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# Phi-4

Microsoft का Phi-4 चलाएँ - एक छोटा लेकिन शक्तिशाली भाषा मॉडल।

{% hint style="success" %}
सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं जिन्हें द्वारा किराए पर लिया गया है [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

## CLORE.AI पर किराये पर लेना

1. पर जाएँ [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace)
2. GPU प्रकार, VRAM, और मूल्य के अनुसार फ़िल्टर करें
3. चुनें **ऑन-डिमांड** (निश्चित दर) या **स्पॉट** (बिड प्राइस)
4. अपना ऑर्डर कॉन्फ़िगर करें:
   * Docker इमेज चुनें
   * पोर्ट सेट करें (SSH के लिए TCP, वेब UI के लिए HTTP)
   * यदि आवश्यक हो तो एनवायरनमेंट वेरिएबल जोड़ें
   * स्टार्टअप कमांड दर्ज करें
5. भुगतान चुनें: **CLORE**, **BTC**, या **USDT/USDC**
6. ऑर्डर बनाएं और डिप्लॉयमेंट का इंतज़ार करें

### अपने सर्वर तक पहुँचें

* कनेक्शन विवरण में खोजें **मेरे ऑर्डर**
* वेब इंटरफेस: HTTP पोर्ट URL का उपयोग करें
* SSH: `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

## Phi-4 क्या है?

Microsoft का Phi-4 यह प्रदान करता है:

* उत्कृष्ट प्रदर्शन के साथ 14B पैरामीटर्स
* बेंचमार्क्स पर बड़े मॉडलों को मात देता है
* मजबूत तर्क क्षमता और गणित
* कुशल इनफेरेंस

## मॉडल वेरिएंट

| मॉडल           | पैरामीटर          | VRAM | विशेषता            |
| -------------- | ----------------- | ---- | ------------------ |
| Phi-4          | 14B               | 16GB | सामान्य            |
| Phi-3.5-mini   | 3.8B              | 4GB  | हल्का              |
| Phi-3.5-MoE    | 42B (6.6B सक्रिय) | 16GB | मिश्रित विशेषज्ञता |
| Phi-3.5-vision | 4.2B              | 6GB  | दृष्टि             |

## त्वरित तैनाती

**Docker इमेज:**

```
pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime
```

**पोर्ट:**

```
22/tcp
8000/http
```

**कमांड:**

```bash
pip install transformers accelerate torch && \
python phi4_server.py
```

## अपनी सेवा तक पहुँचना

डिप्लॉयमेंट के बाद, अपना खोजें `http_pub` URL में **मेरे ऑर्डर**:

1. जाएँ **मेरे ऑर्डर** पृष्ठ
2. अपने ऑर्डर पर क्लिक करें
3. खोजें `http_pub` URL (उदा., `abc123.clorecloud.net`)

उपयोग करें `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` की बजाय `localhost` नीचे दिए उदाहरणों में।

## Ollama का उपयोग करना

```bash

# Phi-4 चलाएँ
ollama run phi4

# Phi-3.5 mini (तेज़)
ollama run phi3.5

# Phi-3.5 vision
ollama run phi3.5-vision
```

## इंस्टॉलेशन

```bash
pip install transformers accelerate torch
```

## मूल उपयोग

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "microsoft/Phi-4"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant."},
    {"role": "user", "content": "Explain the difference between TCP and UDP."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True
).to("cuda")

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

## Phi-3.5-Vision

छवि समझ के लिए:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
from PIL import Image
import torch

model_id = "microsoft/Phi-3.5-vision-instruct"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

image = Image.open("diagram.png")

messages = [
    {"role": "user", "content": "<|image_1|>\nDescribe this diagram in detail."}
]

prompt = processor.tokenizer.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)

inputs = processor(prompt, [image], return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7
)

response = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

## गणित और तर्क

```python
messages = [
    {"role": "user", "content": """
कदम दर कदम हल करें:
एक किसान के पास मुर्गियाँ और खरगोश हैं।
कुल सिर: 35
कुल पैर: 94
प्रत्येक जानवर कितने हैं?
"""}
]

# Phi-4 चरण-दर-चरण तर्क में उत्कृष्ट है
```

## कोड जनरेशन

```python
messages = [
    {"role": "user", "content": """
निम्न के साथ बाइनरी सर्च ट्री का Python कार्यान्वयन लिखें:
- सम्मिलित करें
- खोज
- हटाएँ
- इन-ऑर्डर ट्रैवर्सल
टाइप हिंट्स और डॉकस्टリング्स शामिल करें।
"""}
]
```

## क्वांटाइज्ड इनफेरेंस

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/Phi-4",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
```

## Gradio इंटरफ़ेस

```python
import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "microsoft/Phi-4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True
)

def chat(message, history, system_prompt, temperature):
    messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
    for h in history:
        messages.append({"role": "user", "content": h[0]})
        messages.append({"role": "assistant", "content": h[1]})
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=temperature, do_sample=True)

    return tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="You are a helpful assistant.", label="System"),
        gr.Slider(0.1, 1.5, value=0.7, label="Temperature")
    ],
    title="Phi-4 Chat"
)

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
```

## प्रदर्शन

| मॉडल          | GPU      | टोकन/सेकंड |
| ------------- | -------- | ---------- |
| Phi-3.5-mini  | RTX 3060 | \~100      |
| Phi-3.5-mini  | RTX 4090 | \~150      |
| Phi-4         | RTX 4090 | \~60       |
| Phi-4         | A100     | \~90       |
| Phi-4 (4-bit) | RTX 3090 | \~40       |

## बेंचमार्क्स

| मॉडल          | MMLU  | HumanEval | GSM8K |
| ------------- | ----- | --------- | ----- |
| Phi-4         | 84.8% | 82.6%     | 94.6% |
| GPT-4-Turbo   | 86.4% | 85.4%     | 94.2% |
| Llama-3.1-70B | 83.6% | 80.5%     | 92.1% |

*Phi-4 बहुत बड़े मॉडलों के बराबर है या उन्हें पछाड़ देता है*

## समस्याओं का निवारण

### "trust\_remote\_code" त्रुटि

* जोड़ें `trust_remote_code=True` को `from_pretrained()`
* Phi मॉडलों के लिए यह आवश्यक है

### दोहराए जाने वाले आउटपुट

* कम तापमान (0.3-0.6)
* repetition\_penalty=1.1 जोड़ें
* उपयुक्त चैट टेम्पलेट का उपयोग करें

### मेमोरी समस्याएँ

* Phi-4 कुशल है लेकिन फिर भी 14B के लिए \~8GB की आवश्यकता होती है
* यदि आवश्यक हो तो 4-बिट क्वांटाइजेशन का उपयोग करें
* संदर्भ लंबाई घटाएँ

### गलत आउटपुट फ़ॉर्मेट

* उपयोग करें `apply_chat_template()` सही फ़ॉर्मेटिंग के लिए
* जांचें कि आप instruct संस्करण का उपयोग कर रहे हैं, base का नहीं

## लागत अनुमान

सामान्य CLORE.AI मार्केटप्लेस दरें (2024 के अनुसार):

| GPU       | घंटात्मक दर | दैनिक दर | 4-घंटे सत्र |
| --------- | ----------- | -------- | ----------- |
| RTX 3060  | \~$0.03     | \~$0.70  | \~$0.12     |
| RTX 3090  | \~$0.06     | \~$1.50  | \~$0.25     |
| RTX 4090  | \~$0.10     | \~$2.30  | \~$0.40     |
| A100 40GB | \~$0.17     | \~$4.00  | \~$0.70     |
| A100 80GB | \~$0.25     | \~$6.00  | \~$1.00     |

*कीमतें प्रदाता और मांग के अनुसार बदलती हैं। जाँच करें* [*CLORE.AI मार्केटप्लेस*](https://clore.ai/marketplace) *वर्तमान दरों के लिए।*

**पैसे बचाएँ:**

* उपयोग करें **स्पॉट** लचीले वर्कलोड के लिए मार्केट (अक्सर 30-50% सस्ता)
* भुगतान करें **CLORE** टोकन के साथ
* विभिन्न प्रदाताओं के बीच कीमतों की तुलना करें

## उपयोग के मामले

* गणित ट्यूटरिंग
* कोड सहायता
* दस्तावेज़ विश्लेषण (दृष्टि)
* कुशल एज पर तैनाती
* लागत-कुशल इनफेरेंस

## अगले कदम

* Qwen2.5 - वैकल्पिक मॉडल
* Gemma 2 - Google का मॉडल
* Llama 3.2 - Meta का मॉडल


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# Agent Instructions
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