MLOps هو تخصص رئيسي يشرف غالبًا على مسار إنتاج نماذج التعلم الآلي (ML). من الطبيعي التركيز على نموذج واحد تريد تدريبه ونشره. ومع ذلك ، في الواقع ، من المحتمل أن تعمل مع عشرات أو حتى مئات النماذج ، وقد تتضمن العملية عدة خطوات معقدة. لذلك ، من المهم أن يكون لديك البنية التحتية لتتبع النماذج ذات التعقيدات المختلفة وتدريبها ونشرها ومراقبتها على نطاق واسع. هذا هو المكان الذي تأتي فيه أدوات MLOps. تساعدك أدوات MLOps بشكل متكرر وموثوق في بناء وتبسيط هذه العمليات في سير عمل مصمم خصيصًا لـ ML.
خطوط أنابيب Amazon SageMaker، سمة من سمات الأمازون SageMaker، هي خدمة تنسيق سير عمل مصممة خصيصًا لتعلم الآلة تساعدك على أتمتة سير عمل تعلم الآلة من البداية إلى النهاية على نطاق واسع. إنه يبسط تطوير وصيانة نماذج ML من خلال توفير منصة مركزية لتنظيم المهام مثل إعداد البيانات وتدريب النموذج والضبط والتحقق من الصحة. يمكن أن تساعدك خطوط أنابيب SageMaker في تبسيط إدارة سير العمل وتسريع عملية التجريب وإعادة تدريب النماذج بسهولة أكبر.
في هذا المنشور ، نسلط الضوء على ميزة جديدة ومثيرة لخطوط أنابيب SageMaker المعروفة باسم التنفيذ الانتقائي. تمكّنك هذه الميزة الجديدة من تشغيل أجزاء محددة من سير عمل ML بشكل انتقائي ، مما يؤدي إلى توفير وقت كبير وحساب وفورات في الموارد عن طريق الحد من المدى إلى خطوات خط الأنابيب في النطاق والقضاء على الحاجة إلى تنفيذ خطوات خارج النطاق. علاوة على ذلك ، فإننا نستكشف حالات استخدام مختلفة حيث تصبح مزايا استخدام التنفيذ الانتقائي واضحة ، مما يزيد من ترسيخ عرض القيمة الخاص بها.
حل نظرة عامة
تواصل SageMaker Pipelines ابتكار تجربة المطورين الخاصة بها من خلال إصدار التنفيذ الانتقائي. يتمتع منشئو تعلم الآلة الآن بالقدرة على اختيار خطوات محددة للتشغيل ضمن مسار ما، مما يلغي الحاجة إلى إعادة تشغيل المسار بأكمله. تمكنك هذه الميزة من إعادة تشغيل أقسام معينة من المسار أثناء تعديل معلمات وقت التشغيل المرتبطة بالخطوات المحددة.
من المهم ملاحظة أن الخطوات المحددة قد تعتمد على نتائج خطوات غير محددة. في مثل هذه الحالات ، يتم إعادة استخدام مخرجات هذه الخطوات غير المحددة من التشغيل المرجعي لإصدار خط الأنابيب الحالي. هذا يعني أن التشغيل المرجعي يجب أن يكون قد اكتمل بالفعل. التشغيل المرجعي الافتراضي هو آخر تشغيل لإصدار خط الأنابيب الحالي ، ولكن يمكنك أيضًا اختيار استخدام تشغيل مختلف لإصدار خط الأنابيب الحالي كمرجع.
يجب أن تكون الحالة العامة للتشغيل المرجعي ناجح, فشل or توقف. لا يمكن أن تكون الركض عندما يحاول التنفيذ الانتقائي استخدام مخرجاته. عند استخدام التنفيذ الانتقائي ، يمكنك اختيار أي عدد من الخطوات للتشغيل ، طالما أنها تشكل جزءًا قريبًا من خط الأنابيب.
يوضح الرسم البياني التالي سلوك خط الأنابيب بالتشغيل الكامل.
يوضح الرسم البياني التالي سلوك خط الأنابيب باستخدام التنفيذ الانتقائي.
في الأقسام التالية، نعرض كيفية استخدام التنفيذ الانتقائي لسيناريوهات مختلفة، بما في ذلك سير العمل المعقد في الرسوم البيانية المباشرة غير الحلقية (DAGs).
المتطلبات الأساسية المسبقة
لبدء تجربة التنفيذ الانتقائي، نحتاج أولاً إلى إعداد المكونات التالية لبيئة SageMaker لديك:
- SageMaker بيثون SDK – التأكد من أن لديك تحديث SageMaker بيثون SDK المثبتة في بيئة بايثون الخاصة بك. يمكنك تشغيل الأمر التالي من الكمبيوتر المحمول أو الجهاز الطرفي لتثبيت إصدار SageMaker Python SDK أو ترقيته إليه 2.162.0 أو أعلى:
python3 -m pip install sagemaker>=2.162.0
orpip3 install sagemaker>=2.162.0
. - الوصول إلى SageMaker Studio (اختياري) - أمازون ساجميكر ستوديو يمكن أن يكون مفيدًا لتصور مسارات خطوط الأنابيب والتفاعل مع خطوط الأنابيب الموجودة مسبقًا ARNs بصريًا. إذا لم يكن لديك حق الوصول إلى SageMaker Studio أو كنت تستخدم دفاتر ملاحظات عند الطلب أو بيئات تطوير متكاملة أخرى، فلا يزال بإمكانك متابعة هذا المنشور والتفاعل مع ARNs لخطوط الأنابيب الخاصة بك باستخدام Python SDK.
يتوفر نموذج التعليمات البرمجية للإرشادات التفصيلية الكاملة في جيثب ريبو.
اقامة
مع sagemaker>=1.162.0
بايثون SDK، قدمنا SelectiveExecutionConfig
الطبقة كجزء من sagemaker.workflow.selective_execution_config
وحدة. تعتمد ميزة التنفيذ الانتقائي على خط أنابيب ARN الذي تم وضع علامة عليه مسبقًا نجح, فشل or توقف. يوضح مقتطف التعليمات البرمجية التالي كيفية استيراد ملف SelectiveExecutionConfig
class ، واسترداد خط الأنابيب المرجعي ARN ، وجمع خطوات خطوط الأنابيب المرتبطة ومعلمات وقت التشغيل التي تحكم تشغيل خط الأنابيب:
import boto3
from sagemaker.workflow.pipeline import Pipeline
from sagemaker.workflow.selective_execution_config import SelectiveExecutionConfig sm_client = boto3.client('sagemaker')
# reference the name of your sample pipeline pipeline_name = "AbalonePipeline"
# filter for previous success pipeline execution arns
pipeline_executions = [_exec for _exec in Pipeline(name=pipeline_name).list_executions()['PipelineExecutionSummaries'] if _exec['PipelineExecutionStatus'] == "Succeeded"
]
# get the last successful execution
latest_pipeline_arn = pipeline_executions[0]['PipelineExecutionArn']
print(latest_pipeline_arn)
>>> arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:pipeline/AbalonePipeline/execution/x62pbar3gs6h # list all steps of your sample pipeline
execution_steps = sm_client.list_pipeline_execution_steps( PipelineExecutionArn=latest_pipeline_arn
)['PipelineExecutionSteps']
print(execution_steps)
>>> [{'StepName': 'Abalone-Preprocess', 'StartTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 41, 30, 519000, tzinfo=tzlocal()), 'EndTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 41, 30, 986000, tzinfo=tzlocal()), 'StepStatus': 'Succeeded', 'AttemptCount': 0, 'Metadata': {'ProcessingJob': {'Arn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:processing-job/pipelines-fvsmu7m7ki3q-Abalone-Preprocess-d68CecvHLU'}}, 'SelectiveExecutionResult': {'SourcePipelineExecutionArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:pipeline/AbalonePipeline/execution/ksm2mjwut6oz'}}, {'StepName': 'Abalone-Train', 'StartTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 41, 31, 320000, tzinfo=tzlocal()), 'EndTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 43, 58, 224000, tzinfo=tzlocal()), 'StepStatus': 'Succeeded', 'AttemptCount': 0, 'Metadata': {'TrainingJob': {'Arn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:training-job/pipelines-x62pbar3gs6h-Abalone-Train-PKhAc1Q6lx'}}}, {'StepName': 'Abalone-Evaluate', 'StartTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 43, 59, 40000, tzinfo=tzlocal()), 'EndTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 57, 43, 76000, tzinfo=tzlocal()), 'StepStatus': 'Succeeded', 'AttemptCount': 0, 'Metadata': {'ProcessingJob': {'Arn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:processing-job/pipelines-x62pbar3gs6h-Abalone-Evaluate-vmkZDKDwhk'}}}, {'StepName': 'Abalone-MSECheck', 'StartTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 57, 43, 821000, tzinfo=tzlocal()), 'EndTime': datetime.datetime(2023, 6, 27, 4, 57, 44, 124000, tzinfo=tzlocal()), 'StepStatus': 'Succeeded', 'AttemptCount': 0, 'Metadata': {'Condition': {'Outcome': 'True'}}}] # list all configureable pipeline parameters # params can be altered during selective execution
parameters = sm_client.list_pipeline_parameters_for_execution( PipelineExecutionArn=latest_pipeline_arn
)['PipelineParameters']
print(parameters)
>>> [{'Name': 'XGBNumRounds', 'Value': '120'}, {'Name': 'XGBSubSample', 'Value': '0.9'}, {'Name': 'XGBGamma', 'Value': '2'}, {'Name': 'TrainingInstanceCount', 'Value': '1'}, {'Name': 'XGBMinChildWeight', 'Value': '4'}, {'Name': 'XGBETA', 'Value': '0.25'}, {'Name': 'ApprovalStatus', 'Value': 'PendingManualApproval'}, {'Name': 'ProcessingInstanceCount', 'Value': '1'}, {'Name': 'ProcessingInstanceType', 'Value': 'ml.t3.medium'}, {'Name': 'MseThreshold', 'Value': '6'}, {'Name': 'ModelPath', 'Value': 's3://sagemaker-us-east-1-123123123123/Abalone/models/'}, {'Name': 'XGBMaxDepth', 'Value': '12'}, {'Name': 'TrainingInstanceType', 'Value': 'ml.c5.xlarge'}, {'Name': 'InputData', 'Value': 's3://sagemaker-us-east-1-123123123123/sample-dataset/abalone/abalone.csv'}]
استخدم حالات
في هذا القسم ، نقدم بعض السيناريوهات حيث يمكن للتنفيذ الانتقائي توفير الوقت والموارد. نحن نستخدم تدفقًا نموذجيًا لخط الأنابيب، والذي يتضمن خطوات مثل استخراج البيانات والتدريب والتقييم وتسجيل النموذج ونشره، كمرجع لتوضيح مزايا التنفيذ الانتقائي.
تسمح لك SageMaker Pipelines بتحديد معلمات وقت التشغيل لتشغيل خط الأنابيب الخاص بك باستخدام معلمات خط الأنابيب. عندما يتم تشغيل عملية تشغيل جديدة، فإنها عادةً ما تقوم بتشغيل المسار بأكمله من البداية إلى النهاية. ومع ذلك، إذا خطوة التخزين المؤقت تم تمكينه ، ستحاول SageMaker Pipelines العثور على تشغيل سابق لخطوة خط الأنابيب الحالية بنفس قيم السمات. إذا تم العثور على تطابق ، فستستخدم خطوط أنابيب SageMaker المخرجات من التشغيل السابق بدلاً من إعادة حساب الخطوة. لاحظ أنه حتى مع تمكين التخزين المؤقت للخطوة ، سيستمر SageMaker Pipelines في تشغيل سير العمل بالكامل حتى النهاية افتراضيًا.
مع إصدار ميزة التنفيذ الانتقائي ، يمكنك الآن إعادة تشغيل سير عمل خط الأنابيب بالكامل أو تشغيل مجموعة فرعية من الخطوات بشكل انتقائي باستخدام خط أنابيب سابق ARN. يمكن القيام بذلك حتى بدون تمكين التخزين المؤقت للخطوة. توضح حالات الاستخدام التالية الطرق المختلفة التي يمكنك من خلالها استخدام التنفيذ الانتقائي.
حالة الاستخدام 1: تشغيل خطوة واحدة
غالبًا ما يركز علماء البيانات على مرحلة التدريب الخاصة بخط أنابيب MLOps ولا يريدون القلق بشأن خطوات المعالجة المسبقة أو النشر. يتيح التنفيذ الانتقائي لعلماء البيانات التركيز على خطوة التدريب فقط وتعديل معلمات التدريب أو المعلمات الفائقة بسرعة لتحسين النموذج. يمكن أن يوفر هذا الوقت ويقلل التكلفة نظرًا لأن موارد الحوسبة تُستخدم فقط لتشغيل خطوات المسار التي يحددها المستخدم. انظر الكود التالي:
# select a reference pipeline arn and subset step to execute
selective_execution_config = SelectiveExecutionConfig( source_pipeline_execution_arn="arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:pipeline/AbalonePipeline/execution/9e3ljoql7s0n", selected_steps=["Abalone-Train"]
) # start execution of pipeline subset
select_execution = pipeline.start( selective_execution_config=selective_execution_config, parameters={ "XGBNumRounds": 120, "XGBSubSample": 0.9, "XGBGamma": 2, "XGBMinChildWeight": 4, "XGBETA": 0.25, "XGBMaxDepth": 12 }
)
توضح الأشكال التالية خط الأنابيب بخطوة واحدة قيد المعالجة ثم اكتمل.
حالة الاستخدام 2: تشغيل عدة خطوات متجاورة لخطوط الأنابيب
استمرارًا لحالة الاستخدام السابقة، يريد عالم البيانات تدريب نموذج جديد وتقييم أدائه مقابل مجموعة بيانات الاختبار الذهبي. يعد هذا التقييم أمرًا بالغ الأهمية للتأكد من أن النموذج يلبي إرشادات صارمة لاختبار قبول المستخدم (UAT) أو نشر الإنتاج. ومع ذلك، لا يريد عالم البيانات تشغيل سير عمل التدفق بالكامل أو نشر النموذج. يمكنهم استخدام التنفيذ الانتقائي للتركيز فقط على خطوات التدريب والتقييم ، مما يوفر الوقت والموارد مع الاستمرار في الحصول على نتائج التحقق التي يحتاجون إليها:
# select a reference pipeline arn and subset step to execute
selective_execution_config = SelectiveExecutionConfig( source_pipeline_execution_arn="arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:pipeline/AbalonePipeline/execution/9e3ljoql7s0n", selected_steps=["Abalone-Train", "Abalone-Evaluate"]
) # start execution of pipeline subset
select_execution = pipeline.start( selective_execution_config=selective_execution_config, parameters={ "ProcessingInstanceType": "ml.t3.medium", "XGBNumRounds": 120, "XGBSubSample": 0.9, "XGBGamma": 2, "XGBMinChildWeight": 4, "XGBETA": 0.25, "XGBMaxDepth": 12 }
)
حالة الاستخدام 3: تحديث وإعادة تشغيل خطوات خط الأنابيب الفاشلة
يمكنك استخدام التنفيذ الانتقائي لإعادة تشغيل الخطوات الفاشلة داخل خط أنابيب أو استئناف تشغيل خط أنابيب من خطوة فاشلة فصاعدًا. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتصحيح الخطوات الفاشلة لأنه يسمح للمطورين بالتركيز على المشكلات المحددة التي يجب معالجتها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى حل مشكلات أكثر كفاءة وأوقات تكرار أسرع. يوضح المثال التالي كيف يمكنك اختيار إعادة تشغيل الخطوة الفاشلة لخط الأنابيب فقط.
# select a previously failed pipeline arn
selective_execution_config = SelectiveExecutionConfig( source_pipeline_execution_arn="arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:pipeline/AbalonePipeline/execution/fvsmu7m7ki3q", selected_steps=["Abalone-Evaluate"]
) # start execution of failed pipeline subset
select_execution = pipeline.start( selective_execution_config=selective_execution_config
)
بدلاً من ذلك ، يمكن لعالم البيانات استئناف مسار من خطوة فاشلة إلى نهاية سير العمل عن طريق تحديد الخطوة الفاشلة وجميع الخطوات التي تتبعها في SelectiveExecutionConfig
.
حالة الاستخدام 4: تغطية خطوط الأنابيب
في بعض خطوط الأنابيب، يتم تشغيل بعض الفروع بشكل أقل تكرارًا من غيرها. على سبيل المثال، قد يكون هناك فرع يعمل فقط عند فشل شرط معين. من المهم اختبار هذه الفروع بدقة للتأكد من أنها تعمل كما هو متوقع عند حدوث فشل. من خلال اختبار هذه الفروع التي يتم تشغيلها بشكل أقل تكرارًا ، يمكن للمطورين التحقق من أن خط الأنابيب الخاص بهم قوي وأن آليات معالجة الأخطاء تحافظ بشكل فعال على سير العمل المطلوب وتنتج نتائج موثوقة.
selective_execution_config = SelectiveExecutionConfig( source_pipeline_execution_arn="arn:aws:sagemaker:us-east-1:123123123123:pipeline/AbalonePipeline/execution/9e3ljoql7s0n", selected_steps=["Abalone-Train", "Abalone-Evaluate", "Abalone-MSECheck", "Abalone-FailNotify"]
)
وفي الختام
في هذا المنشور ، ناقشنا ميزة التنفيذ الانتقائي لخطوط أنابيب SageMaker ، والتي تمكّنك من تشغيل خطوات محددة بشكل انتقائي لتدفقات عمل ML الخاصة بك. تؤدي هذه القدرة إلى توفير كبير في الوقت والموارد الحسابية. قدمنا بعض التعليمات البرمجية في ملف جيثب ريبو يوضح كيفية استخدام التنفيذ الانتقائي ويقدم سيناريوهات مختلفة حيث يمكن أن يكون مفيدًا للمستخدمين. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن التنفيذ الانتقائي ، ارجع إلى موقعنا دليل المطور و الدليل المرجعي لواجهة برمجة التطبيقات.
لاستكشاف الخطوات المتاحة ضمن سير عمل SageMaker Pipelines بمزيد من التفاصيل، راجع خط أنابيب بناء نموذج Amazon SageMaker و سير عمل SageMaker. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك العثور على المزيد من الأمثلة التي تعرض حالات الاستخدام المختلفة وأساليب التنفيذ باستخدام خطوط أنابيب SageMaker في أمثلة على برنامج AWS SageMaker مستودع جيثب. يمكن أن تعزز هذه الموارد فهمك وتساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لخطوط أنابيب SageMaker والتنفيذ الانتقائي في مشاريع ML الحالية والمستقبلية.
حول المؤلف
براناف مورثي هو مهندس حلول متخصص في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في AWS. يركز على مساعدة العملاء في بناء وتدريب ونشر وترحيل أعباء عمل التعلم الآلي (ML) إلى SageMaker. عمل سابقًا في صناعة أشباه الموصلات في تطوير نماذج الرؤية الحاسوبية الكبيرة (CV) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحسين عمليات أشباه الموصلات. في أوقات فراغه ، يستمتع بلعب الشطرنج والسفر.
أخيل نومارسو هو مدير منتج - تقني يركز على مساعدة الفرق على تسريع نتائج ML من خلال أدوات وخدمات فعالة في السحابة. يستمتع بلعب تنس الطاولة وهو من محبي الرياضة.
نيشانت كريشنامورثي هو مهندس تطوير البرمجيات الأول في متاجر أمازون. وهو حاصل على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر ويركز حاليًا على تسريع اعتماد ML في مؤسسات مختلفة داخل Amazon من خلال بناء حلول ML وتشغيلها على SageMaker.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/unlocking-efficiency-harnessing-the-power-of-selective-execution-in-amazon-sagemaker-pipelines/
- :لديها
- :يكون
- :أين
- $ UP
- 1
- 100
- 12
- 2023
- 25
- 27
- 30
- 31
- 7
- 9
- a
- القدرة
- من نحن
- تسريع
- تسريع
- قبول
- الوصول
- اسيكليك
- وبالإضافة إلى ذلك
- تبني
- مميزات
- مفيد
- مزايا
- ضد
- AI / ML
- الكل
- يسمح
- سابقا
- أيضا
- تغيير
- أمازون
- الأمازون SageMaker
- خطوط أنابيب Amazon SageMaker
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- و
- أي وقت
- اقتراب
- هي
- AS
- أسوشيتد
- At
- محاولات
- أتمتة
- متاح
- AWS
- BE
- لان
- أصبح
- كان
- سلوك
- الفرع
- الفروع
- نساعدك في بناء
- بناة
- ابني
- لكن
- by
- CAN
- لا تستطيع
- قدرة
- حقيبة
- الحالات
- مركزية
- معين
- شطرنج
- اختار
- فئة
- سحابة
- الكود
- يأتي
- إكمال
- الطلب مكتمل
- مجمع
- التعقيدات
- مكونات
- إحصاء
- الكمبيوتر
- علوم الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- حالة
- تواصل
- التكلفة
- حاسم
- حالياًّ
- حاليا
- العملاء
- البيانات
- تحضير البيانات
- عالم البيانات
- التاريخ والوقت
- الترتيب
- حدد
- الدرجة العلمية
- شرح
- يوضح
- نشر
- نشر
- مطلوب
- التفاصيل
- المطور
- المطورين
- تطوير
- التطوير التجاري
- مختلف
- مباشرة
- ناقش
- هل
- لا
- فعل
- لا
- عشرات
- أثناء
- بسهولة
- على نحو فعال
- كفاءة
- فعال
- القضاء
- إمباورز
- تمكين
- تمكن
- النهاية
- النهائي إلى نهاية
- مهندس
- تعزيز
- ضمان
- كامل
- البيئة
- تقييم
- تقييم
- حتى
- واضح
- مثال
- أمثلة
- المثيره
- تنفيذ
- متوقع
- الخبره في مجال الغطس
- اكتشف
- استخلاص
- فشل
- فشل
- فشل
- مروحة
- أسرع
- الميزات
- قليل
- الأرقام
- تصفية
- نهاية
- الاسم الأول
- تدفق
- تركز
- ركز
- ويركز
- اتباع
- متابعيك
- في حالة
- النموذج المرفق
- وجدت
- مجانا
- كثيرا
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- إضافي
- علاوة على ذلك
- مستقبل
- جمع
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الحصول على
- GitHub جيثب:
- الذهبية
- الحكم
- الرسوم البيانية
- المبادئ التوجيهية
- تسخير
- يملك
- he
- مساعدة
- مفيد
- مساعدة
- يساعد
- أعلى
- له
- يحمل
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- مئات
- if
- يوضح
- التنفيذ
- استيراد
- أهمية
- تحسن
- in
- يشمل
- بما فيه
- العالمية
- البنية التحتية
- الابتكار
- تثبيت
- تثبيت
- بدلًا من ذلك
- تفاعل
- التفاعل
- إلى
- أدخلت
- تنطوي
- مسائل
- IT
- تكرير
- انها
- JPG
- م
- القفل
- معروف
- لغة
- كبير
- اسم العائلة
- آخر
- قيادة
- يؤدي
- تعلم
- تعلم
- أقل
- مثل
- على الأرجح
- الحد من
- قائمة
- طويل
- آلة
- آلة التعلم
- المحافظة
- صيانة
- إدارة
- ملحوظ
- مباراة
- مايو..
- يعني
- آليات
- متوسط
- يجتمع
- البيانات الوصفية
- ربما
- الهجرة
- ML
- MLOps
- نموذج
- عارضات ازياء
- تعديل
- وحدة
- مراقبة
- الأكثر من ذلك
- أكثر فعالية
- متعدد
- يجب
- الاسم
- طبيعي
- معالجة اللغات الطبيعية
- حاجة
- جديد
- البرمجة اللغوية العصبية
- مفكرة
- الآن
- عدد
- of
- غالبا
- on
- على الطلب
- ONE
- فقط
- or
- تزامن
- أخرى
- أخرى
- لنا
- خارج
- نتيجة
- النتائج
- الكلي
- المعلمات
- جزء
- مسار
- أداء
- خط أنابيب
- المكان
- المنصة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- لعب
- جزء
- منشور
- محتمل
- يحتمل
- قوة
- يقدم
- قدم
- سابق
- سابقا
- قبل
- حل المشاكل
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- إنتاج
- المنتج
- الإنتــاج
- مشروع ناجح
- اقتراح
- المقدمة
- توفير
- بايثون
- واقع
- تخفيض
- التسجيل
- الافراج عن
- الخدمة الموثوقة
- اعتمد
- مستودع
- مورد
- الموارد
- مما أدى
- النتائج
- استئنف
- صارم
- قوي
- يجري
- تشغيل
- يدير
- sagemaker
- خطوط الأنابيب SageMaker
- نفسه
- حفظ
- إنقاذ
- مدخرات
- حجم
- سيناريوهات
- علوم
- عالم
- العلماء
- نطاق
- الإستراحة
- القسم
- أقسام
- انظر تعريف
- مختار
- انتقائي
- أشباه الموصلات
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- إظهار
- التفضيل
- هام
- تبسيط
- عزباء
- قصاصة
- تطبيقات الكمبيوتر
- تطوير البرمجيات
- فقط
- ترسيخ
- الحلول
- بعض
- متخصص
- محدد
- رياضة
- ابحث
- المسرح
- بداية
- الولايه او المحافظه
- خطوة
- خطوات
- لا يزال
- فروعنا
- تبسيط
- ستوديو
- تحقيق النجاح
- ناجح
- هذه
- جدول
- تناسب
- أخذ
- المهام
- فريق
- محطة
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- من
- أن
- •
- من مشاركة
- then
- هناك.
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- بعناية
- عبر
- الوقت
- مرات
- إلى
- أدوات
- مسار
- قطار
- قادة الإيمان
- السفر
- أثار
- صحيح
- نموذجي
- عادة
- فهم
- فتح
- تحديث
- تحديث
- ترقية
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- تستخدم
- استخدام
- التحقق من صحة
- قيمنا
- القيم
- مختلف
- تحقق من
- الإصدار
- رؤيتنا
- تجول
- تريد
- يريد
- طرق
- we
- الويب
- خدمات ويب
- متى
- التي
- في حين
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- للعمل
- عمل
- سير العمل
- سير العمل
- قلق
- سوف
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت