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- autonlp
- question-answering
language: hi
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- text: ´सतीश धवन अंतरिक्ष केंद्र´ किस राज्य में स्थित है?
context: >-
सतीश धवन अंतरिक्ष केंद्र, भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन (इसरो) का
प्रक्षेपण केंद्र है। यह आंध्र प्रदेश के श्रीहरीकोटा में स्थित है, इसे
'श्रीहरीकोटा रेंज' या 'श्रीहरीकोटा लाँचिंग रेंज' के नाम से भी जाना जाता
है। 2002 में इसरो के पूर्व प्रबंधक और वैज्ञानिक सतीश धवन के मरणोपरांत उनके
सम्मान में इसका नाम बदला गया। प्रक्षेपण यान की असेम्बली के लिए दूसरा भवन
केन्द्रीय मंत्रिमंडल ने 12 सितम्बर, 2013 को सतीश धवन अंतरिक्ष केन्द्र,
श्रीहरिकोटा में प्रक्षेपण यान की असेम्बली के लिए दूसरे भवन के निर्माण की
मंजूरी दी। इस पर 363.95 करोड़ रुपये की अनुमानित लागत आएगी, जिसमें सात
करोड़ रुपये का खर्च विदेशी मुद्रा में होगा। इस दूसरी बिल्डिंग के उपलब्ध
हो जाने से पीएसएलवी और जीएसएलवी की प्रक्षेपण फ्रीक्वेंसी बढ़ेगी। यह
जीएसएलवी एमके-III के एकीकरण के लिए वर्तमान व्हीकल असेम्बली बिल्डिंग को
अतिरिक्त सुविधा मुहैया करायेगी। तीसरे प्रक्षेपण पैड तथा भविष्य में
सामान्य यान प्रक्षेपण के लिए भी इससे काफी सुविधा मिलेगी।[1]
लांच पैड
उपग्रह प्रक्षेपण यान लॉन्च पैड
इस लांच पैड से उपग्रह प्रक्षेपण यान और संवर्धित उपग्रह प्रक्षेपण यान को
लांच किया गया था। यह वर्तमान प्रक्षेपण स्थल के दक्षिणी सिरे पर स्थित है।
इसे सेवामुक्त कर दिया गया है। शुरू में इसे उपग्रह प्रक्षेपण यान लांच करने
के लिए बनाया गया था। लेकिन बाद में इसे संवर्धित उपग्रह प्रक्षेपण यान
प्रक्षेपण परिसर के रूप में इस्तेमाल किया गया था।
प्रथम लांच पैड
द्वितीय लॉन्च पैड
तृतीय लांच पैड
सन्दर्भ श्रेणी:भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन
श्रेणी:भारत के रॉकेट प्रक्षेपण स्थल
datasets:
- abhishek/autonlp-data-hindi-question-answering
co2_eq_emissions: 39.76330395590446
Model Trained Using AutoNLP
- Problem type: Extractive Question Answering
- CO2 Emissions (in grams): 39.76330395590446
Usage
You can use cURL to access this model:
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"question": "Who loves AutoNLP?", "context": "Everyone loves AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268
Or Python API:
import torch
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268", use_auth_token=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("abhishek/autonlp-hindi-question-answering-23865268", use_auth_token=True)
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
question, text = "Who loves AutoNLP?", "Everyone loves AutoNLP"
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors='pt')
start_positions = torch.tensor([1])
end_positions = torch.tensor([3])
outputs = model(**inputs, start_positions=start_positions, end_positions=end_positions)
loss = outputs.loss
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits