेवलपर को पूरी अनुकूलित पाइपलाइन की आवश्यकता होती है, जो एक महान इंटरफ़ेस के साथ आती है जिसे वे जानते हैं। फाइन-ट्यूनिंग से लेकर मूल्यांकन और अंतिम तैनाती तक।
मैंने खुद से एक प्रश्न पूछा:: एक पूर्व कण भौतिक विज्ञानी के रूप में, मुझे एहसास है कि एआई वैज्ञानिक कार्य पर क्या प्रभाव डाल सकता है, लेकिन मुझे नहीं पता कि कहां से शुरू करूं। मेरे पास अभिनव विचार हैं, लेकिन मशीन लर्निंग और इन्फ्रास्ट्रक्चर के सभी कौशल और नाजुकताओं को सीखने के लिए समय की कमी है।
क्या होगा अगर मैं बस एक एआई से बात कर सकता हूं, अपनी आवश्यकताओं प्रदान कर सकता हूं, और इसे पूरी पाइपलाइन बनाने के लिए कह सकता हूं, जो आवश्यक एपीआई एंडपॉइंट प्रदान करता है?
इसने मुझे एक चैट-आधारित प्रणाली के विचार की ओर प्रेरित किया जो डेवलपर्स को प्रयास से मुक्त करने में मदद करेगी।
मॉन्स्टरजीपीटी हमारी इस यात्रा की पहली प्रमुख उपलब्धि है।
लाखों सॉफ्टवेयर डेवलपर, नवोन्मेषक और वैज्ञानिक जैसे हम इस दृष्टिकोण का लाभ उठा सकते हैं और अपनी परियोजनाओं के लिए अधिक डोमेन-विशिष्ट मॉडल बना सकते हैं।
आप मॉन्स्टर एपीआई के जीपीटी-आधारित तैनाती एजेंट के पीछे की प्रौद्योगिकी की व्याख्या कर सकते हैं?
मॉन्स्टरजीपीटी जीपीयू पर खुले स्रोत बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे माइक्रोसॉफ्ट के फाई 3 और मेटा के लामा 3 को कुशलता से तैनात और फाइन-ट्यून करने के लिए उन्नत प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाता है।
- रैग के साथ संदर्भ कॉन्फ़िगरेशन: एलएलएम को फाइन-ट्यून करने या मॉन्स्टरएपीआई के स्केलेबल रेस्ट एपीआई का उपयोग करके मॉडल तैनात करने के लिए स्वचालित रूप से सही हाइपरपैरामीटर के साथ कॉन्फ़िगरेशन तैयार करता है।
- लोरा (लो-रैंक एडैप्टेशन): एलएलएम को फाइन-ट्यून करने के लिए केवल एक सब्सेट पैरामीटर को अपडेट करके कुशलता से फाइन-ट्यूनिंग को सक्षम बनाता है, जिससे गणना ओवरहेड और मेमोरी आवश्यकताओं में कमी आती है।
- क्वांटाइजेशन तकनीक: जीपीटी-क्यू और एडब्ल्यूक्यू का उपयोग मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए करता है, जो सटीकता में काफी कमी के बिना स्मृति फुटप्रिंट और अनुमान को तेज करता है।
- वीएलएलएम इंजन: उच्च-थ्रूपुट एलएलएम सर्विंग प्रदान करता है, जिसमें निरंतर बैचिंग, अनुकूलित सीयूडीए केर्नल और समांतर डिकोडिंग एल्गोरिदम शामिल हैं ताकि बड़े पैमाने पर अनुमान के लिए कुशल हो सके।
- विकेंद्रीकृत जीपीयू के लिए स्केल और किफायत: हमारे फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती कार्यभार कई विक्रेताओं से छोटे निष्क्रिय डेटा केंद्रों से लेकर उभरते जीपीयू क्लाउड जैसे कोरवेव तक विकेंद्रीकृत जीपीयू नेटवर्क पर चलते हैं, जो कम लागत, उच्च विकल्प और जीपीयू की उपलब्धता प्रदान करते हैं ताकि स्केलेबल और कुशल प्रसंस्करण सुनिश्चित किया जा सके।
लामा 3 तैनाती के लिए मॉन्स्टरजीपीटी का उपयोग करने वाले इस नवीनतम ब्लॉग को देखें:
यह फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती प्रक्रिया को कैसे सुव्यवस्थित करता है?
मॉन्स्टरजीपीटी एक चैट इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो प्राकृतिक भाषा में निर्देशों को समझने में सक्षम है, जो पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती नौकरियों को लॉन्च, ट्रैक और प्रबंधित करने की क्षमता प्रदान करता है। यह क्षमता कई जटिल चरणों को समाप्त करती है जैसे:
- डेटा पाइपलाइन का निर्माण
- काम के लिए सही जीपीयू इन्फ्रास्ट्रक्चर का पता लगाना
- उपयुक्त हाइपरपैरामीटर कॉन्फ़िगर करना
- संगत फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी के साथ एमएल वातावरण सेट करना
- लोरा/क्यू-लोरा के साथ क्वांटाइजेशन रणनीतियों के साथ कुशल फाइन-ट्यूनिंग के लिए फाइन-ट्यूनिंग स्क्रिप्ट को लागू करना
- आउट ऑफ मेमोरी और कोड स्तर के त्रुटियों जैसे मुद्दों को डीबग करना
- वीएलएलएम जैसे उच्च-थ्रूपुट सर्विंग इंजन के साथ मल्टी-नोड ऑटो-स्केलिंग को डिज़ाइन और लागू करना
मॉन्स्टर एपीआई के चैट इंटरफ़ेस के साथ बातचीत करते समय डेवलपर क्या प्रकार के उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और कमांड की उम्मीद कर सकते हैं?
उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस एक सरल चैट यूआई है जिसमें उपयोगकर्ता एजेंट को एक विशिष्ट कार्य जैसे सारांश, चैट पूर्णता, कोड जेनरेशन, ब्लॉग लेखन आदि के लिए एलएलएम को फाइन-ट्यून करने के लिए प्रॉम्प्ट कर सकते हैं और फिर एक बार फाइन-ट्यूनिंग हो जाने के बाद, जीपीटी को तैनाती के लिए निर्देशित कर सकते हैं और जीपीटी इंटरफ़ेस से ही तैनात मॉडल को क्वेरी कर सकते हैं। कुछ कमांड के उदाहरण हैं:
- एक्स डेटासेट पर कोड जेनरेशन के लिए एलएलएम को फाइन-ट्यून करें
- मुझे ब्लॉग लेखन के लिए फाइन-ट्यून किया गया मॉडल चाहिए
- लामा 3 मॉडल के लिए मुझे एक एपीआई एंडपॉइंट दें
- ब्लॉग लेखन उपयोग के मामले के लिए एक छोटा मॉडल तैनात करें
यह बहुत उपयोगी है क्योंकि अपनी परियोजना के लिए सही मॉडल खोजना अक्सर एक समय लेने वाला काम बन सकता है। नए मॉडलों के दैनिक उभरने से बहुत भ्रम पैदा हो सकता है।
मॉन्स्टर एपीआई का समाधान पारंपरिक एआई मॉडल तैनाती विधियों की तुलना में उपयोगकर्ता के अनुकूलता और दक्षता के मामले में कैसे तुलना करता है?
मॉन्स्टर एपीआई का समाधान पारंपरिक एआई मॉडल तैनाती विधियों की तुलना में उपयोगकर्ता के अनुकूलता और दक्षता में काफी सुधार करता है।
उपयोगकर्ता के अनुकूलता के लिए:
- स्वचालित कॉन्फ़िगरेशन: पारंपरिक विधियों में अक्सर हाइपरपैरामीटर और कॉन्फ़िगरेशन की व्यापक मैनुअल सेटअप की आवश्यकता होती है, जो त्रुटि-प्रवण और समय लेने वाला हो सकता है। मॉन्स्टरएपीआई इस प्रक्रिया को स्वचालित करता है, जिससे सेटअप को सरल बनाता है और त्रुटियों की संभावना को कम करता है।
- स्केलेबल रेस्ट एपीआई: मॉन्स्टरएपीआई फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती के लिए直观 रेस्ट एपीआई प्रदान करता है, जो यहां तक कि सीमित मशीन लर्निंग विशेषज्ञता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए भी सुलभ है। पारंपरिक विधियों में अक्सर तैनाती के लिए गहरी तकनीकी ज्ञान और जटिल कोडिंग की आवश्यकता होती है।
- एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म: यह पूरी कार्य प्रवाह को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करता है, फाइन-ट्यूनिंग से लेकर तैनाती तक। पारंपरिक दृष्टिकोण में अक्सर विभिन्न उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म शामिल होते हैं, जिससे अकुशलता और एकीकरण चुनौतियां पैदा होती हैं।
दक्षता के लिए:
मॉन्स्टरएपीआई एक स्ट्रीमलाइन पाइपलाइन प्रदान करता है जो लोरा फाइन-ट्यूनिंग के लिए क्वांटाइजेशन के साथ-साथ वीएलएलएम इंजन द्वारा संचालित एलएलएम सर्विंग के साथ उच्च-थ्रूपुट प्रदान करता है, जो निरंतर बैचिंग और अनुकूलित सीयूडीए केर्नल के साथ-साथ एक लागत प्रभावी, स्केलेबल और अत्यधिक उपलब्ध विकेंद्रीकृत जीपीयू क्लाउड पर चलता है, जो सुव्यवस्थित निगरानी और लॉगिंग प्रदान करता है।
यह पूरी पाइपलाइन डेवलपर की उत्पादकता को बढ़ाती है, जिससे उन्हें उत्पादन-ग्रेड कस्टम एलएलएम अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बनाती है, साथ ही जटिल तकनीकी कौशल की आवश्यकता को कम करती है।
क्या आप उन उपयोग के मामलों के उदाहरण प्रदान कर सकते हैं जहां मॉन्स्टर एपीआई ने मॉडल तैनाती के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को काफी कम कर दिया है?
एक आईटी परामर्श कंपनी को अपने ग्राहक की व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लामा 3 मॉडल को फाइन-ट्यून और तैनात करने की आवश्यकता थी। मॉन्स्टरएपीआई के बिना, उन्हें मॉडल की गुणवत्ता में सुधार के लिए हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग में गहरी समझ वाले 2-3 एमएलओप्स इंजीनियरों की एक टीम की आवश्यकता होगी, और फिर स्केलेबल रेस्ट एपीआई एंडपॉइंट के रूप में फाइन-ट्यून किए गए मॉडल को होस्ट करने के लिए, संभवतः कुबेरनेट्स पर। इसके अलावा, मॉडल की सेवा के आर्थिकी को अनुकूलित करने के लिए, उन्हें लोरा और वीएलएलएम जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करने की आवश्यकता होगी, जो लोरा/क्यू-लोरा के साथ कुशल फाइन-ट्यूनिंग और वीएलएलएम के साथ मॉडल सेवा के लिए। यह कई डेवलपर्स के लिए एक जटिल चुनौती हो सकती है और एक उत्पादन-तैयार समाधान प्राप्त करने में सप्ताह या महीने लग सकते हैं। मॉन्स्टरएपीआई के साथ, वे एक दिन के भीतर कई फाइन-ट्यूनिंग रन का प्रयोग कर सकते थे और सबसे अच्छा मूल्यांकन स्कोर वाले फाइन-ट्यून किए गए मॉडल को कुछ घंटों के भीतर होस्ट कर सकते थे, जो गहरे एमएलओपीएस कौशल वाले कई इंजीनियरों की आवश्यकता के बिना।
मॉन्स्टर एपीआई का दृष्टिकोण जनरेटिव एआई मॉडल तक छोटे डेवलपर्स और स्टार्टअप्स के लिए कैसे पहुंच को लोकतांत्रिक बनाता है?
छोटे डेवलपर्स और स्टार्टअप्स अक्सर उच्च-गुणवत्ता वाले एआई मॉडल का उत्पादन और उपयोग करने में संघर्ष करते हैं क्योंकि उन्हें पूंजी और तकनीकी कौशल की कमी है। हमारे समाधान उन्हें लागत को कम करके, प्रक्रियाओं को सरल बनाकर और उत्पादन-तैयार एआई पाइपलाइनों को लागू करने के लिए नो-कोड/लो-कोड टूल प्रदान करके सशक्त बनाते हैं।
हमारे विकेंद्रीकृत जीपीयू क्लाउड का लाभ उठाकर, हम स्केलेबल जीपीयू संसाधनों को सस्ती दरों पर प्रदान करते हैं, जो उच्च-प्रदर्शन मॉडल तैनाती के लिए लागत बाधा को काफी कम करता है। प्लेटफ़ॉर्म की स्वचालित कॉन्फ़िगरेशन और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग प्रक्रिया को सरल बनाती है, जो गहरे तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता को समाप्त करती है।
हमारे उपयोगकर्ता-मित्र रेस्ट एपीआई और एकीकृत कार्य प्रवाह फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती को एक ही प्रक्रिया में मिलाते हैं, जो उन लोगों के लिए भी उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों तक पहुंच प्रदान करता है जिनके पास सीमित मशीन लर्निंग विशेषज्ञता है। इसके अलावा, लोरा फाइन-ट्यूनिंग और क्वांटाइजेशन तकनीकों जैसे जीपीटी-क्यू और एडब्ल्यूक्यू का उपयोग कम लागत वाले हार्डवेयर पर ऑप्टिमल प्रदर्शन सुनिश्चित करता है, जिससे प्रवेश लागत और कम हो जाती है।
यह दृष्टिकोण छोटे डेवलपर्स और स्टार्टअप्स को उन्नत जनरेटिव एआई मॉडल को कुशलता से लागू करने और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है।
मॉन्स्टर एपीआई के लिए दीर्घकालिक लक्ष्य क्या हैं और यह तकनीकी विकास और बाजार पहुंच के मामले में कैसे आगे बढ़ेगा?
लंबे समय में, हम 30 मिलियन सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को एमएलओपीएस डेवलपर बनाना चाहते हैं जो हमारे एमएलओपीएस एजेंट और हम जो उपकरण बना रहे हैं उनसे लाभान्वित हो सकते हैं।
इसके लिए हमें न केवल एक पूर्ण एमएलओपीएस एजेंट बल्कि अनुकूलन फ्रेमवर्क, कंटेनराइजेशन विधि और ऑर्केस्ट्रेशन के आसपास मूलभूत प्रोप्राइटरी प्रौद्योगिकियों का निर्माण करने की आवश्यकता होगी।
हमारा मानना है कि महान, सरल इंटरफेस, 10 गुना अधिक थ्रूपुट और कम लागत वाले विकेंद्रीकृत जीपीयू का संयोजन डेवलपर की उत्पादकता को परिवर्तित कर सकता है और जेनएआई को तेजी से अपनाने में मदद कर सकता है।
हमारे सभी शोध और प्रयास इस दिशा में हैं।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें मॉन्स्टरएपीआई पर जाना चाहिए।
