Skip to content

Latest commit

 

History

History
220 lines (180 loc) · 27.1 KB

README.md

File metadata and controls

220 lines (180 loc) · 27.1 KB

Phi کُک بُک: مائیکروسافٹ کے Phi ماڈلز کے ساتھ عملی مثالیں

Phi مائیکروسافٹ کی جانب سے تیار کردہ اوپن سورس AI ماڈلز کی ایک سیریز ہے۔

Phi فی الحال سب سے طاقتور اور لاگت کے لحاظ سے مؤثر چھوٹا زبان ماڈل (SLM) ہے، جو مختلف زبانوں، دلیل، متن/چیٹ جنریشن، کوڈنگ، تصاویر، آڈیو اور دیگر منظرناموں میں بہترین نتائج فراہم کرتا ہے۔

آپ Phi کو کلاؤڈ یا ایج ڈیوائسز پر تعینات کر سکتے ہیں، اور محدود کمپیوٹنگ طاقت کے ساتھ آسانی سے جنریٹو AI ایپلی کیشنز بنا سکتے ہیں۔

ان وسائل کو استعمال کرنے کے لیے درج ذیل مراحل پر عمل کریں:

  1. ریپوزٹری کو فورک کریں: کلک کریں GitHub forks
  2. ریپوزٹری کو کلون کریں: git clone https://github.com/microsoft/PhiCookBook.git
  3. مائیکروسافٹ AI ڈسکورڈ کمیونٹی میں شامل ہوں اور ماہرین اور دیگر ڈویلپرز سے ملاقات کریں

cover

🌐 متعدد زبانوں کی حمایت

فرانسیسی | ہسپانوی | جرمن | روسی | عربی | فارسی | اردو | چینی (سادہ) | چینی (روایتی، مکاؤ) | چینی (روایتی، ہانگ کانگ) | چینی (روایتی، تائیوان) | جاپانی | کوریائی | ہندی | بنگالی | مراٹھی | نیپالی | پنجابی (گرمکھی) | پرتگالی (پرتگال) | پرتگالی (برازیل) | اطالوی | پولش | ترکی | یونانی | تھائی | سویڈش | ڈینش | نارویجین | فنش | ڈچ | عبرانی | ویتنامی | انڈونیشیائی | مالائی | ٹیگالوگ (فلپائنی) | سواحلی | ہنگریائی | چیک | سلوواک | رومانیائی | بلغاریائی | سربیائی (سیریلیک) | کروشین | سلووینیائی

مواد کا جدول

Phi ماڈلز کا استعمال

Azure AI Foundry پر Phi

آپ مائیکروسافٹ Phi کو استعمال کرنے اور مختلف ہارڈویئر ڈیوائسز پر E2E سلوشنز بنانے کے طریقے سیکھ سکتے ہیں۔ Phi کو خود تجربہ کرنے کے لیے، ماڈلز کے ساتھ کھیلنا شروع کریں اور اپنے منظرناموں کے لیے Phi کو حسب ضرورت بنائیں۔ مزید معلومات کے لیے Azure AI Foundry Azure AI Model Catalog دیکھیں۔ شروع کرنے کے لیے Azure AI Foundry پر گائیڈ ملاحظہ کریں۔

پلے گراؤنڈ
ہر ماڈل کا ایک مخصوص پلے گراؤنڈ ہے جہاں آپ ماڈل کو آزما سکتے ہیں Azure AI Playground۔

GitHub ماڈلز پر Phi

آپ مائیکروسافٹ Phi کو استعمال کرنے اور مختلف ہارڈویئر ڈیوائسز پر E2E سلوشنز بنانے کے طریقے سیکھ سکتے ہیں۔ Phi کو خود تجربہ کرنے کے لیے، ماڈل کے ساتھ کھیلنا شروع کریں اور اپنے منظرناموں کے لیے Phi کو حسب ضرورت بنائیں۔ مزید معلومات کے لیے GitHub Model Catalog دیکھیں۔ شروع کرنے کے لیے GitHub Model Catalog پر گائیڈ ملاحظہ کریں۔

پلے گراؤنڈ
ہر ماڈل کا ایک مخصوص پلے گراؤنڈ ہے جہاں آپ ماڈل کو آزما سکتے ہیں۔

Hugging Face پر Phi

آپ ماڈل کو Hugging Face پر بھی تلاش کر سکتے ہیں۔

پلے گراؤنڈ
Hugging Chat پلے گراؤنڈ

ذمہ دار AI

مائیکروسافٹ اپنے صارفین کو ہمارے AI پروڈکٹس کو ذمہ داری سے استعمال کرنے میں مدد دینے، اپنی سیکھنے کی معلومات شیئر کرنے، اور شفافیت نوٹس اور اثرات کی تشخیص جیسے ٹولز کے ذریعے اعتماد پر مبنی شراکت داری بنانے کے لیے پرعزم ہے۔ ان وسائل میں سے بہت سے کو https://aka.ms/RAI پر پایا جا سکتا ہے۔
مائیکروسافٹ کا ذمہ دار AI کے حوالے سے نقطہ نظر ہمارے AI اصولوں پر مبنی ہے، جن میں انصاف، قابل اعتبار اور حفاظت، پرائیویسی اور سیکیورٹی، شمولیت، شفافیت، اور جوابدہی شامل ہیں۔

بڑے پیمانے پر قدرتی زبان، تصاویر، اور آواز کے ماڈلز - جیسے کہ اس نمونے میں استعمال کیے گئے - ممکنہ طور پر غیر منصفانہ، ناقابل اعتماد، یا جارحانہ رویہ اختیار کر سکتے ہیں، جو نقصان کا باعث بن سکتے ہیں۔ خطرات اور حدود سے آگاہ ہونے کے لیے Azure OpenAI سروس شفافیت نوٹ کو ضرور ملاحظہ کریں۔

ان خطرات کو کم کرنے کے لیے تجویز کردہ نقطہ نظر یہ ہے کہ آپ اپنی آرکیٹیکچر میں ایک حفاظتی نظام شامل کریں جو نقصان دہ رویے کا پتہ لگانے اور روکنے کی صلاحیت رکھتا ہو۔ Azure AI Content Safety ایک آزاد حفاظتی پرت فراہم کرتا ہے، جو ایپلی کیشنز اور سروسز میں نقصان دہ مواد کو پتہ لگانے کے قابل ہے۔ Azure AI Content Safety میں متن اور تصویر کے APIs شامل ہیں جو نقصان دہ مواد کا پتہ لگانے کی اجازت دیتے ہیں۔ Azure AI Foundry کے اندر، Content Safety سروس آپ کو مختلف طریقوں میں نقصان دہ مواد کا پتہ لگانے کے لیے نمونے کے کوڈ کو دیکھنے، دریافت کرنے، اور آزمانے کی اجازت دیتی ہے۔ درج ذیل کوئیک اسٹارٹ ڈاکیومنٹیشن سروس کے لیے درخواستیں کرنے کے طریقے پر گائیڈ کرتی ہے۔

ایک اور پہلو جس پر غور کرنا ضروری ہے وہ مجموعی ایپلیکیشن کی کارکردگی ہے۔ ملٹی موڈل اور ملٹی ماڈلز ایپلیکیشنز کے ساتھ، کارکردگی سے مراد یہ ہے کہ نظام آپ اور آپ کے صارفین کی توقعات کے مطابق کام کرتا ہے، بشمول نقصان دہ آؤٹ پٹ پیدا نہ کرنا۔ اپنی مجموعی ایپلیکیشن کی کارکردگی کا جائزہ لینا اہم ہے، جس میں پرفارمنس اور کوالٹی اور رسک اینڈ سیفٹی ایویلیویٹرز شامل ہیں۔ آپ کے پاس حسب ضرورت ایویلیویٹرز بنانے اور ان کا جائزہ لینے کی صلاحیت بھی موجود ہے۔
آپ اپنے ترقیاتی ماحول میں Azure AI Evaluation SDK استعمال کرتے ہوئے اپنی AI ایپلیکیشن کا جائزہ لے سکتے ہیں۔ دیے گئے ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ یا ہدف کی بنیاد پر، آپ کی جنریٹو AI ایپلیکیشن کی تخلیقات کو بلٹ-ان ایویلیوئیٹرز یا آپ کی پسند کے کسٹم ایویلیوئیٹرز کے ذریعے مقداری طور پر ماپا جاتا ہے۔ Azure AI Evaluation SDK کے ساتھ اپنے سسٹم کا جائزہ لینے کے لیے شروع کرنے کے لیے، آپ quickstart guide کی پیروی کر سکتے ہیں۔ جب آپ ایک ایویلیوایشن رن مکمل کرتے ہیں، تو آپ Azure AI Foundry میں نتائج کو دیکھ سکتے ہیں۔

ٹریڈمارکس

یہ پروجیکٹ ان پروجیکٹس، مصنوعات، یا خدمات کے لیے ٹریڈمارکس یا لوگوز پر مشتمل ہو سکتا ہے۔ مائیکروسافٹ کے ٹریڈمارکس یا لوگوز کے مجاز استعمال کو Microsoft's Trademark & Brand Guidelines کے مطابق ہونا چاہیے اور ان کی پیروی کرنی چاہیے۔ اس پروجیکٹ کے ترمیم شدہ ورژنز میں مائیکروسافٹ کے ٹریڈمارکس یا لوگوز کا استعمال کسی قسم کی الجھن پیدا نہیں کرنا چاہیے یا مائیکروسافٹ کی اسپانسرشپ کا اشارہ نہیں دینا چاہیے۔ کسی بھی تیسرے فریق کے ٹریڈمارکس یا لوگوز کا استعمال ان تیسرے فریق کی پالیسیوں کے تابع ہے۔

ڈسکلوزر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لئے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لئے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔