مع نمو المؤسسات من حيث الحجم والنطاق ، تزداد تعقيدات أعباء العمل الجارية ، وتصبح الحاجة إلى تطوير العمليات ومهام سير العمل وتشغيلها أمرًا بالغ الأهمية. لذلك ، اعتمدت المؤسسات أفضل الممارسات التكنولوجية ، بما في ذلك بنية الخدمات المصغرة ، و MLOps ، و DevOps ، وغير ذلك ، لتحسين وقت التسليم ، وتقليل العيوب ، وزيادة إنتاجية الموظفين. يقدم هذا المنشور أفضل الممارسات لإدارة التعليمات البرمجية المخصصة داخل ملف سير عمل Amazon SageMaker Data Wrangler.
Data Wrangler هي أداة ذات رمز منخفض تسهل تحليل البيانات والمعالجة المسبقة والتصور. يحتوي على أكثر من 300 خطوة مضمنة لتحويل البيانات للمساعدة في هندسة الميزات والتطبيع والتطهير لتحويل بياناتك دون الحاجة إلى كتابة أي رمز.
بالإضافة إلى التحويلات المضمنة ، يحتوي Data Wrangler على محرر كود مخصص يسمح لك بتنفيذ تعليمات برمجية مخصصة مكتوبة بلغة Python أو PySpark أو SparkSQL.
عند استخدام خطوات التحويل المخصصة Data Wrangler لتنفيذ وظائفك المخصصة ، فإنك تحتاج إلى تنفيذ أفضل الممارسات حول تطوير ونشر التعليمات البرمجية في تدفقات Data Wrangler.
يوضح هذا المنشور كيف يمكنك استخدام التعليمات البرمجية المخزنة في كود AWS في خطوة التحويل المخصصة Data Wrangler. يوفر لك هذا مزايا إضافية ، بما في ذلك:
- تحسين الإنتاجية والتعاون بين الموظفين والفرق
- إصدار التعليمات البرمجية المخصصة الخاصة بك
- قم بتعديل خطوة تحويل Data Wrangler المخصصة الخاصة بك دون الحاجة إلى تسجيل الدخول إلى أمازون ساجميكر ستوديو لاستخدام البيانات رانجلر
- ملفات المعلمات المرجعية في خطوة التحويل المخصصة الخاصة بك
- امسح الكود في CodeCommit باستخدام الأمازون CodeGuru أو أي تطبيق طرف ثالث للثغرات الأمنية قبل استخدامها في تدفقات رانجلر البيانات
حل نظرة عامة
يوضح هذا المنشور كيفية إنشاء ملف تدفق بيانات رانجلر بخطوة تحويل مخصصة. بدلاً من تشفير الوظيفة المخصصة في خطوة التحويل المخصصة الخاصة بك ، يمكنك سحب برنامج نصي يحتوي على الوظيفة من CodeCommit ، وتحميله ، واستدعاء الوظيفة المحملة في خطوة التحويل المخصصة الخاصة بك.
لهذا المنصب ، نستخدم bank-full.csv
البيانات من مستودع التعلم الآلي بجامعة كاليفورنيا إيرفينغ لإثبات هذه الوظائف. ترتبط البيانات بحملات التسويق المباشر لمؤسسة مصرفية. في كثير من الأحيان ، كان مطلوبًا أكثر من جهة اتصال مع نفس العميل لتقييم ما إذا كان المنتج (وديعة بنكية) سيتم الاشتراك فيه (yes
) أو غير مشترك (no
).
يوضح الرسم البياني التالي هذا الحل.
سير العمل كما يلي:
- قم بإنشاء ملف تدفق بيانات Wrangler واستيراد مجموعة البيانات من خدمة Amazon Simple Storage (Amazon S3).
- قم بإنشاء سلسلة من خطوات تحويل Data Wrangler:
- خطوة تحويل مخصصة لتنفيذ كود مخصص مخزن في CodeCommit.
- خطوتان تحويل مضمنتان.
نحافظ على خطوات التحويل إلى الحد الأدنى حتى لا ينتقص من هدف هذا المنشور ، والذي يركز على خطوة التحويل المخصصة. لمزيد من المعلومات حول خطوات التحويل المتوفرة والتنفيذ ، يرجى الرجوع إلى تحويل البيانات و مدونة داتا رانجلر.
- في خطوة التحويل المخصصة ، اكتب رمزًا لسحب البرنامج النصي وملف التكوين من CodeCommit ، وقم بتحميل البرنامج النصي كوحدة نمطية Python ، واستدعاء وظيفة في البرنامج النصي. تأخذ الوظيفة ملف التكوين كوسيطة.
- قم بتشغيل مهمة Data Wrangler وقم بتعيين Amazon S3 كوجهة.
تشمل خيارات الوجهة أيضًا متجر ميزات Amazon SageMaker.
المتطلبات الأساسية المسبقة
كشرط أساسي ، قمنا بإعداد مستودع CodeCommit وتدفق Data Wrangler وأذونات CodeCommit.
قم بإنشاء مستودع CodeCommit
في هذا المنشور ، نستخدم ملف تكوين سحابة AWS لإنشاء مستودع CodeCommit ونسخ الملفات المطلوبة إلى هذا المستودع. أكمل الخطوات التالية:
- اختار قم بتشغيل Stack:
- حدد المنطقة حيث تريد إنشاء مستودع CodeCommit.
- أدخل اسمًا لـ اسم المكدس.
- أدخل اسمًا للمستودع الذي سيتم إنشاؤه من أجله RepoName.
- اختار إنشاء مكدس.
يستغرق AWS CloudFormation بضع ثوانٍ لتوفير مستودع CodeCommit الخاص بك. بعد CREATE_COMPLETE
تظهر الحالة ، انتقل إلى وحدة التحكم CodeCommit لرؤية المستودع الذي تم إنشاؤه حديثًا.
قم بإعداد Data Wrangler
تحميل bank.zip
مجموعة البيانات من مستودع التعلم الآلي بجامعة كاليفورنيا إيرفينغ. ثم قم باستخراج محتويات bank.zip
و تحميل bank-full.csv
إلى Amazon S3.
لإنشاء ملف تدفق بيانات Wrangler واستيراد ملف bank-full.csv
مجموعة البيانات من Amazon S3 ، أكمل الخطوات التالية:
- على متن الطائرة إلى SageMaker Studio باستخدام البداية السريعة للمستخدمين الجدد في Studio.
- حدد مجال SageMaker الخاص بك وملف تعريف المستخدم وعلى ملف إطلاق القائمة، اختر استوديو.
- في وحدة تحكم الاستوديو ، في ملف قم بتقديم القائمة، اختر جديد، ثم اختر تدفق رانجلر البيانات.
- اختار الأمازون S3 For مصادر البيانات.
- انتقل إلى حاوية S3 التي تحتوي على الملف وقم بتحميل ملف
bank-full.csv
ملف.
A خطأ في المعاينة سيتم طرحه.
- تغيير محدد في ال التفاصيل جزء على اليمين فاصلة منقوطة.
سيتم عرض معاينة لمجموعة البيانات في نافذة النتائج.
- في مجلة التفاصيل جزء من أخذ العينات القائمة المنسدلة ، اختر بدون اضاءة.
هذه مجموعة بيانات صغيرة نسبيًا ، لذلك لا تحتاج إلى أخذ عينات منها.
- اختار استيراد.
تكوين أذونات CodeCommit
تحتاج إلى تزويد Studio بإذن للوصول إلى CodeCommit. نستخدم نموذج CloudFormation لتوفير ملف سياسة AWS Identity and Access Management (IAM) هذا يعطي لك دور الاستوديو إذن للوصول إلى CodeCommit. أكمل الخطوات التالية:
- اختار قم بتشغيل Stack:
- حدد المنطقة التي تعمل بها.
- أدخل اسمًا لـ اسم المكدس.
- أدخل معرف مجال Studio الخاص بك لـ SageMakerDomainID. تتوفر معلومات المجال على وحدة تحكم SageMaker المجالات الصفحة ، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.
- أدخل اسم ملف تعريف مستخدم مجال Studio الخاص بك لـ SageMakerUserProfileName. يمكنك عرض اسم ملف تعريف المستخدم الخاص بك بالانتقال إلى مجال Studio الخاص بك. إذا كان لديك العديد من ملفات تعريف المستخدمين في مجال Studio الخاص بك ، فأدخل اسم ملف تعريف المستخدم المستخدم لتشغيل Studio.
- حدد مربع الإقرار.
توفر موارد IAM المستخدمة بواسطة قالب CloudFormation هذا الحد الأدنى من الأذونات لإنشاء سياسة IAM المرتبطة بدور الاستوديو الخاص بك للوصول إلى CodeCommit.
- اختار إنشاء مكدس.
خطوات التحول
بعد ذلك ، نضيف تحويلات لمعالجة البيانات.
خطوة تحويل مخصصة
في هذا المنشور ، نحسب عامل تضخم الفروق (VIF) لكل ميزة رقمية وإسقاط الميزات التي تتجاوز عتبة VIF. نقوم بذلك في خطوة التحويل المخصصة لأن Data Wrangler ليس لديها تحويل مدمج لهذه المهمة حتى كتابة هذه السطور.
ومع ذلك ، فإننا لا نقوم بتشفير وظيفة VIF هذه. بدلاً من ذلك ، نقوم بسحب هذه الوظيفة من مستودع CodeCommit إلى خطوة التحويل المخصصة. ثم نقوم بتشغيل الوظيفة في مجموعة البيانات.
- في وحدة التحكم Data Wrangler ، انتقل إلى تدفق البيانات الخاصة بك.
- اختر علامة الجمع الموجودة بجانب أنواع البيانات واختر أضف التحويل.
- اختار + أضف خطوة.
- اختار تحويل مخصص.
- اختياريًا ، أدخل اسمًا في ملف الاسم الميدان.
- اختار بايثون (PySpark) في القائمة المنسدلة.
- في حالة التحويل المخصص الخاص بك، أدخل الرمز التالي (أدخل اسم مستودع CodeCommit والمنطقة التي يوجد بها المستودع):
يستخدم الرمز AWS SDK لـ Python (Boto3) للوصول إلى وظائف CodeCommit API. نحن نستخدم ال get_file
وظيفة API لسحب الملفات من مستودع CodeCommit إلى بيئة Data Wrangler.
- اختار أرسال.
في مجلة الناتج في لوحة ، يتم عرض جدول يوضح الميزات الرقمية المختلفة وقيمة VIF المقابلة لها. بالنسبة لهذا التمرين ، يتم تعيين قيمة عتبة VIF على 1.2. ومع ذلك ، يمكنك تعديل قيمة العتبة هذه في ملف parameter.json
تم العثور على ملف في مستودع CodeCommit الخاص بك. ستلاحظ أنه تم إسقاط عمودين (pdays
و previous
) ، وبذلك يصل إجمالي عدد الأعمدة إلى 15.
- اختار أضف.
تشفير الميزات الفئوية
بعض أنواع الميزات عبارة عن متغيرات فئوية يجب تحويلها إلى أشكال عددية. استخدم التحويل المدمج ذو الترميز الواحد الساخن لتحقيق تحويل البيانات هذا. لنقم بإنشاء ميزات عددية تمثل القيمة الفريدة في كل ميزة فئوية في مجموعة البيانات. أكمل الخطوات التالية:
- اختار + أضف خطوة.
- اختيار تشفير قاطع تحول.
- على تحول القائمة المنسدلة ، اختر تشفير واحد ساخن.
- في حالة عمود الإدخال، اختر جميع الميزات الفئوية ، بما في ذلك
poutcome
,y
,month
,marital
,contact
,default
,education
,housing
,job
وloan
. - في حالة أسلوب الإخراج، اختر الأعمدة.
- اختار أرسال لمعاينة النتائج.
قد يستغرق ترميز واحد ساخن بعض الوقت لتوليد النتائج ، بالنظر إلى عدد الميزات والقيم الفريدة داخل كل ميزة.
- اختار أضف.
لكل ميزة رقمية تم إنشاؤها باستخدام ترميز واحد ساخن ، يجمع الاسم بين اسم الميزة الفئوية المرفق بشرطة سفلية (_
) والقيمة الفئوية الفريدة داخل تلك الميزة.
عمود الإسقاط
• y_yes
الميزة هي العمود المستهدف لهذا التمرين ، لذلك نقوم بإسقاط y_no
ميزة.
- اختار + أضف خطوة.
- اختار إدارة الأعمدة.
- اختار عمود الإسقاط مع تحول.
- اختار
y_no
مع أعمدة لإسقاطها. - اختار أرسال، ثم اختر أضف.
قم بإنشاء وظيفة Data Wrangler
الآن بعد أن قمت بإنشاء جميع خطوات التحويل ، يمكنك إنشاء وظيفة Data Wrangler لمعالجة بيانات الإدخال وتخزين المخرجات في Amazon S3. أكمل الخطوات التالية:
- اختار تدفق البيانات للعودة إلى تدفق البيانات .
- اختر علامة الجمع على الجزء الأخير من تصور التدفق الخاص بك.
- اختار أضف الوجهة واختر الأمازون S3.
- أدخل اسم ملف الإخراج لـ اسم مجموعة البيانات.
- اختار تصفح واختر وجهة الحاوية لـ موقع Amazon S3.
- اختار أضف الوجهة.
- اختار خلق وظيفة.
- تغيير اسم العمل قيمة كما تراه مناسبًا.
- اختار التالي ، 2. تكوين الوظيفة.
- التغيير عدد المثيلات إلى 1، لأننا نعمل باستخدام مجموعة بيانات صغيرة نسبيًا لتقليل التكلفة المتكبدة.
- اختار إنشاء.
سيبدأ هذا ملف مهمة Amazon SageMaker Processing لمعالجة ملف تدفق Data Wrangler وتخزين الإخراج في حاوية S3 المحددة.
أتمتة
الآن بعد أن قمت بإنشاء ملف تدفق البيانات رانجلر الخاص بك ، يمكنك ذلك جدول تعمل مهام Data Wrangler الخاصة بك تلقائيًا في أوقات وتواتر محددين. هذه ميزة تخرج من الصندوق مع Data Wrangler وتبسط عملية جدولة وظائف Data Wrangler. علاوة على ذلك ، يتم دعم تعبيرات CRON وتوفر تخصيصًا إضافيًا ومرونة في جدولة مهام Data Wrangler الخاصة بك.
ومع ذلك ، يوضح هذا المنشور كيف يمكنك أتمتة مهمة Data Wrangler للتشغيل في كل مرة يتم فيها تعديل الملفات في مستودع CodeCommit. تضمن تقنية الأتمتة هذه أن أي تغييرات على وظائف التعليمات البرمجية المخصصة أو تغييرات على القيم في ملف التكوين في CodeCommit تؤدي إلى تشغيل وظيفة Data Wrangler لتعكس هذه التغييرات على الفور.
لذلك ، لا يتعين عليك بدء مهمة Data Wrangler يدويًا للحصول على بيانات الإخراج التي تعكس التغييرات التي أجريتها للتو. باستخدام هذه الأتمتة ، يمكنك تحسين سرعة أحمال عمل Data Wrangler وحجمها. لأتمتة مهام Data Wrangler الخاصة بك ، عليك تكوين ما يلي:
- خطوط أنابيب Amazon SageMaker - تساعدك خطوط الأنابيب على إنشاء سير عمل التعلم الآلي (ML) باستخدام Python SDK سهل الاستخدام ، ويمكنك تصور وإدارة سير عملك باستخدام Studio
- أمازون إيفينت بريدج - تسهل EventBridge الاتصال بخدمات AWS وتطبيقات البرامج كخدمة (SaaS) والتطبيقات المخصصة كمنتجي الأحداث لبدء مهام سير العمل.
قم بإنشاء خط أنابيب SageMaker
أولاً ، تحتاج إلى إنشاء خط أنابيب SageMaker لوظيفة Data Wrangler الخاصة بك. ثم أكمل الخطوات التالية إلى تصدير تدفق البيانات رانجلر الخاص بك ل خط أنابيب SageMaker:
- اختر علامة الجمع على مربع التحويل الأخير (لوحة التحويل قبل الرحلات البلاط).
- اختار تصدير الى.
- اختار خط أنابيب الاستدلال SageMaker (عبر دفتر Jupyter).
يؤدي هذا إلى إنشاء دفتر ملاحظات Jupyter جديد مليء مسبقًا برمز لإنشاء خط أنابيب SageMaker لوظيفة Data Wrangler الخاصة بك. قبل تشغيل جميع الخلايا في دفتر الملاحظات ، قد ترغب في تغيير متغيرات معينة.
- لإضافة أ خطوة التدريب إلى خط الأنابيب الخاص بك ، قم بتغيير
add_training_step
متغير لTrue
.
اعلم أن تشغيل وظيفة تدريبية سيكبدك تكاليف إضافية على حسابك.
- حدد قيمة لـ
target_attribute_name
متغير لy_yes
.
- لتغيير اسم خط الأنابيب ، قم بتغيير
pipeline_name
المتغير.
- أخيرًا ، قم بتشغيل الكمبيوتر الدفتري بالكامل عن طريق الاختيار يجري و قم بتشغيل كافة الخلايا.
يؤدي هذا إلى إنشاء خط أنابيب SageMaker وتشغيل وظيفة Data Wrangler.
- لعرض خط الأنابيب الخاص بك ، اختر رمز الصفحة الرئيسية في جزء التنقل واختر خطوط الأنابيب.
يمكنك رؤية إنشاء خط أنابيب SageMaker الجديد.
- اختر خط الأنابيب الذي تم إنشاؤه حديثًا لمشاهدة قائمة التشغيل.
- لاحظ اسم خط أنابيب SageMaker ، حيث ستستخدمه لاحقًا.
- اختر الجولة الأولى واختر رسم بياني لرؤية أ رسم بياني دوري موجه (DAG) تدفق خط أنابيب SageMaker الخاص بك.
كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية ، لم نقم بإضافة خطوة تدريب إلى خط الأنابيب الخاص بنا. إذا أضفت خطوة تدريب إلى خط الأنابيب الخاص بك ، فسيتم عرضها في تشغيل خط الأنابيب الخاص بك رسم بياني تحت علامة التبويب الخطوة.
قم بإنشاء قاعدة EventBridge
بعد إنشاء خط أنابيب SageMaker الخاص بك لوظيفة Data Wrangler بنجاح ، يمكنك الانتقال إلى إعداد قاعدة EventBridge. تستمع هذه القاعدة إلى الأنشطة في مستودع CodeCommit الخاص بك وتبدأ تشغيل خط الأنابيب في حالة إجراء تعديل على أي ملف في مستودع CodeCommit. نستخدم نموذج CloudFormation لأتمتة إنشاء هذا قاعدة EventBridge. أكمل الخطوات التالية:
- اختار قم بتشغيل Stack:
- حدد المنطقة التي تعمل بها.
- أدخل اسمًا لـ اسم المكدس.
- أدخل اسمًا لقاعدة EventBridge الخاصة بك لـ اسم_قاعدة_الحدث.
- أدخل اسم خط الأنابيب الذي قمت بإنشائه من أجله الاسم.
- أدخل اسم مستودع CodeCommit الذي تعمل معه RepoName.
- حدد مربع الإقرار.
توفر موارد IAM التي يستخدمها قالب CloudFormation هذا الحد الأدنى من الأذونات لإنشاء قاعدة EventBridge بنجاح.
- اختار إنشاء مكدس.
يستغرق نموذج CloudFormation بضع دقائق حتى يعمل بنجاح. عندما الحالة تغيير الى CREATE_COMPLTE، يمكنك الانتقال إلى وحدة تحكم EventBridge لمعرفة القاعدة التي تم إنشاؤها.
الآن بعد أن أنشأت هذه القاعدة ، فإن أي تغييرات تجريها على الملف في مستودع CodeCommit الخاص بك ستؤدي إلى تشغيل خط أنابيب SageMaker.
لاختبار خط الأنابيب تحرير ملف في مستودع CodeCommit الخاص بك، قم بتعديل عتبة VIF في ملف parameter.json
قم بالملف إلى رقم مختلف ، وانتقل إلى صفحة تفاصيل خط أنابيب SageMaker إلى رؤية مسار جديد لخط الأنابيب الخاص بك مكون.
في تشغيل خط الأنابيب الجديد هذا ، يسقط Data Wrangler الميزات الرقمية التي لها قيمة VIF أكبر من الحد الذي حددته في parameter.json
ملف في CodeCommit.
لقد نجحت في أتمتة وفصل وظيفتك في Data Wrangler. علاوة على ذلك ، يمكنك إضافة المزيد من الخطوات إلى خط أنابيب SageMaker الخاص بك. يمكنك أيضًا تعديل البرامج النصية المخصصة في CodeCommit لتنفيذ وظائف مختلفة في تدفق بيانات Wrangler.
من الممكن أيضًا تخزين البرامج النصية والملفات الخاصة بك في Amazon S3 وتنزيلها في خطوة التحويل المخصصة لـ Data Wrangler كبديل لـ CodeCommit. بالإضافة إلى ذلك ، قمت بتشغيل خطوة التحويل المخصصة الخاصة بك باستخدام ملف بايثون (بيسكريبت) نطاق. ومع ذلك ، يمكنك أيضًا استخدام ملف بايثون (الباندا) إطار عمل لخطوة التحويل المخصصة الخاصة بك ، مما يسمح لك بتشغيل نصوص Python النصية المخصصة. يمكنك اختبار ذلك عن طريق تغيير إطار العمل الخاص بك في خطوة التحويل المخصصة إلى بايثون (الباندا) وتعديل كود خطوة التحويل المخصص الخاص بك لسحب وتنفيذ إصدار البرنامج النصي Python المخزن في مستودع CodeCommit الخاص بك. ومع ذلك ، يوفر خيار PySpark لـ Data Wrangler أداءً أفضل عند العمل على مجموعة بيانات كبيرة مقارنة بخيار Python Pandas.
تنظيف
بعد الانتهاء من تجربة حالة الاستخدام هذه ، قم بتنظيف الموارد التي قمت بإنشائها لتجنب تكبد رسوم إضافية على حسابك:
- قلة النوم المثيل الأساسي المستخدم لإنشاء تدفق Data Wrangler الخاص بك.
- حذف الموارد التي تم إنشاؤها بواسطة قالب CloudFormation المتنوع.
- اذا رأيت
DELETE_FAILED
الحالة ، عند حذف قالب CloudFormation ، احذف المكدس مرة أخرى لحذفه بنجاح.
نبذة عامة
أظهر لك هذا المنشور كيفية فصل خطوة التحويل المخصصة الخاصة بك في Data Wrangler عن طريق سحب البرامج النصية من CodeCommit. أظهرنا أيضًا كيفية أتمتة وظائف Data Wrangler الخاصة بك باستخدام خطوط أنابيب SageMaker و EventBridge.
يمكنك الآن تشغيل مهام Data Wrangler وتوسيع نطاقها دون تعديل ملف تدفق Data Wrangler الخاص بك. يمكنك أيضًا فحص التعليمات البرمجية المخصصة الخاصة بك في CodeCommit باستخدام CodeGuru أو أي تطبيق تابع لجهة خارجية بحثًا عن نقاط الضعف قبل تنفيذه في Data Wrangler. لمعرفة المزيد حول عمليات التعلم الآلي الشاملة (MLOps) على AWS ، تفضل بزيارة Amazon SageMaker لـ MLOps.
عن المؤلف
أوشينا إيجبي مهندس حلول مشارك في AWS. يقضي وقت فراغه في البحث عن الأعشاب والشاي والأطعمة الفائقة وكيفية دمجها في نظامه الغذائي اليومي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-custom-code-libraries-for-your-amazon-sagemaker-data-wrangler-flows-using-aws-code-commit/
- :يكون
- $ UP
- 1
- 100
- 7
- 8
- 9
- a
- من نحن
- الوصول
- حسابي
- التأهيل
- في
- أنشطة
- اسيكليك
- وأضاف
- إضافة
- إضافي
- اعتمد
- بعد
- مساعدة
- الكل
- السماح
- يسمح
- البديل
- أمازون
- الأمازون SageMaker
- أمازون سيج ميكر داتا رانجلر
- تحليل
- و
- API
- تطبيق
- التطبيقات
- هندسة معمارية
- هي
- حجة
- حول
- AS
- محام
- At
- أتمتة
- الآلي
- تلقائيا
- أتمتة
- متاح
- AWS
- الى الخلف
- مصرف
- البنوك والمصارف
- BE
- لان
- يصبح
- قبل
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- صندوق
- وبذلك
- نساعدك في بناء
- مدمج
- by
- حساب
- كاليفورنيا
- دعوة
- الحملات
- CAN
- حقيبة
- خلايا
- معين
- تغيير
- التغييرات
- متغير
- اسعارنا محددة من قبل وزارة العمل
- اختار
- اختيار
- زبون
- الكود
- للاتعاون
- عمود
- الأعمدة
- يجمع بين
- ارتكاب
- مقارنة
- إكمال
- التعقيدات
- الاعداد
- صلة
- كنسولات
- التواصل
- يحتوي
- محتويات
- المقابلة
- التكلفة
- التكاليف
- خلق
- خلق
- يخلق
- خلق
- حرج
- على
- التخصيص
- DAG
- يوميا
- البيانات
- تحليل البيانات
- التوصيل
- شرح
- يوضح
- نشر
- الايداع
- افضل الرحلات السياحية
- تفاصيل
- تطوير
- تطوير
- نظام خاص للتغذية
- مختلف
- مباشرة
- العرض
- لا
- نطاق
- لا
- بإمكانك تحميله
- قطرة
- إسقاط
- قطرات
- كل
- سهلة الاستخدام
- رئيس التحرير
- موظف
- النهائي إلى نهاية
- الهندسة
- يضمن
- أدخل
- كامل
- البيئة
- الحدث/الفعالية
- كل
- تجاوز
- تنفيذ
- ممارسة
- التعبيرات
- استخراج
- يسهل
- الميزات
- المميزات
- قليل
- حقل
- قم بتقديم
- ملفات
- الاسم الأول
- تناسب
- مرونة
- تدفق
- يطفو
- ركز
- متابعيك
- متابعات
- في حالة
- أشكال
- وجدت
- الإطار
- مجانًا
- تردد
- تبدأ من
- وظيفة
- وظائف
- وظائف
- علاوة على ذلك
- توليد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- GIF
- معطى
- يعطي
- Go
- رسم بياني
- أكبر
- النمو
- يملك
- وجود
- يساعد
- عقد
- الصفحة الرئيسية
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- اي كون
- ID
- هوية
- فورا
- تنفيذ
- التنفيذ
- تحقيق
- استيراد
- استيراد
- تحسن
- in
- تتضمن
- بما فيه
- دمج
- القيمة الاسمية
- تضخم مالي
- معلومات
- إدخال
- مثل
- بدلًا من ذلك
- مؤسسة
- يدخل
- IT
- وظيفة
- المشــاريــع
- JPG
- جسون
- احتفظ
- علم
- كبير
- اسم العائلة
- إطلاق
- تعلم
- المكتبات
- قائمة
- تحميل
- تقع
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- جعل
- إدارة
- إدارة
- إدارة
- يدويا
- التسويق
- مكبر الصوت : يدعم، مع دعم ميكروفون مدمج لمنع الضوضاء
- القائمة
- ربما
- الحد الأدنى
- دقيقة
- ML
- MLOps
- تعديل
- وحدة
- الأكثر من ذلك
- خطوة
- متعدد
- الاسم
- التنقل
- التنقل
- قائمة الإختيارات
- حاجة
- جديد
- التالي
- مفكرة
- عدد
- نمباي
- of
- on
- ONE
- عمليات
- خيار
- مزيد من الخيارات
- المنظمات
- OS
- الناتج
- صفحة
- الباندا
- خبز
- المعلمة
- مسار
- أداء
- إذن
- أذونات
- فردي
- خط أنابيب
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- المزيد
- سياسة
- ممكن
- منشور
- ممارسة
- الممارسات
- أرسال
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- المنتجين
- المنتج
- إنتاجية
- ملفي الشخصي
- ملامح
- تزود
- ويوفر
- تقديم
- سحب
- بايثون
- سريع
- تخفيض
- تعكس
- يعكس
- منطقة
- ذات صلة
- نسبيا
- مستودع
- تمثل
- مطلوب
- الموارد
- استجابة
- نتيجة
- النتائج
- النوع
- قاعدة
- يجري
- تشغيل
- ادارة العلاقات مع
- sagemaker
- خطوط الأنابيب SageMaker
- نفسه
- حجم
- تفحص
- جدولة
- مخطوطات
- الإستراحة
- ثواني
- أمن
- مسلسلات
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- ضبط
- أظهرت
- يظهر
- إشارة
- الاشارات
- المقاس
- صغير
- So
- تطبيقات الكمبيوتر
- البرمجيات كخدمة
- حل
- الحلول
- محدد
- محدد
- كومة
- بداية
- الولايه او المحافظه
- الحالة
- خطوة
- خطوات
- تخزين
- متجر
- تخزين
- ستوديو
- بنجاح
- مدعومة
- SYS
- جدول
- أخذ
- يأخذ
- الهدف
- مهمة
- تكنولوجيا
- قالب
- تجربه بالعربي
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- وبالتالي
- تشبه
- طرف ثالث
- عتبة
- الوقت
- مرات
- إلى
- أداة
- الإجمالي
- قادة الإيمان
- تحول
- تحول
- التحولات
- تحول
- يثير
- أنواع
- مع
- التي تقوم عليها
- فريد من نوعه
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستخدم
- المستخدمين
- قيمنا
- القيم
- مختلف
- الإصدار
- بواسطة
- المزيد
- قم بزيارتنا
- التصور
- نقاط الضعف
- W
- التي
- في حين
- ويكيبيديا
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- للعمل
- سير العمل
- عامل
- سوف
- اكتب
- اكتب كود
- جاري الكتابة
- مكتوب
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت