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Vertex AI के साथ दक्षता बढ़ाना: विलंबता कमी और मॉडल अनुकूलन के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह दस्तावेज़ Vertex AI पर जनरेटिव AI क्षमताओं का एक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें त्वरित प्रारंभ गाइड, API संदर्भ, और AI अनुप्रयोगों को तैनात करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ शामिल हैं। यह पाठ और छवि उत्पादन, विलंबता अनुकूलन रणनीतियों, और विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए मॉडल चयन जैसी विभिन्न कार्यक्षमताओं को कवर करता है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      Vertex AI पर जनरेटिव AI कार्यक्षमताओं का व्यापक कवरेज
    • 2
      AI अनुप्रयोगों में विलंबता को अनुकूलित करने के लिए व्यावहारिक रणनीतियाँ
    • 3
      उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के आधार पर मॉडल चयन पर विस्तृत मार्गदर्शन

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      विलंबता मैट्रिक्स और उपयोगकर्ता अनुभव में उनकी महत्वपूर्णता पर गहन चर्चा
    • 2
      AI प्रतिक्रिया समय को बढ़ाने के लिए प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के लिए नवोन्मेषी रणनीतियाँ

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • यह सामग्री डेवलपर्स के लिए कार्यान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि और सर्वोत्तम प्रथाएँ प्रदान करती है जो प्रभावी रूप से जनरेटिव AI समाधान लागू करना चाहते हैं।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      जनरेटिव AI कार्यक्षमताएँ
    • 2
      विलंबता अनुकूलन
    • 3
      मॉडल चयन रणनीतियाँ

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      व्यावहारिक अनुप्रयोग और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर ध्यान केंद्रित करना
    • 2
      विलंबता और इसके AI अनुप्रयोगों पर प्रभाव की विस्तृत खोज
    • 3
      विभिन्न AI कार्यों के लिए विभिन्न मॉडलों का उपयोग करने पर मार्गदर्शन

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      Vertex AI पर जनरेटिव AI कार्यक्षमताओं की समझ
    • 2
      AI अनुप्रयोगों में विलंबता को अनुकूलित करने की रणनीतियाँ
    • 3
      विशिष्ट उपयोग मामलों के आधार पर मॉडल चयन का ज्ञान
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ Vertex AI का परिचय

Vertex AI एक शक्तिशाली प्लेटफ़ॉर्म है जो डेवलपर्स को जनरेटिव AI की क्षमताओं का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। यह विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किए गए कई मॉडल प्रदान करता है, जो कुशल और प्रभावी AI समाधान की अनुमति देता है।

“ AI मॉडलों में विलंबता को समझना

विलंबता उस समय को संदर्भित करती है जो एक मॉडल को एक इनपुट प्रॉम्प्ट को संसाधित करने और एक संबंधित आउटपुट उत्पन्न करने में लगता है। त्वरित प्रतिक्रियाएँ आवश्यक अनुप्रयोगों के लिए विलंबता को समझना महत्वपूर्ण है।

“ विलंबता कम करने की रणनीतियाँ

विलंबता को कम करने के लिए, डेवलपर्स कई रणनीतियाँ लागू कर सकते हैं, जिसमें उपयुक्त मॉडलों का चयन, प्रॉम्प्ट की लंबाई का अनुकूलन, और आउटपुट की लंबाई को नियंत्रित करना शामिल है।

“ सही मॉडल का चयन करना

Vertex AI विभिन्न मॉडल प्रदान करता है, जैसे कि लागत-कुशल अनुप्रयोगों के लिए Gemini 1.5 Flash और गति-केंद्रित कार्यों के लिए Gemini 1.0 Pro। विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर सही मॉडल का चयन करना प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है।

“ प्रॉम्प्ट और आउटपुट का अनुकूलन

प्रॉम्प्ट डिज़ाइन प्रभावी रूप से प्रसंस्करण समय को प्रभावित कर सकता है। प्रॉम्प्ट को संक्षिप्त और स्पष्ट रखना टोकन की संख्या को कम करने में मदद करता है, जिससे तेजी से प्रतिक्रिया समय मिलता है।

“ स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को लागू करना

स्ट्रीमिंग मॉडल को पूरे आउटपुट को पूरा करने से पहले प्रतिक्रियाएँ भेजने की अनुमति देती है, जिससे इंटरएक्टिविटी और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होता है, क्योंकि यह वास्तविक समय में फीडबैक प्रदान करता है।

“ अगले कदम और संसाधन

अधिक सीखने के लिए, सामान्य प्रॉम्प्ट डिज़ाइन तकनीकों, नमूना प्रॉम्प्ट, और Vertex AI के भीतर जिम्मेदार AI उपयोग के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का अन्वेषण करें.

 मूल लिंक: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompt-best-practices?hl=ja

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