মূল content-এ যান
Training guide-এর অধ্যায় সব নথিপত্র

SDK সংস্করণ, সামঞ্জস্য ও migration

ইনস্টল করা release শনাক্ত করুন, বিদ্যমান job ও artifact অক্ষুণ্ণ রাখুন এবং নিরাপদে project configuration-এ যান।

Training guide-এর অধ্যায়

সব ভাষাতেই command ও code ইংরেজিতে থাকবে। বড় হাতের অক্ষরে লেখা placeholder নিজের account ও paid job-এর মান দিয়ে বদলান; shared notebook বা log-এ আসল key দেবেন না।

Session থেকে project-এ যান

Project configuration ব্যবহার শুরু করলেও বিদ্যমান job ও artifact অক্ষুণ্ণ রাখুন।
  1. শনাক্ত Package ও সমর্থিত interface
  2. সংরক্ষণ Environment, report ও artifact
  3. মিলিয়ে নিন সামঞ্জস্যপূর্ণ setting ও নতুন plan
  4. যাচাই Reload, evaluation ও cleanup
  5. গ্রহণ গৃহীত project artifact

কোন সংস্করণ ব্যবহার করছেন জানুন

SDK 0.2.0-তে TrainingProject ও fpai-training আছে; পাশাপাশি বিদ্যমান integration-এর জন্য TrainingClient ও তার session method-ও রাখা হয়েছে। Configuration schema 1.0 package release version থেকে আলাদা। Command চালানোর আগে ইনস্টল করা package metadata দেখুন।

  • উদাহরণের সঙ্গে মেলে এমন package ব্যবহার করুন এবং এর checksum যাচাই করুন।
  • সামঞ্জস্য নির্বাচিত model, runtime, method ও export format-এর ওপর নির্ভর করে।
  • TrainingClient দিয়ে বিদ্যমান পরিশোধিত job পাওয়া যাবে।
উদাহরণ · python 
from importlib.metadata import version
print(version("fusionpointai-training"))
# The installed package version is distinct from configuration schema 1.0.

গ্রাহকের entitlement না বদলে migration করুন

বিদ্যমান environment, পরিশোধিত job identifier, report এবং মূল artifact রেখে দিন। আলাদা project configuration ও নতুন মালিকানাধীন output directory তৈরি করুন। Pinned model, tokenizer, data ও hardware যাচাই করে শুধু সমর্থিত setting-গুলো map করুন। বিদ্যমান invoice, provider access period এবং reference-plan restriction-ই কার্যকর থাকবে।

  • Legacy session report runtime থেকে জানানো ফলই থাকে; migration একে স্বাধীনভাবে যাচাইকৃত প্রমাণে রূপ দেয় না।
  • Session checkpoint স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ project recovery checkpoint হয় না।
  • Export/reload ও কাজের গ্রহণযোগ্যতা পাস না হওয়া পর্যন্ত পুরোনো environment মুছবেন না বা production inference বদলাবেন না।
উদাহরণ · text 
MIGRATION FROM SDK 0.1.0 TO SDK 0.2.0
Keep TrainingClient and paid session workflows for existing job/session reporting.
Preserve existing job IDs, configuration, runtime reports and local artifacts.
Create a separate schema 1.0 project and a new owned run directory.
Map only compatible local model, data, runtime and evaluation settings.
Keep prior runtime reports labelled runtime-reported, not independently verified.
Existing adapters -> require exact base model/revision and tokenizer.
Do not import a session checkpoint as project recovery state.
Retain the old environment until the new artifact reloads and passes task checks.
Do not replace production inference as part of migration.

Package ও runtime-এর সামঞ্জস্য যাচাই করুন

SDK 0.2.0-তে নথিভুক্ত project interface, schema ও উদাহরণ আছে। Transformers causal-language-model adapter নির্বাচিত model, training method, runtime, hardware ও export format-এর সামঞ্জস্য যাচাই করে। এই যাচাই hardware benchmark নয় এবং inference ফলের নিশ্চয়তা দেয় না।

  • ইনস্টল করা package metadata ও checksum যাচাই করুন।
  • স্থানীয় run-এর প্রকৃত report ও manifest দেখুন।
  • উদাহরণের threshold-কে configuration value হিসেবে নিন, মাপা ফল হিসেবে নয়।
উদাহরণ · text 
SDK 0.2.0 PACKAGE INFORMATION
Check installed package metadata and compare it with the package checksum.
This guide documents the Python and CLI project interfaces and their schemas.
Hardware compatibility depends on the selected model and runtime.
No GPU benchmark or inference guarantee is asserted by these examples.