AMD-संचालित एजेंटिक PC पर आया Portable Computer

लोग स्थानीय फ़ाइलों का विश्लेषण करने से लेकर आवर्ती वर्कफ़्लो चलाने तक, अपने स्वयं के कंप्यूट को अपने अधिक दैनिक कार्यों पर काम पर लगाना चाहते हैं। अपने स्वयं के हार्डवेयर पर उस काम को पूरा करने से उन्हें संवेदनशील जानकारी और क्रेडिट खर्च पर अधिक नियंत्रण मिलता है। अधिक लोगों को इस तरह से काम करने देने के लिए, स्थानीय AI को अधिक उपकरणों पर चलने और उन टूल से जुड़ने की आवश्यकता है जिनका वे पहले से उपयोग करते हैं।

आज हम Ryzen AI Halo डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म सहित AMD Ryzen AI Max Series प्रोसेसर द्वारा संचालित सिस्टम पर Portable Computer का विस्तार कर रहे हैं, जिससे अधिक लोगों को अपने स्वयं के हार्डवेयर पर स्थानीय AI चलाने का एक तरीका मिल रहा है।

स्थानीय अनुमान Computer क्रेडिट्स की खपत नहीं करता है। उपयोगकर्ता अपने Ryzen AI Max-संचालित सिस्टम पर नियमित विश्लेषण और फ़ाइल प्रोसेसिंग चला सकते हैं। आवश्यकता पड़ने पर स्थानीय मॉडल अधिक उन्नत अनुसंधान और रीज़निंग के लिए क्लाउड पर भी जा सकता है।

स्थानीय एजेंट स्टैक एक सिस्टम के रूप में AMD Ryzen AI Max में आता है

AMD समर्थन उपयोगकर्ताओं को Perplexity Computer को स्थानीय रूप से चलाने का एक और तरीका देता है। वे क्रेडिट खर्च को सीमित करते हुए मांग वाले कार्यों पर अपने स्वयं के हार्डवेयर को काम पर लगा सकते हैं।

लोगों के पास ऐसा काम होता है जिसे वे किसी एजेंट को दे सकते हैं यदि संवेदनशील फ़ाइलें, जैसे कि डील दस्तावेज़, रोगी रिकॉर्ड, अनरिलीज़्ड कोड, और पेरोल निर्यात, डिवाइस पर रह सकें। इसके लिए एक स्थानीय मॉडल, उन फ़ाइलों के साथ काम करने के टूल और एजेंट किस चीज़ तक पहुँच सकता है, इस पर नियंत्रण की आवश्यकता होती है।

Portable स्थानीय मॉडल, एजेंट हार्नेस और ऑर्केस्ट्रेटर, शेड्यूलर, सैंडबॉक्स और संवेदनशील-सामग्री क्लासिफायर को एक सिस्टम में लाता है। उपलब्ध मॉडल में Qwen 3.8 27B और PPLX 27B, Perplexity का पोस्ट-ट्रेन किया हुआ मॉडल शामिल हैं। उपयोगकर्ताओं को अब अनुमान सर्वर स्थापित करके, एक एजेंट को जोड़कर, और प्रत्येक टूल को कॉन्फ़िगर करके खुद स्टैक को संयोजित करने की आवश्यकता नहीं है।

AMD और Perplexity डेवलपर्स के लिए Ryzen AI Halo पर स्थानीय एजेंटों के साथ शुरुआत करना आसान बना रहे हैं। उपयोगकर्ता Perplexity ऐप की सेटिंग में Local Inference के माध्यम से एक क्लिक में मॉडल डाउनलोड कर सकते हैं। अनुमान इंजन और क्लासिफायर इसके साथ इंस्टॉल होते हैं। इसके बाद उपयोगकर्ता अपने ऐप्स कनेक्ट करते हैं और उन फ़ोल्डरों को चुनते हैं जिनमें Portable काम कर सकता है।

स्थानीय कार्य क्लाउड अनुसंधान और रीज़निंग पर आधारित हो सकते हैं

स्थानीय फ़ाइलों से शुरू होने वाले कार्य को अभी भी वर्तमान जानकारी या अधिक उन्नत रीज़निंग की आवश्यकता हो सकती है। स्थानीय आय मॉडल के साथ काम करने वाला एक वित्तीय विश्लेषक, उदाहरण के लिए, यह परीक्षण करने के लिए वेब से वर्तमान बाजार डेटा और फ्रंटियर-मॉडल रीज़निंग का उपयोग कर सकता है कि बदलती ब्याज दरें उनके पूर्वानुमान को कैसे प्रभावित कर सकती हैं।

Portable उपयोगकर्ताओं को Perplexity Search के माध्यम से उद्धृत वेब परिणामों और 15+ फ्रंटियर मॉडल से उन्नत रीज़निंग तक पहुँच प्रदान करता है। यदि किसी कार्य को डिवाइस से क्लाउड पर जानकारी भेजने की आवश्यकता होती है, तो Portable आगे बढ़ने से पहले उपयोगकर्ता की अनुमति मांगता है।

Portable एक बार के कार्यों और बार-बार होने वाले काम को संभालता है

Portable स्थानीय फ़ाइलों और कनेक्टेड ऐप्स में काम करता है। इसका स्थानीय ऑर्केस्ट्रेटर Gmail, Outlook, Slack और GitHub से कनेक्ट होता है। स्थानीय मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर इसे उसी PC पर इंस्टॉल समर्थित अनुप्रयोगों के साथ काम करने देते हैं।

• वित्त: एक नियंत्रक Portable को अनुमति प्राप्त फ़ोल्डर में अनुबंध दर शीट के खिलाफ प्रत्येक सुबह के स्थानीय रूप से संग्रहीत चालान का मिलान करने, विसंगतियों को फ़्लैग करने और उस फ़ोल्डर में एक अपवाद सूची सहेजने के लिए शेड्यूल करता है। मिलान डिवाइस पर चलता है।
• दैनिक ब्रीफ: एक ऑपरेशंस लीड सुबह 8 बजे के लिए एक कार्यदिवस ब्रीफिंग निर्धारित करता है जो रात्रի के ईमेल और Slack की समीक्षा करता है, उनका इंतजार कर रहे निर्णयों की पहचान करता है, और सहयोगियों को अनब्लॉक करने के लिए उत्तरों का मसौदा तैयार करता है। पढ़ना और सारांश बनाना डिवाइस पर होता है।
• कानूनी और अनुपालन: एक पैरालीगल Portable को वेंडर अनुबंधों के एक फ़ोल्डर और समीक्षा चेकलिस्ट तक पहुँच देता है। Portable पैरालीगल द्वारा समीक्षा के लिए प्रत्येक अनुबंध में गायब या गैर-मानक खंडों की एक तालिका लौटाता है।
• इंजीनियरिंग: एक टीम लीड सुबह 9 बजे के लिए खुले pull requests की समीक्षा निर्धारित करता है, उन्हें तैयार, समीक्षा की आवश्यकता, ब्लॉक किए गए, या पुराने के रूप में समूहीकृत करता है। लीड द्वारा सारांश स्वीकृत करने के बाद, Portable इसे टीम के Slack चैनल पर पोस्ट करता है और प्रत्येक ओनर को टैग करता है।

आवर्ती कार्य समान स्थानीय मॉडल का उपयोग करता है, इसलिए इसका स्थानीय अनुमान प्रत्येक रन के साथ Computer क्रेडिट खर्च में नहीं जुड़ता है। अनुसूचित कार्य ऐप खुले होने और PC के जागृत रहने के दौरान चलते हैं।

अनुमतियाँ और सैंडबॉक्सिंग इस बात को सीमित करती हैं कि एजेंट किस चीज़ तक पहुँच सकता है

एक एजेंट जो कोड लिखता है और चलाता है, उसे स्पष्ट सीमाओं की आवश्यकता होती है। Portable अनुमत फ़ोल्डरों तक सीमित पढ़ने और लिखने की पहुँच के साथ, एक पृथक ऑन-डिवाइस सैंडबॉक्स के अंदर कोड और टूल चलाता है। यह केवल उन कनेक्टर्स के माध्यम से कनेक्टेड ऐप्स तक पहुँचता है जिन्हें उपयोगकर्ता ने कॉन्फ़िगर किया है।

डिवाइस छोड़ने से पहले एक ऑन-डिवाइस क्लासिफायर संवेदनशील विवरणों, जैसे कि नाम, खाता संख्या और क्रेडेंशियल के लिए सामग्री को स्कैन करता है। यदि यह संवेदनशील जानकारी को फ़्लैग करता है, तो उपयोगकर्ता इसे साझा करना, उस चरण को स्थानीय मॉडल पर रखना, या रोकना चुन सकता है।

संगठन प्रबंधित खातों पर अनुमान (inference) तक पहुँच को नियंत्रित कर सकते हैं। एक प्रशासक यह तय करता है कि इसकी अनुमति है या नहीं, ताकि IT इसे उन टीमों के लिए उपलब्ध करा सके जिन्हें इसकी आवश्यकता है।

Portable समर्थित AMD हार्डवेयर पर उपलब्ध है

AMD Ryzen AI Max Series प्रोसेसर और AMD Ryzen AI Halo डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म पर Portable Computer आज व्यक्तिगत और एंटरप्राइज़ प्लान पर Pro और Max ग्राहकों के लिए Windows के लिए Perplexity ऐप के माध्यम से उपलब्ध है।

आवश्यकताएं

• हार्डवेयर: एक AMD Ryzen AI Halo डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म या Ryzen AI Max Series प्रोसेसर वाला कोई भी सिस्टम और कम से कम 24 GB GPU-सुलभ मेमोरी
• ऑपरेटिंग सिस्टम: Windows 10 या Windows 11
• मॉडल: PPLX 27B और Qwen 27B
• स्टोरेज: प्रारंभिक सेटअप के लिए लगभग 20 GB खाली डिस्क स्पेस

सेटअप

1. Windows के लिए Perplexity ऐप इंस्टॉल करें और साइन इन करें।
2. सेटिंग्स खोलें, Local Inference चुनें, और मॉडल डाउनलोड करें। अनुमान इंजन और क्लासिफायर इसके साथ इंस्टॉल होते हैं।
3. सेटिंग्स में, Permissions खोलें, स्थानीय फ़ाइल सिस्टम पहुँच चालू करें, और उन फ़ोल्डरों को चुनें जिनमें Portable Computer काम कर सकता है।
4. कंपोजर में मॉडल मेनू खोलें और Local के तहत एक मॉडल चुनें। क्लाउड पर जानकारी भेजने से पहले अनुमति की आवश्यकता के साथ, कार्य ऑन-डिवाइस अनुमान से शुरू होते हैं।

पूर्ण सेटअप विवरण Portable Computer सहायता केंद्र लेख में हैं। अधिक जानकारी Portable Computer पृष्ठ पर उपलब्ध है।