एआय मॉडेल कसे बनवायचे

एआय मॉडेल कसे बनवायचे. संपूर्ण पायऱ्या समजावून सांगितल्या आहेत.

एआय मॉडेल बनवणे हे नाट्यमय वाटते - एखाद्या चित्रपटातील शास्त्रज्ञासारखे जे एकाकीपणाबद्दल बडबडत असते - जोपर्यंत तुम्ही ते प्रत्यक्षात एकदा करत नाही. मग तुम्हाला कळते की ते अर्धे डेटा जॅनिटोरियल काम आहे, अर्धे हलके प्लंबिंग आणि विचित्रपणे व्यसन आहे. हे मार्गदर्शक एआय मॉडेल एंड टू एंड कसे बनवायचे ते सांगते: डेटा तयारी, प्रशिक्षण, चाचणी, तैनाती आणि हो - कंटाळवाणे-पण-महत्वाचे सुरक्षा तपासण्या. आम्ही सूरात, खोलवर तपशीलवार बोलू आणि इमोजीजना मिश्रणात ठेवू, कारण प्रामाणिकपणे, तांत्रिक लेखन कर भरण्यासारखे का वाटले पाहिजे?

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय आर्बिट्रेज म्हणजे काय: या लोकप्रिय शब्दामागील सत्य
एआय आर्बिट्रेज, त्याचे धोके, संधी आणि वास्तविक जगातील परिणाम स्पष्ट करते.

🔗 एआय ट्रेनर म्हणजे काय?
एआय प्रशिक्षकाची भूमिका, कौशल्ये आणि जबाबदाऱ्यांचा समावेश आहे.

🔗 प्रतीकात्मक एआय म्हणजे काय: तुम्हाला फक्त हे माहित असणे आवश्यक आहे
प्रतीकात्मक एआय संकल्पना, इतिहास आणि व्यावहारिक अनुप्रयोगांचे विघटन करते.

एआय मॉडेल कशामुळे बनते - मूलभूत गोष्टी ✅

"चांगले" मॉडेल ते नाही जे तुमच्या डेव्हलपमेंट नोटबुकमध्ये ९९% अचूकता दाखवते आणि नंतर उत्पादनात तुम्हाला लाजवते. ते असे आहे जे:

  • व्यवस्थित मांडलेले → समस्या स्पष्ट आहे, इनपुट/आउटपुट स्पष्ट आहेत, मेट्रिकवर सहमती आहे.

  • डेटा-प्रामाणिक → डेटासेट प्रत्यक्षात गोंधळलेल्या वास्तविक जगाचे प्रतिबिंब आहे, फिल्टर केलेल्या स्वप्नातील आवृत्तीचे नाही. वितरण ज्ञात आहे, गळती सीलबंद आहे, लेबल्स शोधता येतात.

  • जर कॉलम ऑर्डर फ्लिप झाला किंवा इनपुट थोडेसे ड्रिफ्ट झाले तर मजबूत

  • अर्थाने → मेट्रिक्ससह मूल्यांकन केले जाते. ROC AUC छान दिसते परंतु कधीकधी F1 किंवा कॅलिब्रेशन ही व्यवसायाची काळजी असते.

  • तैनात करण्यायोग्य → अनुमानित वेळ, संसाधने योग्य, तैनात केल्यानंतर देखरेख समाविष्ट.

  • जबाबदार → निष्पक्षता चाचण्या, अर्थ लावणे, गैरवापरासाठी रेलिंग [1].

हे मार आणि तुम्ही जवळजवळ तिथे पोहोचला आहात. बाकी फक्त पुनरावृत्ती आहे... आणि "आतड्यांतील भावना" चा एक छोटासा टच. 🙂

मिनी वॉर स्टोरी: एका फसव्या मॉडेलवर, एकूणच F1 उत्तम दिसत होता. मग आम्ही भूगोल + "कार्ड प्रेझेंट विरुद्ध नाही" यानुसार विभागले. आश्चर्य: एका स्लाइसमध्ये खोटे नकारात्मक गुण वाढले. धडा बर्न झाला - लवकर स्लाइस, वारंवार स्लाइस.

जलद सुरुवात: एआय मॉडेल बनवण्याचा सर्वात लहान मार्ग ⏱️

  1. कार्य परिभाषित करा : वर्गीकरण, प्रतिगमन, रँकिंग, अनुक्रम लेबलिंग, निर्मिती, शिफारस.

  2. डेटा एकत्र करा : गोळा करा, डिप्यूट करा, योग्यरित्या विभाजित करा (वेळ/अस्तित्व), त्याचे दस्तऐवजीकरण करा [1].

  3. बेसलाइन : नेहमी लहान सुरुवात करा - लॉजिस्टिक रिग्रेशन, लहान झाड [3].

  4. मॉडेल फॅमिली निवडा : टॅब्युलर → ग्रेडियंट बूस्टिंग; टेक्स्ट → लघु ट्रान्सफॉर्मर; व्हिजन → प्रीट्रेन केलेले सीएनएन किंवा बॅकबोन [3][5].

  5. प्रशिक्षण लूप : ऑप्टिमायझर + लवकर थांबा; नुकसान आणि प्रमाणीकरण दोन्हीचा मागोवा घ्या [4].

  6. मूल्यांकन : क्रॉस-व्हॅलिडेट करा, त्रुटींचे विश्लेषण करा, शिफ्ट अंतर्गत चाचणी करा.

  7. पॅकेज : वजने, प्रीप्रोसेसर, एपीआय रॅपर जतन करा [2].

  8. मॉनिटर : घड्याळाचा प्रवाह, विलंब, अचूकता क्षय [2].

कागदावर ते नीटनेटके दिसते. प्रत्यक्षात ते गोंधळलेले आहे. आणि ते ठीक आहे.

तुलना सारणी: एआय मॉडेल कसे बनवायचे यासाठी साधने 🛠️

साधन / ग्रंथालय सर्वोत्तम साठी किंमत ते का काम करते (नोट्स)
सायकिट-लर्न सारणी, बेसलाइन मोफत - ओएसएस स्वच्छ API, जलद प्रयोग; तरीही क्लासिक जिंकतो [3].
पायटॉर्च सखोल शिक्षण मोफत - ओएसएस गतिमान, वाचनीय, प्रचंड समुदाय [4].
टेन्सरफ्लो + केरास उत्पादन डीएल मोफत - ओएसएस केरास अनुकूल; टीएफ सर्व्हिंगमुळे तैनाती सुरळीत होते.
JAX + अंबाडी संशोधन + गती मोफत - ओएसएस ऑटोडिफ + एक्सएलए = कामगिरी वाढवणे.
मिठी मारणारे फेस ट्रान्सफॉर्मर्स एनएलपी, सीव्ही, ऑडिओ मोफत - ओएसएस पूर्वप्रशिक्षित मॉडेल्स + पाइपलाइन्स... शेफचा चुंबन [5].
एक्सजीबीओस्ट/लाइटजीबीएम सारणीत्मक वर्चस्व मोफत - ओएसएस बऱ्याचदा सामान्य डेटासेटवर DL ला मागे टाकते.
फास्टएआय मैत्रीपूर्ण डीएल मोफत - ओएसएस उच्च-स्तरीय, क्षमाशील डिफॉल्ट्स.
क्लाउड ऑटोएमएल (विविध) नाही/कमी-कोड वापर-आधारित $ ड्रॅग, ड्रॉप, डिप्लॉय; आश्चर्यकारकपणे मजबूत.
ONNX रनटाइम अनुमान गती मोफत - ओएसएस ऑप्टिमाइझ्ड सर्व्हिंग, एज-फ्रेंडली.

तुम्ही पुन्हा उघडत राहणारे दस्तऐवज: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].

पायरी १ - समस्येची मांडणी एखाद्या शास्त्रज्ञासारखी करा, एखाद्या नायकासारखी नाही 🎯

कोड लिहिण्यापूर्वी, मोठ्याने म्हणा: हे मॉडेल कोणता निर्णय घेईल? जर ते अस्पष्ट असेल तर डेटासेट आणखी वाईट होईल.

  • अंदाज लक्ष्य → एकच स्तंभ, एकच व्याख्या. उदाहरण: ३० दिवसांच्या आत मंथन?

  • ग्रॅन्युलॅरिटी → प्रति वापरकर्ता, प्रति सत्र, प्रति आयटम - मिसळू नका. गळतीचा धोका गगनाला भिडतो.

  • मर्यादा → विलंब, मेमरी, गोपनीयता, एज विरुद्ध सर्व्हर.

  • यशाचे मापदंड → एक प्राथमिक + दोन गार्ड. असंतुलित वर्ग? AUPRC + F1 वापरा. ​​प्रतिगमन? जेव्हा मध्यक महत्त्वाचे असतात तेव्हा MAE RMSE ला हरवू शकते.

लढाईतील टीप: README च्या पहिल्या पानावर हे निर्बंध + मेट्रिक लिहा. कामगिरी विरुद्ध विलंब टक्कर झाल्यावर भविष्यातील युक्तिवाद जतन करते.

पायरी २ - डेटा संकलन, साफसफाई आणि प्रत्यक्षात टिकून राहणारे विभाजन 🧹📦

डेटा हाच आदर्श आहे. तुम्हाला माहिती आहेच. तरीही, तोटे:

  • मूळ → ते कुठून आले, ते कोणाच्या मालकीचे आहे, कोणत्या धोरणाखाली [1].

  • लेबल्स → कडक मार्गदर्शक तत्त्वे, आंतर-भाष्यकार तपासणी, ऑडिट.

  • डुप्लिकेट हटवणे → चोरटे डुप्लिकेट मेट्रिक्स वाढवतात.

  • स्प्लिट्स → रँडम नेहमीच बरोबर नसते. अंदाजासाठी वेळ-आधारित वापरा, वापरकर्ता गळती टाळण्यासाठी अस्तित्व-आधारित वापरा.

  • गळती → प्रशिक्षणाच्या वेळी भविष्यात डोकावू नका.

  • डॉक्स स्कीमा, संग्रह, बायसेससह एक जलद डेटा कार्ड

विधी: अंतिम होईपर्यंत कधीही स्पर्श न होणारा धरा

पायरी ३ - पहिली पायरी: महिने वाचवणारे नम्र मॉडेल 🧪

बेसलाइन्स आकर्षक नसतात, पण त्या अपेक्षांना आधार देतात.

  • टॅब्युलर → सायकिट-लर्न लॉजिस्टिकरिग्रेसन किंवा रँडमफॉरेस्ट, नंतर XGBoost/LightGBM [3].

  • मजकूर → TF-IDF + रेषीय वर्गीकरणकर्ता. ट्रान्सफॉर्मर्सपूर्वी स्वच्छता तपासणी.

  • दृष्टी → लहान सीएनएन किंवा पूर्व-प्रशिक्षित पाठीचा कणा, गोठलेले थर.

जर तुमचे डीप नेट बेसलाइनपेक्षा थोडे पुढे जात असेल तर श्वास घ्या. कधीकधी सिग्नल मजबूत नसतो.

पायरी ४ - डेटाशी जुळणारा मॉडेलिंग दृष्टिकोन निवडा 🍱

सारणीबद्ध

प्रथम ग्रेडियंट बूस्टिंग - अत्यंत प्रभावी. वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी (परस्परसंवाद, एन्कोडिंग) अजूनही महत्त्वाचे आहे.

मजकूर

हलक्या वजनाच्या फाइन-ट्यूनिंगसह प्री-ट्रेन केलेले ट्रान्सफॉर्मर्स. जर लेटन्सी महत्त्वाची असेल तर डिस्टिल्ड मॉडेल [5]. टोकनायझर्स देखील महत्त्वाचे आहेत. जलद विजयांसाठी: HF पाइपलाइन.

प्रतिमा

प्री-ट्रेन केलेले बॅकबोन + फाइन-ट्यून हेड वापरून सुरुवात करा. वास्तववादी पद्धतीने वाढवा (फ्लिप्स, क्रॉप्स, जिटर). लहान डेटासाठी, काही-शॉट किंवा रेषीय प्रोब.

वेळ मालिका

बेसलाइन्स: लॅग फीचर्स, मूव्हिंग अॅव्हरेज. जुने-शैलीचे ARIMA विरुद्ध आधुनिक बूस्टेड ट्रीज. व्हॅलिडेशनमध्ये नेहमी वेळेच्या क्रमाचा आदर करा.

नियम: एक लहान, स्थिर मॉडेल > एक ओव्हरफिट राक्षस.

पायरी ५ - प्रशिक्षणाचा लूप, पण जास्त गुंतागुंत करू नका 🔁

तुम्हाला फक्त एवढेच हवे आहे: डेटा लोडर, मॉडेल, लॉस, ऑप्टिमायझर, शेड्यूलर, लॉगिंग. झाले.

  • ऑप्टिमायझर्स : मोमेंटमसह अ‍ॅडम किंवा एसजीडी. जास्त बदल करू नका.

  • बॅच आकार : थ्रॅशिंगशिवाय डिव्हाइस मेमरी जास्तीत जास्त वाढवा.

  • नियमितीकरण : शाळा सोडणे, वजन कमी होणे, लवकर थांबणे.

  • मिश्र अचूकता : प्रचंड वेग वाढवणे; आधुनिक फ्रेमवर्क ते सोपे करतात [4].

  • पुनरुत्पादनक्षमता : बियाणे पेरणे. ते अजूनही हलत राहील. ते सामान्य आहे.

कॅनोनिकल पॅटर्नसाठी पायटॉर्च ट्यूटोरियल पहा [4].

पायरी ६ - लीडरबोर्ड पॉइंट्स नव्हे तर वास्तव प्रतिबिंबित करणारे मूल्यांकन 🧭

फक्त सरासरीच नाही तर स्लाइस तपासा:

  • कॅलिब्रेशन → संभाव्यतेचा काहीतरी अर्थ असावा. विश्वासार्हता प्लॉट मदत करतात.

  • गोंधळाची माहिती → थ्रेशोल्ड वक्र, ट्रेड-ऑफ दृश्यमान.

  • त्रुटी बकेट → प्रदेश, उपकरण, भाषा, वेळ यानुसार विभाजित करा. कमकुवतपणा शोधा.

  • मजबूती → शिफ्ट अंतर्गत चाचणी, गोंधळलेले इनपुट.

  • ह्युमन-इन-लूप → जर लोक ते वापरत असतील तर वापरण्यायोग्यता तपासा.

छोटीशी गोष्ट: प्रशिक्षण आणि उत्पादन यांच्यातील युनिकोड सामान्यीकरणाच्या विसंगतीमुळे एक रिकॉल डिप आली. खर्च? ४ पूर्ण गुण.

पायरी ७ - अश्रूंशिवाय पॅकेजिंग, सर्व्हिंग आणि एमएलओपी 🚚

येथेच प्रकल्प अनेकदा अडखळतात.

  • कलाकृती : मॉडेल वजन, प्रीप्रोसेसर, कमिट हॅश.

  • Env : पिन आवृत्त्या, कंटेनराइज लीन.

  • इंटरफेस : /health + /predict .

  • लेटन्सी/थ्रूपुट : बॅच रिक्वेस्ट, वॉर्म-अप मॉडेल्स.

  • हार्डवेअर : क्लासिकसाठी CPU ठीक आहे; DL साठी GPU. ONNX रनटाइम वेग/पोर्टेबिलिटी वाढवतो.

संपूर्ण पाइपलाइनसाठी (CI/CD/CT, मॉनिटरिंग, रोलबॅक), Google चे MLOps डॉक्स ठोस आहेत [2].

पायरी ८ - घाबरून न जाता देखरेख, ड्रिफ्ट आणि पुन्हा प्रशिक्षण 📈🧭

मॉडेल्स क्षय पावतात. वापरकर्ते विकसित होतात. डेटा पाइपलाइन चुकीच्या पद्धतीने वागतात.

  • डेटा तपासणी : स्कीमा, रेंज, शून्य.

  • भाकित : वितरण, ड्रिफ्ट मेट्रिक्स, आउटलायर्स.

  • कामगिरी : लेबल्स आल्यावर, मेट्रिक्सची गणना करा.

  • सूचना : विलंब, त्रुटी, प्रवाह.

  • कॅडेन्स पुन्हा प्रशिक्षित करा : ट्रिगर-आधारित > कॅलेंडर-आधारित.

लूपचे दस्तऐवजीकरण करा. विकी "आदिवासी स्मृती" ला मागे टाकते. गुगल सीटी प्लेबुक्स [2] पहा.

जबाबदार एआय: निष्पक्षता, गोपनीयता, अर्थ लावण्याची क्षमता 🧩🧠

जर लोक प्रभावित झाले तर जबाबदारी पर्यायी नाही.

  • निष्पक्षता चाचण्या → संवेदनशील गटांमध्ये मूल्यांकन करा, अंतर कमी करा [1].

  • अर्थ लावणे → सारणीसाठी SHAP, खोलसाठी विशेषता. काळजीपूर्वक हाताळा.

  • गोपनीयता/सुरक्षा → PII कमी करा, अनामित करा, वैशिष्ट्ये लॉक करा.

  • धोरण → हेतू विरुद्ध निषिद्ध वापर लिहा. नंतर वेदना कमी करते [1].

एक छोटीशी छोटी वॉकथ्रू 🧑🍳

समजा आपण पुनरावलोकनांचे वर्गीकरण करत आहोत: सकारात्मक विरुद्ध नकारात्मक.

  1. डेटा → पुनरावलोकने गोळा करा, काढा, वेळेनुसार विभाजित करा [1].

  2. बेसलाइन → TF-IDF + लॉजिस्टिक रिग्रेशन (सायकिट-लर्न) [3].

  3. अपग्रेड → हगिंग फेससह लहान प्रीट्रेन केलेले ट्रान्सफॉर्मर [5].

  4. ट्रेन → काही युगे, लवकर थांबा, ट्रॅक F1 [4].

  5. इव्हल → गोंधळ मॅट्रिक्स, प्रिसिजन@रिकॉल, कॅलिब्रेशन.

  6. पॅकेज → टोकनायझर + मॉडेल, फास्टएपीआय रॅपर [2].

  7. मॉनिटर → श्रेणींमध्ये वॉच ड्रिफ्ट [2].

  8. जबाबदार बदल → फिल्टर PII, संवेदनशील डेटाचा आदर करा [1].

कमी लेटन्सी? मॉडेल डिस्टिल्ड करा किंवा ONNX वर एक्सपोर्ट करा.

मॉडेल्स हुशार दिसतात पण मूर्खपणा करतात अशा सामान्य चुका 🙃

  • गळती वैशिष्ट्ये (ट्रेनमधील घटनेनंतरचा डेटा).

  • चुकीचे मेट्रिक (संघाला परत बोलावण्याची काळजी असताना AUC).

  • लहान व्हॅल संच (गोंगाट करणारा "ब्रेकथ्रू").

  • वर्ग असमतोल दुर्लक्षित केला.

  • प्रीप्रोसेसिंग जुळत नाही (ट्रेन विरुद्ध सर्व्ह).

  • खूप लवकर अति-सानुकूलित करणे.

  • अडचणी विसरणे (मोबाइल अॅपमधील महाकाय मॉडेल).

ऑप्टिमायझेशन युक्त्या 🔧

  • अधिक स्मार्ट डेटा जोडा

  • अधिक कठोरपणे नियमित करा: शाळा सोडलेले, लहान मॉडेल.

  • शिकण्याच्या गतीचे वेळापत्रक (कोसाइन/पायरी).

  • बॅच स्वीप - मोठे नेहमीच चांगले नसते.

  • वेगासाठी मिश्रित अचूकता + वेक्टरायझेशन [4].

  • क्वांटायझेशन, स्लिम मॉडेल्ससाठी छाटणी.

  • कॅशे एम्बेडिंग्ज/प्री-कॉम्प्युट हेवी ऑप्स.

डेटा लेबलिंग जे फुटत नाही 🏷️

  • मार्गदर्शक तत्त्वे: तपशीलवार, कडा असलेल्या केसांसह.

  • ट्रेन लेबलर्स: कॅलिब्रेशन कार्ये, करार तपासणी.

  • गुणवत्ता: सोन्याचे सेट, स्पॉट चेक.

  • साधने: आवृत्तीकृत डेटासेट, निर्यात करण्यायोग्य स्कीमा.

  • नीतिमत्ता: योग्य वेतन, जबाबदार सोर्सिंग. पूर्णविराम [1].

तैनाती नमुने 🚀

  • बॅच स्कोअरिंग → रात्रीच्या नोकऱ्या, गोदाम.

  • रिअल-टाइम मायक्रोसर्व्हिस → सिंक एपीआय, कॅशिंग जोडा.

  • स्ट्रीमिंग → इव्हेंट-चालित, उदा., फसवणूक.

  • एज → कॉम्प्रेस, चाचणी उपकरणे, ONNX/TensorRT.

रनबुक ठेवा: रोलबॅक स्टेप्स, आर्टिफॅक्ट रिस्टोअर [2].

तुमच्या वेळेला वाव देणारी संसाधने 📚

  • मूलभूत गोष्टी: सायकिट-लर्न वापरकर्ता मार्गदर्शक [3]

  • डीएल पॅटर्न: पायटॉर्च ट्यूटोरियल [4]

  • ट्रान्सफर लर्निंग: हगिंग फेस क्विकस्टार्ट [5]

  • प्रशासन/जोखीम: NIST AI RMF [1]

  • एमएलओपीएस: गुगल क्लाउड प्लेबुक्स [2]

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न 💡

  • GPU ची गरज आहे का? टॅब्युलरसाठी नाही. DL साठी, हो (क्लाउड रेंटल काम करते).

  • पुरेसा डेटा आहे का? लेबल्स आवाज येईपर्यंत जास्त डेटा चांगला आहे. लहान सुरुवात करा, पुनरावृत्ती करा.

  • मेट्रिक निवड? एकाच जुळणाऱ्या निर्णयाची किंमत असते. मॅट्रिक्स लिहा.

  • बेसलाइन वगळता का? तुम्ही... ज्याप्रमाणे तुम्ही नाश्ता वगळू शकता आणि पश्चात्ताप करू शकता त्याचप्रमाणे.

  • ऑटोएमएल? बूटस्ट्रॅपिंगसाठी उत्तम. तरीही तुमचे स्वतःचे ऑडिट करा [2].

थोडेसे गोंधळलेले सत्य 🎬

एआय मॉडेल कसे बनवायचे हे विदेशी गणिताबद्दल कमी आणि कलाकुसरबद्दल जास्त आहे: तीक्ष्ण फ्रेमिंग, स्वच्छ डेटा, बेसलाइन सॅनिटी चेक, ठोस मूल्यांकन, पुनरावृत्ती करण्यायोग्य पुनरावृत्ती. भविष्यात तुम्ही टाळता येण्याजोग्या गोंधळ साफ करणार नाही म्हणून जबाबदारी जोडा [1][2].

खरं तर, "कंटाळवाणे" आवृत्ती - घट्ट आणि पद्धतशीर - बहुतेकदा शुक्रवारी पहाटे २ वाजता धावलेल्या आकर्षक मॉडेलपेक्षा चांगली असते. आणि जर तुमचा पहिला प्रयत्न अनाठायी वाटत असेल तर? ते सामान्य आहे. मॉडेल्स आंबट स्टार्टर्ससारखे असतात: खायला द्या, निरीक्षण करा, कधीकधी पुन्हा सुरू करा. 🥖🤷

टीएल; डीआर

  • फ्रेम समस्या + मेट्रिक; गळती बंद करा.

  • पहिला पाया; साधी साधने उत्तम.

  • पूर्वप्रशिक्षित मॉडेल मदत करतात - त्यांची पूजा करू नका.

  • स्लाइसमधून इव्हल करा; कॅलिब्रेट करा.

  • एमएलओपीएसची मूलतत्त्वे: आवृत्तीकरण, देखरेख, रोलबॅक.

  • जबाबदार एआयने काम सुरू केले, बोल्ट केलेले नाही.

  • पुन्हा सांगा, हसा - तुम्ही एक एआय मॉडेल तयार केले आहे. 😄

संदर्भ

  1. NIST — कृत्रिम बुद्धिमत्ता जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (AI RMF 1.0) . लिंक

  2. गुगल क्लाउड — एमएलओपीएस: मशीन लर्निंगमध्ये सतत वितरण आणि ऑटोमेशन पाइपलाइन . लिंक

  3. सायकिट-लर्न — वापरकर्ता मार्गदर्शक . लिंक

  4. पायटॉर्च — अधिकृत ट्यूटोरियल . लिंक

  5. मिठी मारणारा चेहरा — ट्रान्सफॉर्मर्स क्विकस्टार्ट . लिंक

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत