هذا منشور مدونة ضيف تمت كتابته بالاشتراك مع حسين جاجردار من Games24x7.
الألعاب هي واحدة من أكثر المنصات متعددة الألعاب قيمة في الهند وتسلي أكثر من 100 مليون لاعب عبر ألعاب المهارات المختلفة. مع "علم الألعاب" كفلسفتهم الأساسية ، فقد مكّنوا من رؤية المعلوماتية الشاملة حول ديناميكيات اللعبة ومنصات الألعاب واللاعبين من خلال دمج اتجاهات البحث المتعامدة للعبة AI وعلم بيانات اللعبة وأبحاث مستخدمي الألعاب. يتعمق فريق الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في مجموعة كبيرة من البيانات متعددة الأبعاد ويقومون بتشغيل مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام مثل تحسين رحلة اللاعب واكتشاف حركة اللعبة والتخصيص المفرط والعميل 360 والمزيد على AWS.
تستخدم Games24x7 إطارًا آليًا قائمًا على البيانات ومدعومًا بالذكاء الاصطناعي لتقييم سلوك كل لاعب من خلال التفاعلات على النظام الأساسي وإعلام المستخدمين بسلوك غير طبيعي. لقد قاموا ببناء نموذج التعلم العميق ScarceGAN ، والذي يركز على تحديد العينات النادرة للغاية أو النادرة من بيانات القياس الطولي متعدد الأبعاد مع تسميات صغيرة وضعيفة. تم نشر هذا العمل في CIKM'21 وغير المصدر المفتوح لتحديد فئة نادرة لأي بيانات قياس طولية. كانت الحاجة إلى إنتاج واعتماد النموذج أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء العمود الفقري وراء تمكين اللعب المسؤول في نظامهم الأساسي ، حيث يمكن نقل المستخدمين الذين تم الإبلاغ عنهم من خلال رحلة مختلفة من الاعتدال والتحكم.
في هذا المنشور ، نشارك كيف قامت Games24x7 بتحسين خطوط أنابيب التدريب الخاصة بها لاستخدام منصة الألعاب المسؤولة الخاصة بها الأمازون SageMaker.
تحديات العملاء
استخدم فريق DS / AI في Games24x7 خدمات متعددة مقدمة من AWS ، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر المحمولة SageMaker ، وظائف خطوة AWS, AWS لامداو أمازون EMR، لبناء خطوط الأنابيب لحالات الاستخدام المختلفة. للتعامل مع الانجراف في توزيع البيانات ، وبالتالي لإعادة تدريب نموذج ScarceGAN ، اكتشفوا أن النظام الحالي يحتاج إلى حل MLOps أفضل.
في خط الأنابيب السابق من خلال وظائف الخطوة ، قامت قاعدة بيانات أحادية متجانسة بتشغيل معالجة البيانات وإعادة التدريب والتقييم. أصبح هذا عنق الزجاجة في استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو إضافة أو إزالة خطوة ، أو حتى في إجراء بعض التغييرات الصغيرة في البنية التحتية العامة. قامت هذه الوظيفة التدريجية بإنشاء مثيل لمجموعة من المثيلات لاستخراج البيانات ومعالجتها من S3 والخطوات الإضافية للمعالجة المسبقة والتدريب والتقييم ستعمل على مثيل EC2 واحد كبير. في السيناريوهات التي فشل فيها خط الأنابيب في أي خطوة ، كان سير العمل بأكمله بحاجة إلى إعادة التشغيل من البداية ، مما أدى إلى تكرار عمليات التشغيل وزيادة التكلفة. تم فحص جميع مقاييس التدريب والتقييم يدويًا من Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). لم تكن هناك آلية لتمرير وتخزين البيانات الوصفية للتجارب المتعددة التي أجريت على النموذج. نظرًا للمراقبة اللامركزية للنموذج ، والتحقيق الشامل واختيار الكرز ، فإن أفضل نموذج يتطلب ساعات من فريق علوم البيانات. أدى تراكم كل هذه الجهود إلى انخفاض إنتاجية الفريق وزيادة النفقات العامة. بالإضافة إلى ذلك ، مع وجود فريق سريع النمو ، كان من الصعب للغاية مشاركة هذه المعرفة عبر الفريق.
نظرًا لأن مفاهيم MLOps واسعة جدًا وسيحتاج تنفيذ جميع الخطوات إلى وقت ، فقد قررنا أنه في المرحلة الأولى سنتناول المشكلات الأساسية التالية:
- بيئة آمنة ومحكومة ومُصنَّعة في قالب لإعادة تدريب نموذج التعلم العميق الداخلي الخاص بنا باستخدام أفضل الممارسات الصناعية
- بيئة تدريب ذات معلمات لإرسال مجموعة مختلفة من المعلمات لكل وظيفة إعادة تدريب وتدقيق عمليات التشغيل الأخيرة
- القدرة على تتبع مقاييس التدريب ومقاييس التقييم بصريًا ، والحصول على بيانات وصفية لتتبع التجارب ومقارنتها
- القدرة على قياس كل خطوة على حدة وإعادة استخدام الخطوات السابقة في حالات فشل الخطوة
- بيئة واحدة مخصصة لتسجيل النماذج وتخزين الميزات واستدعاء خطوط أنابيب الاستدلال
- مجموعة أدوات حديثة يمكنها تقليل متطلبات الحوسبة ، وخفض التكاليف ، ودفع عمليات التطوير والتعلم المستدام من خلال دمج المرونة في استخدام مثيلات مختلفة لخطوات مختلفة
- إنشاء نموذج معياري لخط أنابيب MLOps الحديث الذي يمكن استخدامه عبر فرق علوم البيانات المختلفة
بدأت Games24x7 في تقييم الحلول الأخرى ، بما في ذلك خطوط أنابيب Amazon SageMaker Studio. كان للحل الموجود بالفعل من خلال وظائف الخطوة قيود. تتمتع خطوط أنابيب الاستوديو بالمرونة في إضافة أو إزالة خطوة في أي وقت. أيضًا ، يمكن تصور البنية العامة وتبعيات البيانات الخاصة بها بين كل خطوة من خلال DAGs. أصبح تقييم خطوات إعادة التدريب وضبطها فعالاً للغاية بعد أن اعتمدنا وظائف Amazon SageMaker المختلفة مثل Amazon SageMaker Studio وخطوط الأنابيب والمعالجة والتدريب وتسجيل النموذج والتجارب والتجارب. أظهر فريق AWS Solution Architecture عمقًا عميقًا وكان له دور فعال في تصميم هذا الحل وتنفيذه.
حل نظرة عامة
يوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.
يستخدم الحل ملف استوديو SageMaker البيئة لإجراء تجارب إعادة التدريب. يتوفر الكود الخاص باستدعاء البرنامج النصي لخط الأنابيب في دفاتر ملاحظات Studio ، ويمكننا تغيير المعلمات التشعبية والإدخال / الإخراج عند استدعاء خط الأنابيب. هذا يختلف تمامًا عن طريقتنا السابقة حيث كان لدينا جميع المعلمات مشفرة بشكل ثابت داخل البرامج النصية وكانت جميع العمليات مرتبطة ارتباطًا وثيقًا. هذا يتطلب تعديل الكود المتآلف إلى خطوات مختلفة.
يوضح الرسم البياني التالي عمليتنا الأصلية المتجانسة.
تطبيق نظام الوحدات
من أجل قياس كل خطوة وتتبعها وتشغيلها على حدة ، يجب أن تكون الشفرة المتجانسة مكونة من وحدات. تمت إزالة تبعيات المعلمات والبيانات والتعليمات البرمجية بين كل خطوة ، وتم إنشاء الوحدات النمطية المشتركة للمكونات المشتركة عبر الخطوات. يظهر توضيح للنمذجة أدناه: -
لكل وحدة مفردة ، تم إجراء الاختبار محليًا باستخدام SageMaker SDK وضع البرنامج النصي للتدريب والمعالجة والتقييم التغييرات الطفيفة المطلوبة في الكود للتشغيل مع SageMaker. ال اختبار الوضع المحلي يمكن إجراء البرامج النصية للتعلم العميق إما على دفاتر SageMaker إذا تم استخدامها بالفعل أو باستخدام الوضع المحلي باستخدام خطوط أنابيب SageMaker في حالة البدء المباشر بخطوط الأنابيب. يساعد هذا في التحقق مما إذا كانت البرامج النصية المخصصة الخاصة بنا ستعمل على مثيلات SageMaker.
ثم تم اختبار كل وحدة على حدة باستخدام SageMaker Training / معالجة SDK وضع البرنامج النصي وقم بتشغيلها في تسلسل يدويًا باستخدام مثيلات SageMaker لكل خطوة مثل خطوة التدريب أدناه:
تم استخدام Amazon S3 للحصول على بيانات المصدر لمعالجة ثم تخزين البيانات الوسيطة وإطارات البيانات ونتائج NumPy إلى Amazon S3 للخطوة التالية. بعد اختبار التكامل بين الوحدات الفردية للمعالجة المسبقة والتدريب والتقييم ، تم الانتهاء من SageMaker Pipeline SDK ل التي تم دمجها مع SageMaker Python SDK التي استخدمناها بالفعل في الخطوات المذكورة أعلاه ، سمحت لنا بتسلسل كل هذه الوحدات برمجيًا عن طريق تمرير معلمات الإدخال والبيانات والبيانات الوصفية والمخرجات لكل خطوة كمدخل للخطوات التالية.
يمكننا إعادة استخدام كود Sagemaker Python SDK السابق لتشغيل الوحدات بشكل فردي في عمليات التشغيل القائمة على Sagemaker Pipeline SDK. يتم تحديد العلاقات بين كل خطوات خط الأنابيب من خلال تبعيات البيانات بين الخطوات.
الخطوات النهائية لخط الأنابيب هي كما يلي:
- معالجة البيانات
- إعادة التدريب
- التقييم
- تسجيل النموذج
في الأقسام التالية ، نناقش كل خطوة بمزيد من التفصيل عند التشغيل باستخدام SageMaker Pipeline SDK.
معالجة البيانات
تقوم هذه الخطوة بتحويل بيانات الإدخال الخام والعمليات الأولية وتنقسم إلى مجموعات تدريب وتحقق من الصحة واختبار. بالنسبة لخطوة المعالجة هذه ، قمنا بإنشاء مثيل لمهمة معالجة SageMaker باستخدام معالج إطار TensorFlow، التي تأخذ البرنامج النصي الخاص بنا ، تنسخ البيانات من Amazon S3 ، ثم تسحب صورة Docker التي توفرها وتحتفظ بها SageMaker. سمحت لنا حاوية Docker هذه بتمرير تبعيات مكتبتنا في ملف requirements.txt مع تضمين جميع مكتبات TensorFlow بالفعل ، وتمرير مسار source_dir للنص البرمجي. تنتقل بيانات التدريب والتحقق من الصحة إلى خطوة التدريب ، ويتم إعادة توجيه بيانات الاختبار إلى خطوة التقييم. كان أفضل جزء من استخدام هذه الحاوية هو أنها سمحت لنا بتمرير مجموعة متنوعة من المدخلات والمخرجات كمواقع S3 مختلفة ، والتي يمكن بعد ذلك تمريرها كخطوة تبعية للخطوات التالية في خط أنابيب SageMaker.
إعادة التدريب
قمنا بتغليف وحدة التدريب من خلال ملف خطوط الأنابيب SageMaker TrainingStep API واستخدام صور حاوية التعلم العميق المتاحة بالفعل من خلال مقدر TensorFlow Framework (المعروف أيضًا باسم وضع البرنامج النصي) من أجل تدريب SageMaker. سمح لنا وضع البرنامج النصي بإجراء تغييرات طفيفة في كود التدريب الخاص بنا ، وتتولى حاوية Docker المبنية مسبقًا من SageMaker إصدارات Python و Framework وما إلى ذلك. المخرجات المعالجة من Data_Preprocessing
تم إعادة توجيه الخطوة كمدخلات تدريب لهذه الخطوة.
تم تمرير جميع المعلمات الفائقة من خلال المقدّر من خلال ملف JSON. لكل فترة في تدريبنا ، كنا نرسل بالفعل مقاييس التدريب الخاصة بنا من خلال stdOut في البرنامج النصي. نظرًا لأننا أردنا تتبع مقاييس وظيفة تدريبية مستمرة ومقارنتها بوظائف التدريب السابقة ، كان علينا فقط تحليل StdOut من خلال تحديد تعريفات القياس من خلال regex لجلب المقاييس من StdOut لكل حقبة.
كان من المثير للاهتمام أن نفهم أن SageMaker Pipelines تلقائيًا يتكامل مع SageMaker Experiments API، والذي ينشئ افتراضيًا تجربة وتجربة ومكوِّنًا تجريبيًا لكل عملية تشغيل. يتيح لنا ذلك مقارنة مقاييس التدريب مثل الدقة والدقة عبر عدة أشواط كما هو موضح أدناه.
لكل عملية تدريب ، نقوم بإنشاء أربعة نماذج مختلفة لخدمة Amazon S3 بناءً على تعريف الأعمال المخصص لدينا.
التقييم
تقوم هذه الخطوة بتحميل النماذج المدربة من Amazon S3 وتقييمها وفقًا لمقاييسنا المخصصة. تأخذ عملية المعالجة هذه النموذج وبيانات الاختبار كمدخلات وتفريغ تقارير أداء النموذج على Amazon S3.
نحن نستخدم مقاييس مخصصة ، لذلك من أجل تسجيل هذه المقاييس المخصصة في سجل النموذج ، احتجنا إلى تحويل مخطط مقاييس التقييم المخزنة في Amazon S3 كملف CSV إلى جودة نموذج SageMaker إخراج JSON. ثم يمكننا تسجيل موقع مقاييس JSON للتقييم هذا في سجل النموذج.
تُظهر لقطات الشاشة التالية مثالاً على كيفية تحويلنا لملف CSV إلى تنسيق JSON بجودة نموذج Sagemaker.
تسجيل النموذج
كما ذكرنا سابقًا ، كنا ننشئ نماذج متعددة في خطوة تدريب واحدة ، لذلك كان علينا استخدام تكامل SageMaker Pipelines Lambda لتسجيل جميع النماذج الأربعة في سجل نموذج. لتسجيل نموذج واحد يمكننا استخدام نموذج API لإنشاء نموذج SageMaker في التسجيل. لكل نموذج ، تسترد وظيفة Lambda الأداة النموذجية ومقياس التقييم من Amazon S3 وتقوم بإنشاء حزمة نموذجية إلى ARN محدد ، بحيث يمكن تسجيل جميع النماذج الأربعة في سجل نموذج واحد. واجهات برمجة تطبيقات SageMaker Python سمح لنا أيضًا بإرسال البيانات الوصفية المخصصة التي أردنا تمريرها لاختيار أفضل النماذج. وقد أثبت هذا أنه معلم رئيسي للإنتاجية لأنه يمكن الآن مقارنة جميع النماذج ومراجعتها من نافذة واحدة. قدمنا بيانات وصفية لتمييز النموذج بشكل فريد عن بعضنا البعض. ساعد هذا أيضًا في الموافقة على نموذج واحد بمساعدة مراجعات الأقران ومراجعات الإدارة بناءً على مقاييس النموذج.
يُظهر مقطع التعليمات البرمجية أعلاه مثالاً على كيفية إضافة البيانات الوصفية من خلال إدخال حزمة النموذج إلى سجل النموذج جنبًا إلى جنب مع مقاييس النموذج.
توضح لقطة الشاشة أدناه مدى سهولة مقارنة مقاييس إصدارات النماذج المختلفة بمجرد تسجيلها.
دعاء خط الأنابيب
يمكن استدعاء خط الأنابيب من خلال EventBridge أو Sagemaker Studio أو SDK بحد ذاتها. يقوم الاستدعاء بتشغيل الوظائف بناءً على تبعيات البيانات بين الخطوات.
وفي الختام
في هذا المنشور ، أوضحنا كيف قامت Games24x7 بتحويل أصول MLOps من خلال خطوط أنابيب SageMaker. أثبتت القدرة على تتبع مقاييس التدريب ومقاييس التقييم بصريًا ، مع بيئة ذات معلمات ، وتوسيع نطاق الخطوات بشكل فردي باستخدام منصة المعالجة الصحيحة وسجل النموذج المركزي ، أنها معلم رئيسي في توحيد معايير سير العمل القابلة للتدقيق ، والقابلة لإعادة الاستخدام ، والفعالة ، والقابلة للتفسير والتقدم بها . هذا المشروع عبارة عن مخطط عبر فرق علوم البيانات المختلفة وقد أدى إلى زيادة الإنتاجية الإجمالية من خلال السماح للأعضاء بالتشغيل والإدارة والتعاون باستخدام أفضل الممارسات.
إذا كانت لديك حالة استخدام مماثلة وترغب في البدء ، فإننا نوصي بالانتقال إلى SageMaker وضع البرنامج النصي و أمثلة على برنامج SageMaker باستخدام Sagemaker Studio. تحتوي هذه الأمثلة على التفاصيل الفنية التي تم تناولها في هذه المدونة.
تمنحك إستراتيجية البيانات الحديثة خطة شاملة لإدارة البيانات والوصول إليها وتحليلها والعمل وفقًا لها. توفر AWS المجموعة الأكثر اكتمالاً من الخدمات لرحلة البيانات الكاملة من البداية إلى النهاية لجميع أحمال العمل وجميع أنواع البيانات وجميع نتائج الأعمال المرغوبة. وهذا بدوره يجعل AWS أفضل مكان لإلغاء تأمين القيمة من بياناتك وتحويلها إلى نظرة ثاقبة.
حول المؤلف
حسين جاجردار هو عالم كبير - بحث تطبيقي في Games24x7. يشارك حاليًا في الجهود البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير والتعلم العميق. تضمنت أعماله الأخيرة النمذجة التوليدية العميقة ونمذجة السلاسل الزمنية والمجالات الفرعية ذات الصلة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. كما أنه متحمس لـ MLOps وتوحيد المشاريع التي تتطلب قيودًا مثل قابلية التوسع والموثوقية والحساسية.
سومير كومار هو مهندس حلول في AWS ولديه أكثر من 13 عامًا من الخبرة في صناعة التكنولوجيا. في AWS ، يعمل بشكل وثيق مع عملاء AWS الرئيسيين لتصميم وتنفيذ الحلول المستندة إلى السحابة التي تحل مشاكل العمل المعقدة. إنه متحمس جدًا لتحليلات البيانات والتعلم الآلي ولديه سجل حافل في مساعدة المؤسسات على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتها باستخدام سحابة AWS.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-games24x7-transformed-their-retraining-mlops-pipelines-with-amazon-sagemaker/
- :يكون
- 1
- 10
- 100
- 11
- 7
- a
- القدرة
- من نحن
- فوق
- الوصول
- تراكم
- دقة
- ACM
- في
- عمل
- اكشن
- وأضاف
- إضافي
- وبالإضافة إلى ذلك
- العنوان
- اعتمد
- تبني
- بعد
- AI
- الكل
- السماح
- يسمح
- سابقا
- أمازون
- الأمازون SageMaker
- أمازون ساجميكر ستوديو
- تحليلات
- تحليل
- و
- API
- تطبيقي
- هندسة معمارية
- هي
- المنطقة
- حول
- AS
- التقييم المناسبين
- ممتلكات
- At
- التدقيق
- قابل للتدوين
- دققنا
- الآلي
- تلقائيا
- متاح
- AWS
- الى الخلف
- العمود الفقري
- على أساس
- BE
- لان
- البداية
- وراء
- يجري
- أقل من
- مؤشر
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- ما بين
- حظر
- المدونة
- ابني
- بنيت
- الأعمال
- by
- CAN
- حقيبة
- الحالات
- مركزي
- سلسلة
- تحدي
- تغيير
- التغييرات
- فئة
- عن كثب
- سحابة
- كتلة
- الكود
- مصدر برنامج
- تعاون
- قارن
- مقارنة
- إكمال
- مجمع
- عنصر
- مكونات
- شامل
- إحصاء
- المفاهيم
- تعزيز
- القيود
- وعاء
- حاويات
- مراقبة
- ذو شاهد
- تحول
- تحويلها
- جوهر
- التكلفة
- التكاليف
- استطاع
- مغطى
- خلق
- خلق
- يخلق
- خلق
- حاليا
- على
- زبون
- العملاء
- البيانات
- تحليلات البيانات
- علم البيانات
- استراتيجية البيانات
- تعتمد على البيانات
- اللامركزية
- قررت
- مخصصة
- عميق
- غوص عميق
- التعلم العميق
- الترتيب
- تحديد
- الطلب
- تظاهر
- التبعية
- تصميم
- مطلوب
- التفاصيل
- تفاصيل
- كشف
- مصمم
- التطوير التجاري
- مختلف
- مباشرة
- اكتشف
- بحث
- تميز
- توزيع
- عامل في حوض السفن
- إلى أسفل
- قيادة
- دينامية
- كل
- في وقت سابق
- بسهولة
- فعال
- جهود
- إما
- توظف
- تمكين
- تمكين
- النهائي إلى نهاية
- كامل
- البيئة
- عصر
- تقييم
- تقييم
- حتى
- كل
- مثال
- أمثلة
- القائمة
- النظام القائم
- الخبره في مجال الغطس
- تجربة
- واسع
- استخراج
- جدا
- فشل
- المميزات
- قم بتقديم
- نهائي
- الاسم الأول
- مرصوف
- الأعلام
- مرونة
- ويركز
- متابعيك
- متابعات
- في حالة
- شكل
- الإطار
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- وظيفة
- وظائف
- وظائف
- إضافي
- لعبة
- هدايا للجيمرس
- ألعاب
- الألعاب
- منصة الألعاب
- توليد
- توليدي
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- يعطي
- Go
- يذهب
- عظيم
- ضيف
- مقبض
- مقابض
- الثابت
- يملك
- وجود
- مساعدة
- ساعد
- مساعدة
- يساعد
- ساعات العمل
- كيفية
- HTML
- HTTPS
- هوية
- صورة
- صور
- تنفيذ
- التنفيذ
- تحقيق
- استيراد
- تحسن
- in
- شامل
- بما فيه
- دمج
- زيادة
- فرد
- بشكل فردي
- العالمية
- البنية التحتية
- إدخال
- تبصر
- مثل
- دور فعال
- المتكاملة
- التكامل
- التفاعلات
- وكتابة مواضيع مثيرة للاهتمام
- تحقيق
- المشاركة
- عزل
- مسائل
- IT
- تكرير
- انها
- نفسها
- وظيفة
- المشــاريــع
- رحلة
- JPG
- جسون
- القفل
- المعرفة
- معروف
- ملصقات
- كبير
- تعلم
- المكتبات
- المكتبة
- مثل
- القيود
- مرتبط
- الأحمال
- محليا
- موقع
- المواقع
- آلة
- آلة التعلم
- رائد
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- إدارة
- يدويا
- آلية
- الأعضاء
- المذكورة
- البيانات الوصفية
- طريقة
- متري
- المقاييس
- معلم
- مليون
- أدنى
- قاصر
- ML
- MLOps
- موضة
- نموذج
- عارضات ازياء
- الاعتدال
- تقدم
- وحدة
- الوحدات
- مراقبة
- متكشف عن وحدة متراصة
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- متعدد
- الاسم
- حاجة
- التالي
- مفكرة
- نمباي
- of
- on
- ONE
- جارية
- جاكيت
- طريقة التوسع
- عمليات
- التحسين
- طلب
- المنظمات
- أصلي
- أخرى
- الناتج
- الكلي
- صفقة
- المعلمات
- أساسي
- جزء
- pass
- مرت
- يمر
- مرور
- عاطفي
- مسار
- أداء
- فلسفة
- خط أنابيب
- المكان
- خطة
- المنصة
- منصات التداول
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- بلايستشن
- لاعب
- لاعبين
- وفرة أو فرط
- البوينت
- منشور
- محتمل
- مدعوم
- الممارسات
- دقة
- سابق
- مشاكل
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- إنتاجية
- تنفيذ المشاريع
- مشروع ناجح
- HAS
- ثبت
- ثبت
- المقدمة
- ويوفر
- نشرت
- تسحب
- بايثون
- جودة
- نادر
- الخام
- الأخيرة
- نوصي
- سجل
- رجإكس
- تسجيل جديد
- مسجل
- التسجيل
- سجل
- ذات صلة
- العلاقات
- الموثوقية
- إزالة
- إزالة
- متكرر
- التقارير
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- بحث
- مسؤول
- الألعاب مسؤولة
- إعادة تشغيل
- النتائج
- عائد أعلى
- قابلة لإعادة الاستخدام
- إعادة استخدام
- التعليقات
- النوع
- يجري
- تشغيل
- sagemaker
- خطوط الأنابيب SageMaker
- التدرجية
- حجم
- التحجيم
- نادر
- سيناريوهات
- علوم
- عالم
- لقطات
- مخطوطات
- الإستراحة
- أقسام
- تأمين
- إرسال
- كبير
- حساسية
- تسلسل
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- باكجات
- مشاركة
- شاركت
- إظهار
- أظهرت
- يظهر
- مماثل
- الاشارات
- عزباء
- مهارة
- صغير
- So
- حل
- الحلول
- حل
- بعض
- مصدر
- محدد
- الإنشقاقات
- المسرح
- التوحيد القياسي
- بدأت
- ابتداء
- دولة من بين الفن
- إحصائيات
- خطوة
- خطوات
- تخزين
- متجر
- تخزين
- الإستراتيجيات
- ستوديو
- هذه
- استدامة
- نظام
- يأخذ
- فريق
- فريق
- تقني
- تكنولوجيا
- قالب
- tensorflow
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- أن
- •
- المنطقة
- المصدر
- من مشاركة
- منهم
- وبالتالي
- تشبه
- عبر
- الوقت
- إلى
- مسار
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- تحول
- محاكمة
- محاكمات
- منعطف أو دور
- أنواع
- فهم
- فريد
- فتح
- us
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستخدم
- المستخدمين
- التحقق من صحة
- القيمة
- قيمنا
- تشكيلة
- مختلف
- رؤيتنا
- مطلوب
- التي
- في حين
- كامل
- سوف
- مع
- في غضون
- للعمل
- أعمال
- سوف
- مغلف
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت