JetBrains ने Jupyter Notebook प्लेटफॉर्म के ऑन-प्रिमाइसेस संस्करण का अनावरण किया

Posted on

एआई अपनाने की अवस्था में आपका उद्यम कहां खड़ा है? पता लगाने के लिए हमारे एआई सर्वेक्षण में भाग लें।


सॉफ्टवेयर विकास कंपनी JetBrains ने घोषणा की कि उसने Datalore का एक ऑन-प्रिमाइसेस संस्करण उपलब्ध कराया है, एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो डेटा वैज्ञानिकों को Jupyter नोटबुक के साझा उदाहरणों के आसपास सहयोग करने में सक्षम बनाता है।

पहले, जेटब्रेन द्वारा प्रदान की गई क्लाउड सेवा के माध्यम से डाटालोर केवल एक उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध था। अब डेटा साइंस टीमें जो काम करती हैं, उदाहरण के लिए, उच्च विनियमित वातावरण में जिन्हें क्लाउड सेवाओं को नियोजित करने की अनुमति नहीं है, वे स्वयं प्लेटफॉर्म की मेजबानी कर सकते हैं, जेटब्रेन में डाटालोर के प्रोजेक्ट लीड दिमित्री ट्रोफिमोव ने कहा। एंटरप्राइज़ के लिए डेटालोर की कीमत 125 डॉलर प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह है।

एक ओपन सोर्स प्रारूप के आधार पर, जुपिटर नोटबुक ऐसे दस्तावेज़ हैं जो लाइव रननेबल कोड को टेक्स्ट के साथ जोड़ते हैं जो एआई मॉडल, समीकरणों, छवियों, इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन और अन्य आउटपुट का वर्णन करता है। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा व्यापक रूप से नियोजित, Jupyter Notebooks JetBrains के सहयोग टूल के साथ पैक किए गए हैं जो डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम में दस्तावेज़ साझा करना आसान बनाते हैं।

डाटालोर एक एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) तक पहुंच भी प्रदान करता है जिसमें स्मार्ट कोडिंग सहायता उपकरण शामिल होते हैं जो स्वचालित रूप से कोड को पूरा करते हैं क्योंकि डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक एक उदाहरण के लिए पायथन प्रोग्रामिंग भाषा में लिखते हैं। आईडीई डेटा वैज्ञानिकों को डेटा एकत्र करने और उसका पता लगाने, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल बनाने, परिणामों की कल्पना करने और फिर उन्हें टीम के अन्य सदस्यों के साथ साझा करने की अनुमति देता है। डाटालोर क्लाउड सेवा क्लाउड-आधारित बुनियादी ढांचे का उपयोग करके एआई मॉडल को अधिक आसानी से प्रोटोटाइप करने की क्षमता जोड़ती है।

जैसे-जैसे एआई मुख्यधारा में आता है, अनुप्रयोगों का निर्माण एक टीम खेल के रूप में होता जा रहा है जिसके लिए डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को सहयोग करने की आवश्यकता होती है। कुछ मामलों में, डेटा वैज्ञानिक यह भी सीखना शुरू कर रहे हैं कि डेवलपर्स पर कम निर्भर होने के प्रयास के तहत कोड कैसे बनाया जाए, ट्रोफिमोव ने कहा। उन्होंने कहा, ‘स्थिति बदल रही है।

एआई आरओआई का समर्थन करना

एआई मॉडल और अनुप्रयोग विकास का अभिसरण कैसे प्राप्त किया जाए, यह स्पष्ट है कि ज्यूपिटर नोटबुक वह साधन बन रहे हैं जिसके माध्यम से उस सहयोग का अधिकांश भाग सक्षम किया जा रहा है। JetBrains और अन्य सेवा प्रदाताओं का सामना करने वाली चुनौती ओपन सोर्स टूल्स के लिए मजबूत प्राथमिकता है जिसे डेटा वैज्ञानिक अक्सर तैनात और प्रबंधित करते हैं। जेटब्रेन और अन्य, हालांकि, शर्त लगा रहे हैं कि जैसे-जैसे एआई मॉडल के निर्माण और अद्यतन में तेजी लाने का दबाव बढ़ता है, अधिक संगठन आंतरिक रूप से एआई मॉडल के निर्माण के लिए एक मंच को तैनात करने या क्लाउड सेवा का लाभ उठाने का विकल्प चुनेंगे।

डेटा वैज्ञानिकों को इन दिनों न केवल ढूंढना और बनाए रखना मुश्किल है, बल्कि वे आम तौर पर प्रति वर्ष केवल कुछ एआई मॉडल बनाते हैं जो इसे उत्पादन वातावरण में बनाते हैं। व्यवसाय और आईटी नेता जो डिजिटल व्यापार परिवर्तन पहल को चलाने के लिए एआई पर बहुत अधिक दांव लगा रहे हैं, अब डेटा वैज्ञानिक उत्पादकता पर बहुत अधिक ध्यान दे रहे हैं। वास्तव में, हर संगठन जो आज सॉफ्टवेयर बनाता और तैनात करता है, एआई हथियारों की दौड़ में प्रतिद्वंद्वियों के साथ लगा हुआ है जो समान निवेश कर रहे हैं।

बेशक, एआई मॉडल बनाने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रखना और प्लेटफॉर्म में निवेश करना सफलता की कोई गारंटी नहीं है। नियोजित डेटा वैज्ञानिकों की संख्या और एआई का उपयोग करके किसी प्रक्रिया को सफलतापूर्वक स्वचालित करने के लिए किसी संगठन की क्षमता के बीच कोई संबंध नहीं है। सफलता उस अंतर्दृष्टि के स्तर से अधिक संबंधित होती है जिसे डेटा वैज्ञानिक स्वचालित करने की मांग कर रहे व्यावसायिक प्रक्रिया को सहन कर सकते हैं। बहुत सारे डेटा वैज्ञानिक उन लोगों को उलझाने में पर्याप्त समय नहीं लगाते हैं जो एक प्रक्रिया का प्रबंधन करते हैं ताकि सभी नियमों और अपवादों को बेहतर ढंग से समझ सकें जो अनिवार्य रूप से एक प्रक्रिया में व्याप्त हैं। इसके विपरीत, व्यापार अधिकारियों की एक नई पीढ़ी को अनिवार्य रूप से जुपिटर नोटबुक से परिचित होने की आवश्यकता होगी ताकि यह बेहतर ढंग से समझ सकें कि डेटा विज्ञान उन प्रक्रियाओं पर कैसे लागू किया जा रहा है।

इस बीच, संगठनों के भीतर एक टीम खेल के रूप में एआई के लिए जितनी अधिक प्रशंसा होगी, उतनी ही अधिक संभावना होगी कि उस एआई निवेश पर वास्तविक लाभ होगा।

वेंचरबीट

तकनीकी निर्णय लेने वालों के लिए परिवर्तनकारी तकनीक और लेनदेन के बारे में ज्ञान हासिल करने के लिए वेंचरबीट का मिशन एक डिजिटल टाउन स्क्वायर बनना है।

जब आप अपने संगठनों का नेतृत्व करते हैं तो हमारा मार्गदर्शन करने के लिए हमारी साइट डेटा तकनीकों और रणनीतियों पर आवश्यक जानकारी प्रदान करती है। हम आपको हमारे समुदाय का सदस्य बनने के लिए आमंत्रित करते हैं:

  • आपकी रुचि के विषयों पर अप-टू-डेट जानकारी
  • हमारे समाचार पत्र
  • गेटेड विचार-नेता सामग्री और हमारे बेशकीमती आयोजनों के लिए रियायती पहुंच, जैसे रूपांतरण 2021: और अधिक जानें
  • नेटवर्किंग सुविधाएँ, और बहुत कुछ

सदस्य बने

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *