Together AI Qwen3.5 4B पर Jev-जैसी क्लासिफायर को $17 में फाइन-ट्यून करने की सुविधा देता है
Together AI ने Qwen3.5 4B बेस मॉडल का उपयोग करके Jev के समान एक वर्गीकरण मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक गाइड और ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी जारी की है।
Together AI ने Canary रोलआउट्स पेश किए हैं ताकि बिना डाउनटाइम के उत्पादन में मॉडल अपग्रेड किए जा सकें
Together AI ने Canary रोलआउट्स पेश किए हैं, जो एक फीचर है जो गेटेड चरणों में वर्तमान मॉडल से नए चेकपॉइंट पर लाइव ट्रैफिक को माइग्रेट करता है। यह सिस्टम हेल्थ चेक्स और या तो मेट्रिक गेट्स चलाने के द्वारा मॉडल स्विच करने के लिए सुरक्षा तंत्र को स्वचालित करता है, जिससे प्रदर्शन में गिरावट आने पर स्वचालित रूप से रोक और वापसी की जा सकती है।
बंद स्रोत से खुले स्रोत मॉडल में माइग्रेशन के लिए टूगेदर ने रणनीति की रूपरेखा तैयार की
टूगेदर प्रबंधित सेवाओं का उपयोग करके उद्यमों को बंद-स्रोत AI मॉडल से खुले स्रोत मॉडल (OSM) में माइग्रेशन के लिए एक ढांचा प्रदान करता है, जिसका उद्देश्य जटिलता को कम करना और अपनाने की गति बढ़ाना है। इस प्रक्रिया में बेंचमार्क के माध्यम से उपयुक्त मॉडल खोजना, ट्रैफिक रीप्ले के माध्यम से उनका मूल्यांकन करना, प्रॉम्प्ट या वजन को अनुकूलित करना और स्विच को औचित्य देने के लिए ROI की गणना करना शामिल है।
Together AI ने विशेषज्ञ LoRA, लाइव मेट्रिक्स और कीमतों में कमी के साथ फाइन-ट्यूनिंग का विस्तार किया
Together AI ने GLM-5.3 और Kimi K2.7 सहित अधिक खुले-वजन वाले मॉडलों को समर्थन देने के लिए अपनी फाइन-ट्यूनिंग सेवा का विस्तार किया है, साथ ही लाइव प्रयोग ट्रैकिंग और प्रशिक्षण प्रक्रिया पर बेहतर नियंत्रण पेश किए हैं।
Together AI ने NVIDIA Vera Rubin NVL72 के लिए ThunderKittens GEMMs को अनुकूलित किया
Together AI के कर्नेल टीम ने NVIDIA Vera Rubin NVL72 प्लेटफ़ॉर्म में नई सुविधाओं का लाभ उठाने के लिए ThunderKittens लाइब्रेरी को अनुकूलित किया है, विशेष रूप से NVFP4 और FP8 मैट्रिक्स गुणन के लिए बेहतर प्रदर्शन पर केंद्रित।
Together GPU Clusters में 50% लागत पर preemptible नोड्स जोड़े गए
Together AI ने Kubernetes पर Together GPU Clusters के लिए preemptible compute की सार्वजनिक पूर्वावलोकन की घोषणा की है, जो interruption-tolerant workloads के लिए कम लागत वाला विकल्प प्रदान करता है। Preemptible nodes unused NVIDIA accelerated capacity का उपयोग करते हैं और on-demand दर का 50% फ्लैट शुल्क लिया जाता है।
एजेंटिक सॉफ्टवेयर विकास के लिए ओपन सोर्स AI स्टैक का मार्गदर्शक
यह लेख MIGHT स्टैक (मॉडल, इनफरेंस, गेटवेज़, हैर्नेस, टूल्स) को रेखांकित करता है, एक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर जो डेवलपर्स को गहरी मशीन लर्निंग विशेषज्ञता या समर्पित हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना एजेंटिक सॉफ्टवेयर के लिए ओपन सोर्स मॉडल का लाभ उठाने की अनुमति देता है।