اين وي آءِ ڊي اي نيمو فريم ورڪ

وضاحتون

• پيداوار جو نالو: اين وي آءِ ڊي آءِ اي نيمو فريم ورڪ
• متاثر ٿيل پليٽ فارم: ونڊوز، لينڪس، ميڪ او ايس
• متاثر ٿيل نسخا: 24 کان اڳ جا سڀ نسخا
• سيڪيورٽي ڪمزوري: CVE-2025-23360
• خطري جي تشخيص جو بنيادي اسڪور: 7.1 (سي وي ايس ايس ورجن 3.1)

پيداوار جي استعمال جون هدايتون

سيڪيورٽي اپڊيٽ جي انسٽاليشن:
پنھنجي سسٽم کي بچائڻ لاءِ، ھيٺين قدمن تي عمل ڪريو:

1. GitHub تي NeMo-Framework-Launcher Releases صفحي تان تازو رليز ڊائون لوڊ ڪريو.
2. وڌيڪ معلومات لاءِ NVIDIA پراڊڪٽ سيڪيورٽي ڏانهن وڃو.

سيڪيورٽي اپڊيٽ تفصيل:
سيڪيورٽي اپڊيٽ NVIDIA NeMo فريم ورڪ ۾ هڪ ڪمزوري کي حل ڪري ٿي جيڪا ڪوڊ جي عملدرآمد ۽ ڊيٽا جي ٽ...ampڀڙڪائڻ.

سافٽ ويئر اپگريڊ:
جيڪڏهن توهان اڳوڻي برانچ رليز استعمال ڪري رهيا آهيو، ته سيڪيورٽي جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاءِ تازي برانچ رليز ۾ اپ گريڊ ڪرڻ جي صلاح ڏني وئي آهي.

مٿانview

NVIDIA NeMo فريم ورڪ هڪ اسڪيلبل ۽ ڪلائوڊ-نيٽيو جنريٽو AI فريم ورڪ آهي جيڪو محققن ۽ ڊولپرز لاءِ ٺاهيو ويو آهي جيڪي ڪم ڪري رهيا آهن وڏي ٻولي جا ماڊل، ملٽي ماڊل، ۽ تقرير AI (مثال خودڪار تقرير جي سڃاڻپ ۽ متن کان تقرير). اهو صارفين کي موجوده ڪوڊ ۽ اڳ-تربيت يافته ماڊل چيڪ پوائنٽس کي استعمال ڪندي نوان جنريٽو AI ماڊل موثر طريقي سان ٺاهڻ، ترتيب ڏيڻ ۽ ترتيب ڏيڻ جي قابل بڻائي ٿو.

سيٽ اپ جون هدايتون: نيمو فريم ورڪ انسٽال ڪريو

وڏا ٻولي ماڊل ۽ ملٽي ماڊل ماڊل
نيمو فريم ورڪ وڏي ٻولي ماڊلز (LLMs) ۽ ملٽي ماڊل ماڊلز (MMs) کي ترقي ڪرڻ لاءِ اينڊ-ٽو-اينڊ سپورٽ فراهم ڪري ٿو. اهو آن-پريمسس، ڊيٽا سينٽر ۾، يا توهان جي پسنديده ڪلائوڊ فراهم ڪندڙ سان استعمال ڪرڻ جي لچڪ فراهم ڪري ٿو. اهو SLURM يا ڪبرنيٽس فعال ماحول تي عملدرآمد جي پڻ حمايت ڪري ٿو.

ڊيٽا ڪيوريشن
نيمو ڪيوريٽر [1] هڪ پٿون لائبريري آهي جنهن ۾ ڊيٽا مائننگ ۽ مصنوعي ڊيٽا جنريشن لاءِ ماڊلز جو هڪ سوٽ شامل آهي. اهي اسڪيلبل ۽ GPUs لاءِ بهتر ڪيل آهن، انهن کي قدرتي ٻولي جي ڊيٽا کي تربيت ڏيڻ يا LLMs کي بهتر ڪرڻ لاءِ مثالي بڻائين ٿا. NeMo ڪيوريٽر سان، توهان وسيع خام مان اعليٰ معيار جو متن موثر طريقي سان ڪڍي سگهو ٿا. web ڊيٽا ذريعا.

تربيت ۽ ڪسٽمائيزيشن

نيمو فريم ورڪ موثر تربيت ۽ ڪسٽمائيزيشن لاءِ اوزار فراهم ڪري ٿو ايل ايل ايمز ۽ ملٽي ماڊل ماڊل. ان ۾ ڪمپيوٽ ڪلسٽر سيٽ اپ، ڊيٽا ڊائون لوڊنگ، ۽ ماڊل هائپر پيرا ميٽرز لاءِ ڊفالٽ ترتيبون شامل آهن، جيڪي نئين ڊيٽا سيٽ ۽ ماڊلز تي تربيت لاءِ ترتيب ڏئي سگهجن ٿيون. پري ٽريننگ کان علاوه، NeMo ٻنهي سپروائزڊ فائن ٽيوننگ (SFT) ۽ پيرا ميٽر ايفيشينٽ فائن ٽيوننگ (PEFT) ٽيڪنڪ جهڙوڪ LoRA، Ptuning، ۽ وڌيڪ کي سپورٽ ڪري ٿو.

نيمو ۾ تربيت شروع ڪرڻ لاءِ ٻه آپشن موجود آهن - نيمو 2.0 API انٽرفيس استعمال ڪندي يا نيمو رن سان.

• نيمو رن سان (سفارش ٿيل): نيمو رن مختلف ڪمپيوٽنگ ماحول ۾ تجربن جي ترتيب، عمل درآمد ۽ انتظام کي بهتر بڻائڻ لاءِ هڪ انٽرفيس فراهم ڪري ٿو. ان ۾ توهان جي ورڪ اسٽيشن تي مقامي طور تي يا وڏن ڪلسٽرن تي نوڪريون لانچ ڪرڻ شامل آهي - ٻئي SLURM فعال يا ڪلائوڊ ماحول ۾ ڪبرنيٽس.
  • نيمو رن سان پري ٽريننگ ۽ پي اي ايف ٽي ڪوئڪ اسٽارٽ
• NeMo 2.0 API استعمال ڪندي: هي طريقو ننڍن ماڊلز سان گڏ هڪ سادي سيٽ اپ سان سٺو ڪم ڪري ٿو، يا جيڪڏهن توهان پنهنجو ڪسٽم ڊيٽا لوڊر لکڻ، ٽريننگ لوپس، يا ماڊل ليئرز کي تبديل ڪرڻ ۾ دلچسپي رکو ٿا. اهو توهان کي ترتيبن تي وڌيڪ لچڪ ۽ ڪنٽرول ڏئي ٿو، ۽ ترتيبن کي پروگراماتي طور تي وڌائڻ ۽ ترتيب ڏيڻ آسان بڻائي ٿو.
  • ٽراNeMo 2.0 API سان Quickstart شروع ڪرڻ
  • NeMo 1.0 کان NeMo 2.0 API ڏانهن منتقل ٿيڻ

ترتيب ڏيڻ

• نيمو-الائنر [1] ڪارآمد ماڊل الائنمينٽ لاءِ هڪ اسڪيلبل ٽول ڪٽ آهي. ٽول ڪٽ ۾ جديد ماڊل الائنمينٽ الگورٿمز جهڙوڪ اسٽيئر ايل ايم، ڊي پي او، رينفورسمينٽ لرننگ فرام هيومن فيڊ بيڪ (آر ايل ايڇ ايف)، ۽ گهڻو ڪجهه لاءِ سپورٽ آهي. اهي الگورٿم استعمال ڪندڙن کي ٻولي ماڊلز کي وڌيڪ محفوظ، بي ضرر ۽ مددگار بڻائڻ لاءِ ترتيب ڏيڻ جي قابل بڻائين ٿا.
• سڀئي NeMo-Aligner چيڪ پوائنٽس NeMo ايڪو سسٽم سان مطابقت رکن ٿيون، جيڪي وڌيڪ ڪسٽمائيزيشن ۽ انفرنس ڊيپلائيمينٽ جي اجازت ڏين ٿيون.

هڪ ننڍڙي GPT-2B ماڊل تي RLHF جي ٽنهي مرحلن جو قدم بہ قدم ڪم جو وهڪرو:

• ايس ايف ٽي ٽريننگ
• انعام ماڊل ٽريننگ
• پي پي او ٽريننگ

ان کان علاوه، اسان مختلف ٻين ناول ترتيب ڏيڻ جي طريقن جي حمايت جو مظاهرو ڪريون ٿا:

• ڊي پي او: RLHF جي مقابلي ۾ هڪ هلڪو وزن وارو ترتيب الگورتھم هڪ آسان نقصان واري فنڪشن سان.
• خود راند فائن ٽيوننگ (اسپن)
• اسٽيئر ايل ايم: هڪ ٽيڪنڪ جيڪا ڪنڊيشنڊ-ايس ايف ٽي تي ٻڌل آهي، جنهن ۾ اسٽيئريبل آئوٽ پُٽ آهي.

وڌيڪ معلومات لاءِ دستاويز ڏسو: ترتيب دستاويز

ملٽي ماڊل ماڊلز

• نيمو فريم ورڪ ڪيترن ئي قسمن ۾ جديد ملٽي موڊل ماڊلز کي تربيت ڏيڻ ۽ ترتيب ڏيڻ لاءِ بهتر سافٽ ويئر فراهم ڪري ٿو: ملٽي موڊل ٻولي ماڊل، ويزن-ٻولي بنياد، ٽيڪسٽ-ٽو-تصوير ماڊل، ۽ نيورل ريڊينس فيلڊز (NeRF) استعمال ڪندي 2D جنريشن کان اڳتي.
• هر ڪيٽيگري کي مخصوص ضرورتن ۽ فيلڊ ۾ ترقي کي پورو ڪرڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي، ڊيٽا جي قسمن جي وسيع رينج کي سنڀالڻ لاءِ جديد ماڊلز کي استعمال ڪندي، جنهن ۾ ٽيڪسٽ، تصويرون، ۽ 3D ماڊل شامل آهن.

تعیناتي ۽ نتيجو
نيمو فريم ورڪ ايل ايل ايم انفرنس لاءِ مختلف رستا مهيا ڪري ٿو، مختلف ڊيپلائيمينٽ منظرنامي ۽ ڪارڪردگي جي ضرورتن کي پورو ڪري ٿو.

NVIDIA NIM سان ڊيپلائي ڪريو

• نيمو فريم ورڪ NVIDIA NIM ذريعي انٽرپرائز-سطح جي ماڊل ڊيپلائيمينٽ ٽولز سان بيحد ضم ٿئي ٿو. هي انضمام NVIDIA ٽينسر آر ٽي-ايل ايل ايم پاران طاقتور آهي، بهتر ۽ اسڪيلبل انفرنس کي يقيني بڻائي ٿو.
• NIM بابت وڌيڪ معلومات لاءِ، NVIDIA جو دورو ڪريو webسائيٽ.

ٽينسر آر ٽي-ايل ايل ايم يا وي ايل ايل ايم سان ڊيپلائي ڪريو

• نيمو فريم ورڪ ٻن انفرنس آپٽمائزڊ لائبريرين، ٽينسر آر ٽي-ايل ايل ايم ۽ وي ايل ايل ايم، ۽ ايڪسپورٽ ٿيل ماڊل کي اين وي آءِ ڊي آءِ اي ٽرائٽن انفرنس سرور سان ڊيپلائي ڪرڻ لاءِ ماڊلز کي ايڪسپورٽ ڪرڻ لاءِ اسڪرپٽ ۽ API پيش ڪري ٿو.
• بهتر ڪارڪردگي جي ضرورت وارين حالتن لاءِ، NeMo ماڊل TensorRT-LLM کي استعمال ڪري سگهن ٿا، جيڪو NVIDIA GPUs تي LLM انفرنس کي تيز ڪرڻ ۽ بهتر ڪرڻ لاءِ هڪ خاص لائبريري آهي. هن عمل ۾ neMo ماڊلز کي nemo.export ماڊل استعمال ڪندي TensorRT-LLM سان مطابقت رکندڙ فارميٽ ۾ تبديل ڪرڻ شامل آهي.
  • ايل ايل ايم جي تعیناتي ختم ٿي وئيview
  • NIM سان NeMo Large Language Models کي ترتيب ڏيو.
  • ٽينسر آر ٽي-ايل ايل ايم سان نيمو وڏي ٻولي جا ماڊل ترتيب ڏيو.
  • وي ايل ايل ايم سان نيمو وڏي ٻولي جا ماڊل ترتيب ڏيو.

سپورٽ ماڊلز

وڏي ٻولي جا ماڊل

وڏي ٻولي جا ماڊل

وڏي ٻولي جا ماڊل	پري ٽريننگ ۽ ايس ايف ٽي	پي اي ايف ٽي	ترتيب ڏيڻ	ايف پي 8 ٽريننگ ڪنورجنس	ٽي آر ٽي/ٽي آر ٽي ايل ايم	ڀاڪر پائڻ واري چهري ۾ ۽ مان تبديل ڪريو	اڀياس
لاما 3 8 بي/70 بي، لاما 3.1 405 بي	ها	ها	x	ها (جزوي طور تي تصديق ٿيل)	ها	ٻئي	ها
ميڪسٽرل 8x7B/8x22B	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	ها	ٻئي	ها
نيموٽرون 3 8 بي	ها	x	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	ٻئي	ها
نيموٽرون 4 340 بي	ها	x	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	ٻئي	ها
بائي چوان 2 7 بي	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	ٻئي	ها
چيٽ جي ايل ايم 3 6 بي	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	ٻئي	ها
جيما 2B/7B	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	ها	ٻئي	ها
جيما 2 2 بي/9 بي/27 بي	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	ٻئي	ها
Mamba2 130M/370M/780M/1.3B/2.7B/8B/ Hybrid-8B	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	x	ها
فائي 3 مني 4k	x	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	x	x
Qwen2 0.5B/1.5B/7B/72B	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	ها	ٻئي	ها
اسٽار ڪوڊر 15 بي	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	ها	ٻئي	ها
اسٽار ڪوڊر 2 3B/7B/15B	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	ها	ٻئي	ها
بيرٽ 110 ايم/340 ايم	ها	ها	x	ها (غير تصديق ٿيل)	x	ٻئي	x
ٽي 5 220 ايم/3 بي/11 بي	ها	ها	x	x	x	x	x

 

بصارت جي ٻولي جا ماڊل

 

ايمبيڊنگ ماڊلز

 

ورلڊ فائونڊيشن ماڊلز

نوٽ
نيمو ڊفيوژن ۽ آٽو ريگريسيو آرڪيٽيڪچر ٻنهي لاءِ پري ٽريننگ جي پڻ حمايت ڪري ٿو. text2world بنياد جا ماڊل.

تقرير AI

ڳالهه ٻولهه واري AI ماڊلز کي ترقي ڪرڻ هڪ پيچيده عمل آهي جنهن ۾ خاص ڊومينز اندر ماڊلز جي وضاحت، تعمير ۽ تربيت شامل آهي. هن عمل کي عام طور تي اعليٰ سطح جي درستگي تائين پهچڻ لاءِ ڪيترن ئي ورهاڱي جي ضرورت هوندي آهي. ان ۾ اڪثر ڪري اعليٰ درستگي حاصل ڪرڻ، مختلف ڪمن ۽ ڊومين جي مخصوص ڊيٽا تي فائن ٽيوننگ، تربيت جي ڪارڪردگي کي يقيني بڻائڻ، ۽ انفرنس ڊيپلائيمينٽ لاءِ ماڊل تيار ڪرڻ لاءِ ڪيترائي ورهاڱي شامل آهن.

نيمو فريم ورڪ اسپيچ اي آءِ ماڊلز جي تربيت ۽ ڪسٽمائيزيشن لاءِ مدد فراهم ڪري ٿو. ان ۾ آٽوميٽڪ اسپيچ ريڪگنيشن (ASR) ۽ ٽيڪسٽ-ٽو-اسپيچ (TTS) سنٿيسس جهڙا ڪم شامل آهن. اهو NVIDIA ريوا سان انٽرپرائز-سطح جي پيداوار جي تعیناتي لاءِ هڪ هموار منتقلي پيش ڪري ٿو. ڊولپرز ۽ محققن جي مدد لاءِ، نيمو فريم ورڪ ۾ جديد ترين اڳ-تربيت يافته چيڪ پوائنٽس، ٻيهر پيدا ٿيندڙ اسپيچ ڊيٽا پروسيسنگ لاءِ اوزار، ۽ اسپيچ ڊيٽاسيٽس جي انٽرايڪٽو ڳولا ۽ تجزيو لاءِ خاصيتون شامل آهن. نيمو فريم ورڪ فار اسپيچ اي آءِ جا جزا هن ريت آهن:

تربيت ۽ ڪسٽمائيزيشن
نيمو فريم ورڪ ۾ تقرير جي ماڊلز کي تربيت ڏيڻ ۽ ترتيب ڏيڻ لاءِ گهربل هر شيءِ شامل آهي (ASR, تقرير جي درجه بندي, اسپيڪر جي سڃاڻپ, اسپيڪر ڊائرائيزيشن، ۽ ٽي ٽي ايس) ٻيهر پيدا ٿيندڙ انداز ۾.

SOTA اڳ-تربيت يافته ماڊلز

• نيمو فريم ورڪ ڪيترن ئي جديد ترڪيبون ۽ اڳواٽ تربيت يافته چيڪ پوائنٽس فراهم ڪري ٿو ASR ۽ ٽي ٽي ايس ماڊل، ۽ انهن کي لوڊ ڪرڻ جي هدايتون.
• تقرير جا اوزار
• نيمو فريم ورڪ ASR ۽ TTS ماڊلز کي ترقي ڪرڻ لاءِ ڪارآمد اوزارن جو هڪ سيٽ مهيا ڪري ٿو، جنهن ۾ شامل آهن:
  • نيمو فورسڊ الائنر (اين ايف اي) ٽوڪن، لفظ ۽ سيڪشن ليول ٽائمسٽ ٺاهڻ لاءِampنيمو جي سي ٽي سي تي ٻڌل خودڪار تقرير جي سڃاڻپ ماڊلز استعمال ڪندي آڊيو ۾ تقرير جا حصا.
  • تقرير ڊيٽا پروسيسر (SDP)، تقرير ڊيٽا پروسيسنگ کي آسان بڻائڻ لاءِ هڪ ٽول ڪٽ. اهو توهان کي هڪ ترتيب ۾ ڊيٽا پروسيسنگ آپريشن جي نمائندگي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو file، بوائلر پليٽ ڪوڊ کي گھٽ ڪرڻ ۽ ٻيهر پيداوار ۽ حصيداري جي اجازت ڏيڻ.
  • اسپيچ ڊيٽا ايڪسپلورر (SDE)، هڪ ڊيش تي ٻڌل web تقرير ڊيٽاسيٽس جي انٽرايڪٽو ڳولا ۽ تجزيو لاءِ ايپليڪيشن.
  • ڊيٽا سيٽ ٺاهڻ جو اوزار جيڪو ڊگهي آڊيو کي ترتيب ڏيڻ لاءِ ڪارڪردگي فراهم ڪري ٿو fileلاڳاپيل ٽرانسڪرپٽس سان گڏ ۽ انهن کي ننڍن ٽڪرن ۾ ورهايو جيڪي خودڪار تقرير جي سڃاڻپ (ASR) ماڊل ٽريننگ لاءِ موزون آهن.
  • مقابلي جو اوزار ASR ماڊلز لاءِ لفظن جي درستگي ۽ تلفظ جي سطح تي مختلف ASR ماڊلز جي اڳڪٿين جو مقابلو ڪرڻ لاءِ.
  • ASR جائزو وٺندڙ ASR ماڊلز جي ڪارڪردگي ۽ ٻين خاصيتن جهڙوڪ وائس ايڪٽيويٽي ڊيٽيڪشن جو جائزو وٺڻ لاءِ.
  • ٽيڪسٽ نارملائيزيشن ٽول متن کي تحريري صورت مان ڳالهائڻ واري صورت ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ ۽ ان جي برعڪس (مثال طور "31 هين" بمقابله "پهرين ٽيهه").
• تعیناتي جو رستو
• نيمو ماڊل جيڪي نيمو فريم ورڪ استعمال ڪندي تربيت يافته يا ترتيب ڏنل آهن، انهن کي NVIDIA ريوا سان بهتر ۽ ترتيب ڏئي سگهجي ٿو. ريوا ڪنٽينر ۽ هيلم چارٽ مهيا ڪري ٿو جيڪي خاص طور تي پش-بٽن ڊيپلائيمينٽ لاءِ مرحلن کي خودڪار ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهن.

ٻيا وسيلا

گٽ هب ريپوز

• نيمو: نيمو فريم ورڪ لاءِ مکيه مخزن
• نيمو–ڊوڙ: توهان جي مشين لرننگ تجربن کي ترتيب ڏيڻ، لانچ ڪرڻ ۽ منظم ڪرڻ لاءِ هڪ اوزار.
• نيمو-الائنر: موثر ماڊل الائنمينٽ لاءِ اسڪيلبل ٽول ڪٽ
• نيمو ڪيوريٽر: ايل ايل ايم لاءِ اسڪيلبل ڊيٽا پري پروسيسنگ ۽ ڪيوريشن ٽول ڪٽ

مدد حاصل ڪرڻ
نيمو ڪميونٽي سان مشغول ٿيو، سوال پڇو، مدد حاصل ڪريو، يا بگ رپورٽ ڪريو.

• نيمو بحث
• نيمو جا مسئلا

پروگرامنگ ٻوليون ۽ فريم ورڪ

• پٿون: نيمو فريم ورڪ استعمال ڪرڻ لاءِ مکيه انٽرفيس
• پيٽارو: نيمو فريم ورڪ پائي ٽارچ جي چوٽي تي ٺهيل آهي.

لائسنس

• نيمو گيٿب ريپو اپاچي 2.0 لائسنس تحت لائسنس يافته آهي.
• نيمو فريم ورڪ NVIDIA AI پراڊڪٽ معاهدي تحت لائسنس يافته آهي. ڪنٽينر کي ڇڪڻ ۽ استعمال ڪرڻ سان، توهان هن لائسنس جي شرطن ۽ ضابطن کي قبول ڪندا آهيو.
• نيمو فريم ورڪ ڪنٽينر ۾ لاما مواد شامل آهن جيڪي ميٽا لاما 3 ڪميونٽي لائسنس معاهدي جي تحت سنڀاليا ويندا آهن.

فوٽ نوٽس
هن وقت، ملٽي موڊل ماڊلز لاءِ نيمو ڪيوريٽر ۽ نيمو الائنر سپورٽ تي ڪم جاري آهي ۽ تمام جلد دستياب ٿيندو.

FAQ

سوال: مان ڪيئن چيڪ ڪري سگهان ٿو ته منهنجو سسٽم ڪمزوري کان متاثر ٿيو آهي؟
الف: توهان انسٽال ٿيل NVIDIA NeMo فريم ورڪ جي ورجن جي تصديق ڪري چيڪ ڪري سگهو ٿا ته توهان جو سسٽم متاثر ٿيو آهي يا نه. جيڪڏهن اهو ورجن 24 کان هيٺ آهي، ته توهان جو سسٽم ڪمزور ٿي سگهي ٿو.

سوال: سيڪيورٽي مسئلي جي رپورٽ ڪنهن ڪئي CVE-2025-23360؟
الف: سيڪيورٽي جو مسئلو اور پيلس - جي ايفروگ سيڪيورٽي پاران رپورٽ ڪيو ويو هو. اين وي آءِ ڊي اي انهن جي تعاون کي تسليم ڪري ٿي.

سوال: مان مستقبل جي سيڪيورٽي بليٽن جي اطلاعن کي ڪيئن حاصل ڪري سگهان ٿو؟
الف: سيڪيورٽي بليٽن نوٽيفڪيشن جي رڪنيت حاصل ڪرڻ ۽ پراڊڪٽ سيڪيورٽي اپڊيٽس بابت باخبر رهڻ لاءِ NVIDIA پراڊڪٽ سيڪيورٽي صفحي جو دورو ڪريو.

دستاويز / وسيلا

اين وي آءِ ڊي اي نيمو فريم ورڪ [pdf] استعمال ڪندڙ ھدايت نيمو فريم ورڪ، نيمو، فريم ورڪ

حوالو

• استعمال ڪندڙ دستي