• عدسة IDP المخصصة جيدة التصميم مخصص لجميع عملاء AWS الذين يستخدمون AWS لتشغيل حلول المعالجة الذكية للمستندات (IDP) ويبحثون عن إرشادات حول كيفية إنشاء حل IDP آمن وفعال وموثوق على AWS.
يتضمن إنشاء حل جاهز للإنتاج في السحابة سلسلة من المفاضلات بين الموارد والوقت وتوقعات العملاء ونتائج الأعمال. ال إطار عمل AWS المصمم جيدًا يساعدك على فهم فوائد ومخاطر القرارات التي تتخذها أثناء بناء أعباء العمل على AWS. باستخدام إطار العمل، ستتعلم أفضل الممارسات التشغيلية والمعمارية لتصميم وتشغيل أحمال عمل موثوقة وآمنة وفعالة وفعالة من حيث التكلفة ومستدامة في السحابة.
يجمع مشروع IDP عادةً بين التعرف البصري على الأحرف (OCR) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لقراءة مستند وفهمه واستخراج مصطلحات أو كلمات محددة. توضح IDP Well-Architected Custom Lens خطوات إجراء مراجعة AWS Well-Architected التي تسمح لك بتقييم وتحديد المخاطر الفنية لأعباء عمل IDP لديك. فهو يوفر إرشادات للتعامل مع التحديات المشتركة التي نراها في هذا المجال، ويدعمك في تصميم أعباء عمل IDP لديك وفقًا لأفضل الممارسات.
يركز هذا المنشور على ركيزة الموثوقية في حل IDP. بدءًا من تقديم ركيزة الموثوقية ومبادئ التصميم، نتعمق بعد ذلك في تصميم الحلول وتنفيذها من خلال ثلاثة مجالات تركيز: الأسس، وإدارة التغيير، وإدارة الفشل. من خلال قراءة هذا المنشور، ستتعرف على ركيزة الموثوقية في إطار العمل المصمم جيدًا من خلال دراسة حالة IDP.
مبادئ التصميم
تشمل ركيزة الموثوقية قدرة حل IDP على إجراء معالجة المستندات بشكل صحيح ومتسق عندما يكون ذلك متوقعًا ووفقًا لقواعد العمل المحددة. يتضمن ذلك القدرة على تشغيل واختبار سير عمل IDP الكامل ودورة حياته الإجمالية.
هناك عدد من المبادئ التي يمكن أن تساعدك على زيادة الموثوقية. ضع هذه الأمور في الاعتبار أثناء مناقشة أفضل الممارسات:
- التعافي تلقائيًا من الفشل - من خلال مراقبة سير عمل IDP الخاص بك بحثًا عن مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، يمكنك تشغيل الأتمتة عند انتهاك الحد الأدنى. يسمح لك هذا بالتتبع وإخطارك تلقائيًا في حالة حدوث أي فشل وتشغيل عمليات الاسترداد التلقائية التي تعمل على التغلب على الفشل أو إصلاحه. واستنادًا إلى مقاييس مؤشرات الأداء الرئيسية، يمكنك أيضًا توقع حالات الفشل وتطبيق إجراءات المعالجة قبل حدوثها.
- إجراءات استرداد الاختبار - اختبر مدى فشل سير عمل IDP الخاص بك، وتحقق من صحة إجراءات الاسترداد. استخدم الأتمتة لمحاكاة سيناريوهات مختلفة أو إعادة إنشاء السيناريوهات التي أدت إلى الفشل من قبل.
- توسيع نطاق وضبط قدرة الخدمة – مراقبة طلب سير عمل IDP واستخدامه، وضبط سعة خدمة AWS تلقائيًا، للحفاظ على المستوى الأمثل لتلبية الطلب دون الإفراط في توفير الخدمة أو نقصانها. تحكم وكن على دراية بحصص الخدمة وحدودها وقيودها الخاصة بخدمات مكونات IDP الخاصة بك، مثل أمازون تيكستراك و فهم الأمازون.
- أتمتة التغييرات – استخدم الأتمتة عند تطبيق التغييرات على البنية التحتية لسير عمل IDP الخاص بك. إدارة التغييرات من خلال الأتمتة، والتي يمكن بعد ذلك تتبعها ومراجعتها.
مناطق التركيز
تعتمد مبادئ التصميم وأفضل الممارسات الخاصة بركيزة الموثوقية على الرؤى التي تم جمعها من عملائنا ومجتمعات IDP الفنية المتخصصة لدينا. استخدمها كتوجيه ودعم لقرارات التصميم الخاصة بك وقم بمواءمتها مع متطلبات عملك الخاصة بحل IDP الخاص بك. يساعدك تطبيق IDP Well-Architected Lens على التحقق من مرونة وكفاءة تصميم حل IDP الخاص بك، ويقدم توصيات لمعالجة أي ثغرات قد تحددها.
فيما يلي مجالات أفضل الممارسات لموثوقية حل IDP في السحابة:
- أسس - توفر خدمات AWS AI، مثل Amazon Textract وAmazon Comprehend، مجموعة من الحدود البسيطة والصارمة لأبعاد الاستخدام المختلفة. من المهم مراجعة هذه الحدود والتأكد من التزام حل IDP الخاص بك بأي حدود بسيطة، مع عدم تجاوز أي حدود صارمة.
- تغيير الإدارة - تعامل مع حل IDP الخاص بك باعتباره بنية تحتية كرمز (IaC)، مما يسمح لك بأتمتة المراقبة وإدارة التغيير. استخدم التحكم في الإصدار عبر المكونات مثل البنية التحتية ونماذج Amazon Comprehend المخصصة، وتتبع التغييرات مرة أخرى حتى الإصدار في الوقت المناسب.
- إدارة الفشل - نظرًا لأن سير عمل IDP هو حل يحركه الحدث، يجب أن يكون تطبيقك مرنًا للتعامل مع الأخطاء المعروفة وغير المعروفة. يتمتع حل IDP المصمم جيدًا بالقدرة على منع حالات الفشل ومقاومة حالات الفشل عند حدوثها باستخدام آليات التسجيل وإعادة المحاولة. من المهم تصميم المرونة في بنية سير عمل IDP لديك والتخطيط للتعافي من الكوارث.
أسس
توفر خدمات AWS AI معلومات جاهزة، مثل استخراج البيانات وتحليلها تلقائيًا، باستخدام Amazon Textract وAmazon Comprehend و أمازون المعزز بالذكاء الاصطناعي (Amazon A2I)، لسير عمل IDP الخاص بك. توجد حدود (أو حصص) للخدمة لهذه الخدمات لتجنب الإفراط في التزويد والحد من معدلات الطلب على عمليات واجهة برمجة التطبيقات، مما يحمي الخدمات من إساءة الاستخدام.
عند تخطيط وتصميم بنية حلول IDP الخاصة بك، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:
- كن على دراية بحصص خدمة Amazon Textract وAmazon Comprehend وحدودها وقيودها غير القابلة للتغيير – تعد تنسيقات الملفات المقبولة والحجم وعدد الصفحات واللغات وتدوير المستندات وحجم الصورة بعض الأمثلة على هذه الحدود الصارمة لـ Amazon Textract والتي لا يمكن تغييرها.
- تتضمن تنسيقات الملفات المقبولة ملفات JPEG، وPNG، وPDF، وTIFF. (يتم دعم الصور المشفرة بتنسيق JPEG 2000 داخل ملفات PDF). يلزم إجراء المعالجة المسبقة للمستندات قبل استخدام Amazon Textract إذا كان تنسيق الملف غير مدعوم (على سبيل المثال، Microsoft Word أو Excel). في هذه الحالة، يجب عليك تحويل تنسيقات المستندات غير المدعومة إلى تنسيق PDF أو صورة.
- لدى Amazon Comprehend حصص مختلفة للنماذج المضمنة والنماذج المخصصة والحذافات. تأكد من توافق حالة الاستخدام الخاصة بك مع حصص Amazon Comprehend.
- قم بضبط حصص خدمة Amazon Textract وAmazon Comprehend لتلبية احتياجاتك - يمكن أن تساعدك حاسبة حصص Amazon Textract Service Quotas في تقدير قيم الحصص التي ستغطي حالة الاستخدام الخاصة بك. يجب عليك إدارة حصص الخدمة الخاصة بك عبر الحسابات أو المناطق إذا كنت تخطط لتجاوز فشل التعافي من الكوارث بين الحسابات أو المناطق للحل الخاص بك. عند طلب زيادة حصص Amazon Textract، تأكد من اتباع هذه التوصيات:
- استخدم حاسبة حصص Amazon Textract Service لتقدير قيمة حصتك المثالية.
- يمكن أن تؤدي التغييرات في الطلبات إلى زيادة حركة مرور الشبكة، مما يؤثر على الإنتاجية. استخدم بنية قائمة الانتظار بدون خادم أو آلية أخرى لتسهيل حركة المرور وتحقيق أقصى استفادة من المعاملات المخصصة لك في الثانية (TPS).
- قم بتنفيذ منطق إعادة المحاولة للتعامل مع المكالمات المحظورة والاتصالات المسقطة.
- قم بتكوين التراجع الأسي والارتعاش لتحسين الإنتاجية.
تغيير الإدارة
يجب توقع التغييرات التي تطرأ على سير عمل IDP أو بيئته، مثل الزيادات في الطلب أو ملف مستند تالف، واستيعابها لتحقيق موثوقية أعلى للحل. تتم تغطية بعض هذه التغييرات من خلال أفضل ممارسات المؤسسات الموضحة في القسم السابق، ولكن تلك وحدها ليست كافية لاستيعاب التغييرات. ويجب أيضًا مراعاة أفضل الممارسات التالية:
- استعمل الأمازون CloudWatch لمراقبة مكونات سير عمل IDP لديك، مثل Amazon Textract وAmazon Comprehend. اجمع المقاييس من سير عمل IDP، وقم بأتمتة الاستجابات للإنذارات، وأرسل الإشعارات كما هو مطلوب لسير العمل وأهداف العمل الخاصة بك.
- انشر حل سير عمل IDP الخاص بك وجميع تغييرات البنية التحتية من خلال التشغيل الآلي باستخدام IaC، مثل مجموعة تطوير سحابة AWS (AWS CDK) وبنيات IDP AWS CDK المعدة مسبقًا. يؤدي هذا إلى إزالة احتمالية حدوث خطأ بشري ويمكّنك من إجراء الاختبار قبل التغيير إلى بيئة الإنتاج الخاصة بك.
- إذا كانت حالة الاستخدام الخاصة بك تتطلب نموذجًا مخصصًا من Amazon Comprehend، ففكر في استخدام دولاب الموازنة لتبسيط عملية تحسين النموذج المخصص بمرور الوقت. تقوم دولاب الموازنة بتنسيق المهام المرتبطة بالتدريب وتقييم إصدار نموذج مخصص جديد.
- إذا كانت حالة الاستخدام الخاصة بك تتطلب ذلك، فقم بتخصيص مخرجات ميزة الاستعلامات المدربة مسبقًا في Amazon Textract من خلال التدريب واستخدام محول للنموذج الأساسي لـ Amazon Textract. خذ بعين الاعتبار أفضل الممارسات التالية عند إنشاء استعلامات للمحولات الخاصة بك:
- تحدد الحصص النسبية للمحول الحدود السابقة لتدريب المحول. ضع في اعتبارك هذه الحدود وارفع طلب زيادة حصة الخدمة، إذا لزم الأمر:
- الحد الأقصى لعدد المحولات – عدد المحولات المسموح بها (يمكنك الحصول على عدة إصدارات للمحول ضمن محول واحد).
- الحد الأقصى لإصدارات المحول التي يتم إنشاؤها شهريًا – عدد إصدارات المحول الناجحة التي يمكن إنشاؤها لكل حساب AWS شهريًا.
- الحد الأقصى لإصدارات المحول قيد التقدم - عدد إصدارات المحولات قيد التقدم (تدريب المحولات) لكل حساب.
- تأكد من استخدام مجموعة من المستندات التي تمثل حالة الاستخدام الخاصة بك (خمسة مستندات تدريب وخمسة مستندات اختبار على الأقل).
- توفير أكبر عدد ممكن من المستندات للتدريب (ما يصل إلى 2,500 صفحة من وثائق التدريب و1,000 صفحة من وثائق الاختبار).
- قم بتعليق الاستعلامات باستخدام مجموعة متنوعة من الإجابات. على سبيل المثال، إذا كانت الإجابة على استعلام هي "نعم" أو "لا"، فيجب أن تحتوي العينات المشروحة على تكرارات "نعم" و"لا".
- حافظ على الاتساق في أسلوب التعليقات التوضيحية وأثناء إضافة تعليقات توضيحية للحقول بمسافات.
- استخدم الاستعلام الدقيق المستخدم في التدريب للاستدلال.
- بعد كل جولة من التدريب على المحول، قم بمراجعة مقاييس الأداء لتحديد ما إذا كنت بحاجة إلى تحسين المحول بشكل أكبر لتحقيق أهدافك. قم بتحميل مجموعة مستندات جديدة للتدريب أو قم بمراجعة التعليقات التوضيحية للمستندات ذات درجات دقة منخفضة قبل بدء تدريب جديد لإنشاء إصدار محسن من المحول.
- استخدم
AutoUpdate
ميزة للمحولات المخصصة. تحاول هذه الميزة إعادة التدريب الآلي إذا كانAutoUpdate
تم تمكين العلامة على محول.
- تحدد الحصص النسبية للمحول الحدود السابقة لتدريب المحول. ضع في اعتبارك هذه الحدود وارفع طلب زيادة حصة الخدمة، إذا لزم الأمر:
إدارة الفشل
عند تصميم حل IDP، أحد الجوانب المهمة التي يجب مراعاتها هو مرونته، وكيفية التعامل مع الأخطاء المعروفة وغير المعروفة التي يمكن أن تحدث. يجب أن يتمتع حل IDP بقدرات تسجيل الأخطاء وإعادة محاولة العمليات الفاشلة، خلال المراحل المختلفة لسير عمل IDP. في هذا القسم، نناقش التفاصيل حول كيفية تصميم سير عمل IDP الخاص بك للتعامل مع حالات الفشل.
قم بإعداد سير عمل IDP الخاص بك لإدارة حالات الفشل وتحملها
"كل شيء يفشل، طوال الوقت"، هذا هو الاقتباس الشهير من AWS CTO Werner Vogels. إن حل IDP الخاص بك، مثل أي شيء آخر، سوف يفشل في النهاية. والسؤال هو كيف يمكنه تحمل حالات الفشل دون التأثير على مستخدمي حل IDP الخاص بك. يجب أن يكون تصميم بنية IDP الخاص بك على دراية بحالات الفشل عند حدوثها واتخاذ الإجراءات اللازمة لتجنب التأثير على التوفر. ويجب أن يتم ذلك تلقائيًا، ودون التأثير على المستخدم. ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:
- استعمل خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) كمخزن بيانات قابل للتطوير لمعالجة مستندات سير عمل IDP. يوفر Amazon S3 بنية أساسية للتخزين متينة للغاية مصممة لتخزين البيانات الأساسية والمهام الحرجة.
- قم بعمل نسخة احتياطية لجميع بيانات سير عمل IDP الخاصة بك وفقًا لمتطلبات عملك. تنفيذ استراتيجية لاستعادة البيانات أو إعادة إنتاجها في حالة فقدان البيانات. قم بمواءمة هذه الإستراتيجية مع هدف نقطة الاسترداد (RPO) وهدف وقت الاسترداد (RTO) المحددين اللذين يلبيان متطلبات عملك.
- إذا لزم الأمر، قم بتخطيط وتنفيذ إستراتيجية تجاوز فشل التعافي من الكوارث لحل IDP الخاص بك عبر حسابات AWS والمناطق.
- استخدم نص الأمازون
OutputConfig
ميزة وأمازون فهمOutputDataConfig
ميزة لتخزين نتائج المعالجة غير المتزامنة من Amazon Textract أو Amazon Comprehend إلى حاوية S3 معينة. يتيح ذلك استمرار سير العمل من تلك النقطة بدلاً من تكرار استدعاء Amazon Textract أو Amazon Comprehend. يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية بدء مهمة واجهة برمجة تطبيقات Amazon Textract غير المتزامنة لتحليل مستند وتخزين مخرجات الاستدلال المشفرة في حاوية S3 محددة. للحصول على معلومات إضافية، راجع وثائق عميل Amazon Texttract.
صمم سير عمل IDP الخاص بك لمنع الفشل
تبدأ موثوقية عبء العمل بقرارات التصميم المسبقة. ستؤثر اختيارات البنية على سلوك عبء العمل لديك ومرونته. لتحسين موثوقية حل IDP الخاص بك، اتبع أفضل الممارسات التالية.
أولاً، قم بتصميم البنية الخاصة بك وفقًا لسير عمل IDP. على الرغم من أن المراحل في سير عمل IDP قد تختلف وتتأثر بحالة الاستخدام ومتطلبات العمل، إلا أن مراحل التقاط البيانات وتصنيف المستندات واستخراج النص وإثراء المحتوى والمراجعة والتحقق من الصحة والاستهلاك هي عادةً أجزاء من سير عمل IDP. يمكن استخدام هذه المراحل المحددة جيدًا لفصل الوظائف وعزلها في حالة الفشل.
يمكنك استخدام خدمة Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) لفصل مراحل سير عمل IDP. يساعد نمط الفصل على عزل سلوك مكونات البنية عن المكونات الأخرى التي تعتمد عليها، مما يزيد من المرونة وخفة الحركة.
ثانيا، التحكم والحد من إعادة محاولة المكالمات. يمكن أن تفشل خدمات AWS مثل Amazon Textract إذا تم تجاوز الحد الأقصى لعدد TPS المخصص، مما يتسبب في اختناق الخدمة لتطبيقك أو قطع اتصالك.
يجب عليك إدارة التحكم في الاتصالات وإسقاطها عن طريق إعادة محاولة العملية تلقائيًا (سواء العمليات المتزامنة أو غير المتزامنة). ومع ذلك، يجب عليك أيضًا تحديد عدد محدود من مرات إعادة المحاولة، وبعد ذلك تفشل العملية ويطرح استثناءً. إذا قمت بإجراء عدد كبير جدًا من المكالمات إلى Amazon Textract في فترة زمنية قصيرة، فسيخنق مكالماتك ويرسل رسالة ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
في استجابة العملية.
بالإضافة إلى ذلك، استخدم التراجع الأسي والارتعاش لإعادة المحاولة لتحسين الإنتاجية. على سبيل المثال، باستخدام Amazon Textract، حدد عدد مرات إعادة المحاولة من خلال تضمين ملف config
المعلمة عند إنشاء عميل Amazon Texttract. نوصي بإعادة المحاولة لعدد خمسة. في المثال التالي للكود، نستخدم config
المعلمة لإعادة محاولة العملية تلقائيًا باستخدام الوضع التكيفي وخمس مرات إعادة محاولة كحد أقصى:
استفد من مجموعات AWS SDK، مثل AWS SDK لـ Python (Boto3)، للمساعدة في إعادة محاولة مكالمات العميل لخدمات AWS مثل Amazon Textract وAmazon Comprehend. هناك ثلاثة أوضاع إعادة المحاولة المتاحة:
- الوضع القديم - تتطلب إعادة المحاولة عددًا محدودًا من الأخطاء والاستثناءات وتتضمن تراجعًا أسيًا بعامل أساسي قدره 2.
- الوضع العادي - توحيد منطق إعادة المحاولة والسلوك المتوافق مع مجموعات AWS SDK الأخرى وتوسيع وظيفة إعادة المحاولة لتتجاوز تلك الموجودة في الوضع القديم. ستتضمن أي محاولة لإعادة المحاولة تراجعًا أسيًا بعامل أساسي قدره 2 لوقت تراجع أقصى قدره 20 ثانية.
- الوضع التكيفي - يتضمن جميع ميزات الوضع القياسي ويقدم حدًا للمعدل من جانب العميل من خلال استخدام مجموعة الرمز المميز ومتغيرات حد المعدل التي يتم تحديثها ديناميكيًا مع كل محاولة إعادة محاولة. فهو يوفر المرونة في عمليات إعادة المحاولة من جانب العميل والتي تتكيف مع الخطأ أو استجابة حالة الاستثناء من خدمة AWS. مع كل محاولة إعادة محاولة جديدة، يقوم الوضع التكيفي بتعديل متغيرات حد المعدل بناءً على الخطأ أو الاستثناء أو رمز حالة HTTP المقدم في الاستجابة من خدمة AWS. يتم بعد ذلك استخدام متغيرات حد السعر هذه لحساب سعر المكالمة الجديد للعميل. يقوم كل استثناء أو خطأ أو استجابة HTTP غير ناجحة من خدمة AWS بتحديث متغيرات حد المعدل عند حدوث عمليات إعادة المحاولة حتى يتم الوصول إلى النجاح، أو استنفاد مجموعة الرمز المميز، أو الوصول إلى الحد الأقصى لقيمة المحاولات التي تم تكوينها. أمثلة على الاستثناءات أو الأخطاء أو استجابات HTTP غير الناجحة:
وفي الختام
في هذا المنشور، شاركنا مبادئ التصميم ومجالات التركيز والأسس وأفضل الممارسات للموثوقية في حل IDP الخاص بك.
تلتزم AWS بـ IDP Well-Architected Lens كأداة حية. مع تطور حلول IDP وخدمات AWS AI ذات الصلة وتوافر خدمات AWS الجديدة، سنقوم بتحديث IDP Lens Well-Architected وفقًا لذلك.
إذا كنت تريد معرفة المزيد حول إطار عمل AWS Well-Architected، فارجع إلى AWS مصمم جيدًا.
إذا كنت بحاجة إلى إرشادات إضافية من الخبراء، فاتصل بفريق حسابات AWS الخاص بك لإشراك مهندس حلول متخصص في IDP.
حول المؤلف
روي كاردوسو هو مهندس حلول شريك في Amazon Web Services (AWS). وهو يركز على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وإنترنت الأشياء. يعمل مع شركاء AWS ويدعمهم في تطوير الحلول في AWS. عندما لا يعمل، يستمتع بركوب الدراجات والمشي لمسافات طويلة وتعلم أشياء جديدة.
بريجيش باتي هو مهندس حلول المؤسسات في AWS. ينصب تركيزه الأساسي على مساعدة عملاء المؤسسات على اعتماد التقنيات السحابية لأعباء عملهم. لديه خلفية في تطوير التطبيقات وهندسة المؤسسات وعمل مع عملاء من مختلف الصناعات مثل الرياضة والتمويل والطاقة والخدمات المهنية. تشمل اهتماماته البنى التحتية بدون خادم والذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.
ميا تشانغ هو مهندس حلول متخصص في ML لخدمات الويب من Amazon. وهي تعمل مع العملاء في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وتشارك أفضل الممارسات لتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة على السحابة بفضل خلفيتها في الرياضيات التطبيقية وعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. وهي تركز على أعباء العمل الخاصة بالبرمجة اللغوية العصبية، وتشارك تجربتها كمتحدثة في المؤتمر ومؤلفة كتاب. وفي أوقات فراغها، تستمتع بالمشي لمسافات طويلة وألعاب الطاولة وتحضير القهوة.
تيم كونديلو هو مهندس حلول متخصص في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في Amazon Web Services (AWS). ينصب تركيزه على معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. يستمتع تيم بأخذ أفكار العملاء وتحويلها إلى حلول قابلة للتطوير.
شيري دينج هو مهندس حلول متخصص في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في Amazon Web Services (AWS). تتمتع بخبرة واسعة في التعلم الآلي وحصلت على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر. وهي تعمل بشكل أساسي مع عملاء القطاع العام على مختلف تحديات الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، مما يساعدهم على تسريع رحلة التعلم الآلي الخاصة بهم على سحابة AWS. عندما لا تساعد العملاء، فإنها تستمتع بالأنشطة الخارجية.
سوين وانغ هو مهندس حلول متخصص في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في AWS. تتمتع بخلفية تعليمية متعددة التخصصات في التعلم الآلي وخدمة المعلومات المالية والاقتصاد، إلى جانب سنوات من الخبرة في بناء تطبيقات علوم البيانات والتعلم الآلي التي تحل مشاكل الأعمال في العالم الحقيقي. إنها تستمتع بمساعدة العملاء على تحديد أسئلة العمل المناسبة وبناء حلول الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المناسبة. وفي أوقات فراغها تحب الغناء والطبخ.
- 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 كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- $ UP
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- القدرة
- من نحن
- سوء المعاملة
- تسريع
- مقبول
- استيعاب
- وفقا
- وفقا لذلك
- حسابي
- الحسابات
- دقة
- التأهيل
- في
- اكشن
- الإجراءات
- أنشطة
- على التكيف
- يتكيف
- إضافة
- إضافي
- معلومات اضافية
- العنوان
- تبنى
- مميزات
- تؤثر
- بعد
- AI
- خدمات الذكاء الاصطناعي
- AI / ML
- محاذاة
- الانحياز
- الكل
- تخصيص
- سمح
- السماح
- يسمح
- وحده
- على طول
- أيضا
- بالرغم ان
- أمازون
- فهم الأمازون
- أمازون تيكستراك
- أمازون ويب سيرفيسز
- أمازون ويب سيرفيسز (أوس)
- من بين
- an
- تحليل
- تحليل
- و
- إجابة
- الأجوبة
- توقع
- كان متوقعا
- أي وقت
- API
- تطبيق
- تطوير التطبيقات
- التطبيقات
- تطبيقي
- التقديم
- تطبيق
- معماري
- هندسة معمارية
- هي
- المناطق
- حول
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية)
- AS
- جانب
- تقييم
- مساعدة
- أسوشيتد
- At
- محاولة
- محاولات
- المعزز
- المؤلفة
- أتمتة
- الآلي
- تلقائيا
- أتمتة
- توفر
- متاح
- تجنب
- علم
- AWS
- الى الخلف
- خلفية
- قاعدة
- على أساس
- BE
- لان
- أصبح
- قبل
- سلوك
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- ما بين
- مجلس
- العاب طاولة
- كتاب
- على حد سواء
- نساعدك في بناء
- ابني
- مدمج
- الأعمال
- لكن
- by
- حساب
- دعوة
- دعوات
- CAN
- قدرات
- الطاقة الإنتاجية
- أسر
- حقيبة
- دراسة حالة
- سبب
- مما تسبب في
- التحديات
- تغيير
- غير
- التغييرات
- متغير
- حرف
- التعرف على الشخصية
- الخيارات
- تصنيف
- زبون
- سحابة
- الكود
- رموز
- قهوة
- جمع
- يجمع بين
- ملتزم
- مشترك
- المجتمعات
- مكونات
- فهم
- الكمبيوتر
- علوم الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- مؤتمر
- تكوين
- صلة
- التواصل
- نظر
- نظرت
- ثابتة
- باتساق
- القيود
- يبني
- استهلاك
- التواصل
- محتوى
- استمر
- مراقبة
- تحول
- بشكل صحيح
- تالف
- فعاله من حيث التكلفه
- بهيكل
- مغطى
- خلق
- خلق
- خلق
- CTO
- على
- زبون
- العملاء
- تصميم
- البيانات
- فقدان البيانات
- علم البيانات
- تخزين البيانات
- القرارات
- عميق
- حدد
- تعريف
- الدرجة العلمية
- الطلب
- تعتمد
- وصف
- تصميم
- مبادئ التصميم
- محدد
- تصميم
- تصميم
- تفاصيل
- حدد
- تطوير
- التطوير التجاري
- مختلف
- الأبعاد
- كارثة
- بحث
- غطس
- وثيقة
- وثائق
- فعل
- قطرة
- إسقاط
- أثناء
- حيوي
- كل
- الاقتصاد - Economics
- التعليم
- كفاءة
- فعال
- آخر
- EMEA
- تمكين
- تمكن
- يشمل
- مشفرة
- طاقة
- جذب
- كاف
- تخصيب
- ضمان
- مشروع
- البيئة
- خطأ
- أخطاء
- تقدير
- تقييم
- في النهاية
- كل شىء
- يتطور
- مثال
- أمثلة
- تجاوز
- تجاوز
- Excel
- استثناء
- توقع
- متوقع
- الخبره في مجال الغطس
- خبير
- الأسي
- يمتد
- واسع
- خبرة واسعة
- استخراج
- استخلاص
- عامل
- يفشلون
- فشل
- فشل
- فشل
- الفشل
- مشهور
- الميزات
- المميزات
- حقل
- مجال
- قم بتقديم
- ملفات
- تمويل
- مالي
- معلومات مالية
- خمسة
- مرونة
- تركز
- ويركز
- التركيز
- اتباع
- متابعيك
- في حالة
- شكل
- أشكال
- وجدت
- أسس
- الإطار
- مجانا
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- وظائف
- وظيفة
- إضافي
- ألعاب
- الفجوات
- جمعت
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الأهداف
- توجيه
- مقبض
- معالجة
- الثابت
- يملك
- he
- مساعدة
- مساعدة
- يساعد
- لها
- أعلى
- جدا
- له
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- الانسان
- الأفكار
- تحديد
- if
- صورة
- صور
- التأثير
- تؤثر
- تنفيذ
- التنفيذ
- استيراد
- أهمية
- جانب مهم
- تحسن
- تحسن
- تحسين
- in
- تتضمن
- يشمل
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- في ازدياد
- من مؤشرات
- الصناعات
- تأثر
- معلومات
- البنية التحتية
- رؤى
- رؤيتنا
- ذكي
- معالجة المستندات بذكاء
- معد
- السريرية
- إلى
- يدخل
- إدخال
- المُقدّمة
- قام المحفل
- IT
- انها
- وظيفة
- رحلة
- JPG
- احتفظ
- القفل
- معروف
- لغة
- اللغات
- تصميم
- تعلم
- تعلم
- ليد
- إرث
- مستوى
- دورة حياة
- مثل
- مما سيحدث
- محدود
- الحد من
- حدود
- الذين يعيشون
- تسجيل
- منطق
- خسارة
- يحب
- منخفض
- آلة
- آلة التعلم
- في الأساس
- المحافظة
- جعل
- إدارة
- إدارة
- كثير
- الرياضيات
- أقصى
- مايو..
- الإجراءات
- آلية
- آليات
- تعرف علي
- المقاييس
- مایکروسافت
- ربما
- مانع
- الحد الأدنى
- ML
- موضة
- نموذج
- عارضات ازياء
- وسائط
- مراقبة
- مراقبة
- شهر
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- يجب
- الاسم
- طبيعي
- معالجة اللغات الطبيعية
- حاجة
- شبكة
- ازدحام انترنت
- جديد
- البرمجة اللغوية العصبية
- الإخطارات
- عدد
- موضوعي
- أهداف
- التعرف الضوئي على الحروف
- of
- عروض
- on
- ONE
- طريقة التوسع
- تعمل
- عملية
- تشغيل
- عمليات
- التعرف الضوئي على الحروف
- الأمثل
- or
- أخرى
- لنا
- خارج
- نتيجة
- حدود
- الناتج
- على مدى
- صفحة
- صفحات
- المعلمة
- جزء
- الشريكة
- شركاء
- أجزاء
- نمط
- إلى
- نفذ
- أداء
- أداء
- فترة
- رسالة دكتوراه
- دعامة
- خطة
- تخطيط
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- البوينت
- ممكن
- منشور
- محتمل
- ممارسة
- الممارسات
- قدم
- منع
- سابق
- ابتدائي
- مبادئ
- مشاكل
- الإجراءات
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- الإنتــاج
- محترف
- تنفيذ المشاريع
- حماية
- تزود
- ويوفر
- جمهور
- بايثون
- الاستفسارات
- سؤال
- الأسئلة المتكررة
- اقتبس
- رفع
- معدل
- الأجور
- بدلا
- التي تم الوصول إليها
- عرض
- نادي القراءة
- العالم الحقيقي
- اعتراف
- نوصي
- ساندي خ. ميليك
- استعادة
- استرجاع
- الرجوع
- المناطق
- ذات صلة
- الافراج عن
- الموثوقية
- الخدمة الموثوقة
- يزيل
- يصلح
- كرر
- ممثل
- طلب
- طلبات
- تطلب
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- يتطلب
- مرونة
- مرن
- الموارد
- استجابة
- ردود
- النتائج
- مراجعة
- استعرض
- حق
- المخاطر
- دائري
- القواعد
- يجري
- تشغيل
- تحجيم
- سيناريوهات
- علوم
- الإستراحة
- sdks
- البحث
- الثاني
- ثواني
- القسم
- القطاع
- تأمين
- انظر تعريف
- إرسال
- يرسل
- كبير
- مستقل
- مسلسلات
- Serverless
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- عدة
- شاركت
- مشاركة
- هي
- قصير
- ينبغي
- يظهر
- التوقيعات
- الاشارات
- تبسيط
- عزباء
- المقاس
- ابطئ
- كمنعم
- ناعم
- حل
- الحلول
- بعض
- المساحات
- مكبرات الصوت
- متخصص
- محدد
- على وجه التحديد
- التموج
- رياضة
- مراحل
- معيار
- بداية
- ابتداء
- يبدأ
- الولايه او المحافظه
- الحالة
- خطوات
- تخزين
- متجر
- الإستراتيجيات
- خيط
- دراسة
- نمط
- تحقيق النجاح
- ناجح
- هذه
- الدعم
- مدعومة
- دعم
- بالتأكيد
- استدامة
- معالجة
- أخذ
- مع الأخذ
- المهام
- فريق
- تقني
- التكنولوجيا
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- نص
- من
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- تشبه
- هم
- الأشياء
- هؤلاء
- ثلاثة
- عتبة
- عبر
- الإنتاجية
- تيم
- الوقت
- إلى
- رمز
- جدا
- أداة
- الإجمالي
- TPS
- مسار
- حركة المرور
- قادة الإيمان
- المعاملات
- علاج
- يثير
- تحول
- عادة
- مع
- فهم
- غير معروف
- حتى
- تحديث
- تحديث
- آخر التحديثات
- الأستعمال
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- عادة
- التحقق من صحة
- التحقق من صحة
- قيمنا
- القيم
- تشكيلة
- مختلف
- الإصدار
- الإصدارات
- رؤيتنا
- تريد
- we
- الويب
- خدمات ويب
- محدد جيدًا
- متى
- التي
- في حين
- من الذى
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- كلمة
- كلمات
- للعمل
- عمل
- سير العمل
- سير العمل
- عامل
- أعمال
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت