• الأمازون SageMaker Python SDK هي مكتبة مفتوحة المصدر للتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي (ML) عليها الأمازون SageMaker. يقوم عملاء المؤسسات في الصناعات الخاضعة لرقابة مشددة مثل الرعاية الصحية والتمويل بإعداد حواجز أمان لضمان تشفير بياناتهم وعدم عبور حركة المرور عبر الإنترنت. للتأكد من أن تدريب SageMaker ونشر نماذج ML يتبع حواجز الحماية هذه ، فمن الممارسات الشائعة وضع قيود على الحساب أو منظمات AWS المستوى من خلال سياسات مراقبة الخدمة و إدارة الهوية والوصول AWS سياسات (IAM) لفرض استخدام أدوار IAM محددة ، سحابة أمازون الافتراضية الخاصة (Amazon VPC) و خدمة إدارة مفتاح AWS (AWS KMS). في مثل هذه الحالات ، يتعين على علماء البيانات توفير هذه المعلمات لتدريب نموذج ML الخاص بهم ورمز النشر يدويًا ، من خلال تدوين الشبكات الفرعية ومجموعات الأمان ومفاتيح KMS. يضع هذا العبء على علماء البيانات لتذكر تحديد هذه التكوينات ، لتشغيل وظائفهم بنجاح ، وتجنب الحصول على أخطاء رفض الوصول.
بدءًا من الإصدار 2.148.0 من SageMaker Python SDK ، يمكنك الآن تكوين القيم الافتراضية للمعلمات مثل أدوار IAM و VPCs ومفاتيح KMS. يمكن للمسؤولين والمستخدمين النهائيين تهيئة أساسيات البنية التحتية لـ AWS مع الإعدادات الافتراضية المحددة في ملف التكوين بتنسيق YAML. بمجرد التهيئة ، ترث Python SDK هذه القيم تلقائيًا وتنشرها إلى استدعاءات SageMaker API الأساسية مثل CreateProcessingJob()
, CreateTrainingJob()
و CreateEndpointConfig()
، مع عدم الحاجة إلى إجراءات إضافية. يدعم SDK أيضًا ملفات تكوين متعددة ، مما يسمح للمسؤولين بتعيين ملف تكوين لجميع المستخدمين ، ويمكن للمستخدمين تجاوزه عبر تكوين على مستوى المستخدم يمكن تخزينه في خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) ، نظام ملفات أمازون المرن (Amazon EFS) لـ أمازون ساجميكر ستوديو، أو نظام الملفات المحلي للمستخدم.
في هذا المنشور ، نوضح لك كيفية إنشاء ملف التكوين الافتراضي وتخزينه في Studio واستخدام ميزة SDK الافتراضية لإنشاء موارد SageMaker الخاصة بك.
حل نظرة عامة
نعرض هذه الميزة الجديدة بشكل شامل تكوين سحابة AWS قالب يُنشئ البنية الأساسية المطلوبة ، وينشئ مجال Studio في VPC المنشور. بالإضافة إلى ذلك ، نقوم بإنشاء مفاتيح KMS لتشفير الأحجام المستخدمة في مهام التدريب والمعالجة. والخطوات هي كما يلي:
- قم بتشغيل مكدس CloudFormation في حسابك. بدلاً من ذلك ، إذا كنت ترغب في استكشاف هذه الميزة في مجال SageMaker أو دفتر ملاحظات موجود ، فتخط هذه الخطوة.
- يسكن
config.yaml
ملف وحفظ الملف في الموقع الافتراضي. - قم بتشغيل مفكرة نموذجية مع حالة استخدام ML من طرف إلى طرف ، بما في ذلك معالجة البيانات وتدريب النموذج والاستدلال.
- تجاوز قيم التكوين الافتراضية.
المتطلبات الأساسية المسبقة
قبل أن تبدأ ، تأكد من أن لديك حساب AWS ومستخدم IAM أو دور له امتيازات المسؤول. إذا كنت عالم بيانات تقوم حاليًا بتمرير معلمات البنية التحتية إلى الموارد الموجودة في دفتر ملاحظاتك ، فيمكنك تخطي الخطوة التالية لإعداد بيئتك والبدء في إنشاء ملف التكوين.
لاستخدام هذه الميزة ، تأكد من ترقية إصدار SageMaker SDK الخاص بك عن طريق التشغيل pip install --upgrade sagemaker
.
هيئ البيئة
لنشر بنية أساسية كاملة بما في ذلك الشبكات ومجال Studio ، أكمل الخطوات التالية:
- استنساخ مستودع جيثب.
- سجّل الدخول إلى حساب AWS الخاص بك وافتح وحدة تحكم AWS CloudFormation.
- لنشر موارد الشبكة ، اختر إنشاء مكدس.
- قم بتحميل القالب أسفل
setup/vpc_mode/01_networking.yaml
. - أدخل اسمًا للمكدس (على سبيل المثال ،
networking-stack
) ، وأكمل الخطوات المتبقية لإنشاء المكدس. - لنشر مجال Studio ، اختر إنشاء مكدس مرة أخرى.
- قم بتحميل القالب أسفل
setup/vpc_mode/02_sagemaker_studio.yaml
. - أدخل اسمًا للمكدس (على سبيل المثال ،
sagemaker-stack
) ، وقم بتوفير اسم مكدس الشبكة عندما يُطلب منك ذلكCoreNetworkingStackName
المعلمة. - تابع الخطوات المتبقية ، وحدد إقرارات موارد IAM ، وأنشئ الحزمة.
عندما يتم تحديث حالة كلا المداخن إلى CREATE_COMPLETE، إذهب إلى الخطوة التالية.
قم بإنشاء ملف التكوين
لاستخدام التكوين الافتراضي لـ SageMaker Python SDK ، يمكنك إنشاء ملف config.yaml بالتنسيق الذي تتوقعه SDK. للحصول على تنسيق ملف config.yaml ، ارجع إلى هيكل ملف التكوين. اعتمادًا على بيئة عملك ، مثل دفاتر ملاحظات Studio ، أو مثيلات دفتر ملاحظات SageMaker ، أو IDE المحلي الخاص بك ، يمكنك إما حفظ ملف التكوين في الموقع الافتراضي أو تجاوز الإعدادات الافتراضية عن طريق تمرير موقع ملف التكوين. بالنسبة للمواقع الافتراضية للبيئات الأخرى ، راجع مواقع ملف التكوين. توضح الخطوات التالية الإعداد لبيئة دفتر Studio.
لإنشاء ملف config.yaml
ملف ، قم بتشغيل الخلايا التالية في محطة نظام Studio الخاصة بك ، واستبدال العناصر النائبة بأسماء مكدس CloudFormation من الخطوة السابقة:
يملأ هذا البرنامج النصي ملف YAML تلقائيًا ، ويستبدل العناصر النائبة بإعدادات البنية التحتية الافتراضية ، ويحفظ الملف في المجلد الرئيسي. ثم يقوم بنسخ الملف في الموقع الافتراضي لأجهزة كمبيوتر Studio المحمولة. يجب أن يبدو ملف التكوين الناتج مشابهًا للتنسيق التالي:
إذا كان لديك مجال موجود وإعداد تكوين شبكة ، فقم بإنشاء ملف config.yaml
ملف بالتنسيق المطلوب وحفظه في الموقع الافتراضي لأجهزة كمبيوتر Studio المحمولة.
لاحظ أن هذه الإعدادات الافتراضية تقوم ببساطة بتعبئة قيم التكوين تلقائيًا لمكالمات SageMaker SDK المناسبة ، ولا تفرض على المستخدم أي VPC أو شبكة فرعية أو دور معين. بصفتك مشرفًا ، إذا كنت تريد أن يستخدم المستخدمون تكوينًا أو دورًا معينًا ، فاستخدم مفاتيح حالة IAM لفرض القيم الافتراضية.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون لكل استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات التكوينات الخاصة به. على سبيل المثال ، في نموذج ملف التكوين السابق ، يمكنك تحديد vpc-a
و subnet-a
للوظائف التدريبية وتحديدها vpc-b
و subnet-c
, subnet-d
لتجهيز الوظائف.
قم بتشغيل نموذج دفتر ملاحظات
الآن بعد أن قمت بتعيين ملف التكوين ، يمكنك البدء في تشغيل بناء النموذج الخاص بك ودفاتر الملاحظات التدريبية كالمعتاد ، دون الحاجة إلى تعيين معلمات الشبكات والتشفير بشكل صريح ، لمعظم وظائف SDK. يرى واجهات برمجة التطبيقات والمعلمات المدعومة للحصول على قائمة كاملة باستدعاءات ومعلمات واجهة برمجة التطبيقات المدعومة.
في Studio ، اختر رمز File Explorer في جزء التنقل وافتحه 03_feature_engineering/03_feature_engineering.ipynb
، كما هو موضح في الصورة التالية.
قم بتشغيل خلايا دفتر الملاحظات واحدة تلو الأخرى ، ولاحظ أنك لا تحدد أي تكوين إضافي. عند إنشاء كائن المعالج ، سترى مخرجات الخلية مثل المثال التالي.
كما ترى في الإخراج ، يتم تطبيق التكوين الافتراضي تلقائيًا على مهمة المعالجة ، دون الحاجة إلى أي مدخلات إضافية من المستخدم.
عند تشغيل الخلية التالية لتشغيل المعالج ، يمكنك أيضًا التحقق من تعيين الإعدادات الافتراضية من خلال عرض الوظيفة على وحدة تحكم SageMaker. يختار وظائف المعالجة مع اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ في جزء التنقل ، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.
اختر مهمة المعالجة بالبادئة end-to-end-ml-sm-proc
، ويجب أن تكون قادرًا على عرض الشبكة والتشفير الذي تم تكوينه بالفعل.
يمكنك الاستمرار في تشغيل دفاتر الملاحظات المتبقية لتدريب النموذج ونشره ، وستلاحظ أنه يتم تطبيق الإعدادات الافتراضية للبنية التحتية تلقائيًا لكل من وظائف التدريب والنماذج.
تجاوز ملف التكوين الافتراضي
قد تكون هناك حالات يحتاج فيها المستخدم إلى تجاوز التكوين الافتراضي ، على سبيل المثال ، لتجربة الوصول العام إلى الإنترنت ، أو تحديث تكوين الشبكة إذا نفدت عناوين IP للشبكة الفرعية. في مثل هذه الحالات ، تتيح لك Python SDK أيضًا توفير موقع مخصص لملف التكوين ، إما على التخزين المحلي ، أو يمكنك الإشارة إلى موقع في Amazon S3. في هذا القسم ، نستكشف مثالاً.
فتح user-configs.yaml
ملف على الدليل الرئيسي الخاص بك وقم بتحديث ملف EnableNetworkIsolation
قيمة ل True
تحت TrainingJob
والقسم الخاص به.
الآن ، افتح دفتر الملاحظات نفسه ، وأضف الخلية التالية إلى بداية دفتر الملاحظات:
باستخدام هذه الخلية ، تقوم بتوجيه موقع ملف التكوين إلى SDK. الآن ، عند إنشاء كائن المعالج ، ستلاحظ أنه تم تجاوز التكوين الافتراضي لتمكين عزل الشبكة ، وستفشل مهمة المعالجة في وضع عزل الشبكة.
يمكنك استخدام نفس متغير بيئة التجاوز لتعيين موقع ملف التكوين إذا كنت تستخدم بيئتك المحلية مثل VSCode.
تصحيح الأخطاء واستردادها
لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها بسرعة إذا واجهت أي أخطاء عند تشغيل استدعاءات API من دفتر ملاحظاتك ، يعرض إخراج الخلية التكوينات الافتراضية المطبقة كما هو موضح في القسم السابق. لعرض مكالمة Boto3 الدقيقة التي تم إنشاؤها لعرض قيم السمات التي تم تمريرها من ملف التكوين الافتراضي ، يمكنك تصحيح الأخطاء عن طريق تشغيل تسجيل Boto3. لتشغيل التسجيل ، قم بتشغيل الخلية التالية أعلى دفتر الملاحظات:
سيتم تسجيل أي مكالمات لاحقة من Boto3 مع الطلب الكامل ، ويكون مرئيًا أسفل قسم النص الأساسي في السجل.
يمكنك أيضًا عرض مجموعة التكوينات الافتراضية باستخدام ملف session.sagemaker_config
القيمة كما هو موضح في المثال التالي.
أخيرًا ، إذا كنت تستخدم Boto3 لإنشاء موارد SageMaker الخاصة بك ، فيمكنك استرداد قيم التكوين الافتراضية باستخدام ملف sagemaker_config
عامل. على سبيل المثال ، لتشغيل مهمة المعالجة في 03_feature_engineering.ipynb
باستخدام Boto3 ، يمكنك إدخال محتويات الخلية التالية في نفس دفتر الملاحظات وتشغيل الخلية:
أتمتة إنشاء ملف التكوين
بالنسبة للمسؤولين ، فإن الاضطرار إلى إنشاء ملف التكوين وحفظ الملف في كل مثيل من دفتر SageMaker أو ملف تعريف مستخدم Studio يمكن أن يكون مهمة شاقة. على الرغم من أنه يمكنك التوصية بأن يستخدم المستخدمون ملفًا شائعًا مخزنًا في موقع S3 افتراضي ، إلا أنه يضع عبئًا إضافيًا لتحديد التجاوز على علماء البيانات.
لأتمتة ذلك ، يمكن للمسؤولين استخدام تكوينات دورة حياة SageMaker (LCC). بالنسبة لملفات تعريف مستخدم Studio أو مثيلات الكمبيوتر الدفتري ، يمكنك إرفاق نموذج البرنامج النصي LCC التالي باعتباره LCC افتراضي لتطبيق Jupyter Server الافتراضي للمستخدم:
يرى استخدم تكوينات دورة الحياة لـ Amazon SageMaker Studio or تخصيص مثيل مفكرة للحصول على إرشادات حول إنشاء برنامج نصي افتراضي لدورة الحياة وتعيينه.
تنظيف
عند الانتهاء من تجربة هذه الميزة ، قم بتنظيف مواردك لتجنب دفع تكاليف إضافية. إذا قمت بتوفير موارد جديدة كما هو محدد في هذا المنشور ، فأكمل الخطوات التالية لتنظيف مواردك:
- قم بإيقاف تشغيل تطبيقات الاستوديو الخاصة بك لملف تعريف المستخدم. يرى قم بإغلاق وتحديث تطبيقات SageMaker Studio و Studio للحصول على تعليمات. تأكد من حذف جميع التطبيقات قبل حذف الحزمة.
- احذف وحدة تخزين EFS التي تم إنشاؤها لمجال Studio. يمكنك عرض وحدة تخزين EFS المرفقة بالمجال باستخدام ملف وصف المجال استدعاء API.
- احذف مكدس مجال Studio.
- احذف مجموعات الأمان التي تم إنشاؤها لمجال Studio. يمكنك العثور عليها على الأمازون الحوسبة المرنة السحابية وحدة تحكم (Amazon EC2) ، مع أسماء مجموعة الأمان للداخل nfs-d-xxx و security-group-for-outbound-nfs-d-xxx
- احذف مكدس الشبكة.
وفي الختام
في هذا المنشور ، ناقشنا تكوين واستخدام القيم الافتراضية لمعلمات البنية التحتية الرئيسية باستخدام SageMaker Python SDK. يسمح هذا للمسؤولين بتعيين التكوينات الافتراضية لعلماء البيانات ، وبالتالي توفير الوقت للمستخدمين والمسؤولين ، والقضاء على عبء تحديد المعلمات بشكل متكرر ، مما ينتج عنه تعليمات برمجية أصغر حجمًا وأكثر قابلية للإدارة. للحصول على القائمة الكاملة للمعلمات وواجهات برمجة التطبيقات المدعومة ، راجع تكوين واستخدام الإعدادات الافتراضية مع SageMaker Python SDK. لأية أسئلة ومناقشات ، انضم إلى مجتمع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
حول المؤلف
جوزيبي أنجيلو بورسيلي هو مهندس حلول رئيسي متخصص في تعلم الآلة لخدمات Amazon Web Services. مع عدة سنوات من هندسة البرمجيات وخلفية ML ، يعمل مع العملاء من أي حجم لفهم احتياجاتهم التجارية والتقنية بعمق وتصميم حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تحقق أفضل استخدام لـ AWS Cloud و Amazon Machine Learning. لقد عمل في مشاريع في مجالات مختلفة ، بما في ذلك MLOps و Computer Vision و NLP ، وتتضمن مجموعة واسعة من خدمات AWS. في أوقات فراغه ، يستمتع جوزيبي بلعب كرة القدم.
برونو بيستون هو مهندس حلول متخصص في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لدى AWS ومقره في ميلانو. إنه يعمل مع العملاء من أي حجم لمساعدتهم على فهم احتياجاتهم التقنية بعمق وتصميم حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تحقق أقصى استفادة من سحابة AWS ومكدس التعلم الآلي من Amazon. مجال خبرته هو التعلم الآلي من البداية إلى النهاية ، وتصنيع التعلم الآلي ، و MLOps. يستمتع بقضاء الوقت مع أصدقائه واستكشاف أماكن جديدة وكذلك السفر إلى وجهات جديدة.
دورجا سوري هو مهندس حلول ML في فريق Amazon SageMaker Service SA. إنها شغوفة بجعل التعلم الآلي في متناول الجميع. خلال السنوات الأربع التي قضتها في AWS ، ساعدت في إنشاء منصات AI / ML لعملاء المؤسسات. عندما لا تعمل ، تحب ركوب الدراجات النارية ، والروايات الغامضة ، والمشي لمسافات طويلة مع كلبها الهاسكي البالغ من العمر 4 سنوات.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/configure-and-use-defaults-for-amazon-sagemaker-resources-with-the-sagemaker-python-sdk/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 20
- 30
- 60
- 7
- 9
- a
- ماهرون
- من نحن
- الوصول
- يمكن الوصول
- حسابي
- الإجراءات
- تضيف
- إضافة
- إضافي
- عناوين
- الإداريين
- مرة أخرى
- AI
- AI / ML
- الكل
- السماح
- يسمح
- سابقا
- أيضا
- بالرغم ان
- أمازون
- Amazon EC2
- آلة التعلم الأمازون
- الأمازون SageMaker
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- و
- أي وقت
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- التطبيق
- تطبيقي
- مناسب
- التطبيقات
- هي
- AS
- At
- يرفق
- أتمتة
- تلقائيا
- تجنب
- AWS
- تكوين سحابة AWS
- خلفية
- على أساس
- BE
- كان
- قبل
- البداية
- أفضل
- الجسدي
- على حد سواء
- واسع
- ابني
- عبء
- الأعمال
- by
- دعوة
- دعوات
- CAN
- حقيبة
- الحالات
- CD
- خلايا
- اختار
- زبون
- سحابة
- الكود
- مجموعة شتاء XNUMX
- مشترك
- إكمال
- إحصاء
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- حالة
- الاعداد
- كنسولات
- محتويات
- استمر
- مراقبة
- ذو شاهد
- التكاليف
- استطاع
- خلق
- خلق
- يخلق
- خلق
- حاليا
- على
- العملاء
- البيانات
- معالجة المعلومات
- عالم البيانات
- الترتيب
- الافتراضات
- شرح
- اعتمادا
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- تصميم
- لأفضل الأماكن السياحية
- مختلف
- ناقش
- مناقشات
- يعرض
- لا
- نطاق
- المجالات
- فعل
- لا
- إلى أسفل
- كل
- بسهولة
- صدى
- إما
- القضاء
- تمكين
- مشفرة
- التشفير
- النهاية
- النهائي إلى نهاية
- نقطة النهاية
- فرض
- الهندسة
- ضمان
- أدخل
- مشروع
- البيئة
- البيئات
- أخطاء
- كل شخص
- مثال
- القائمة
- تتوقع
- تجربة
- خبرة
- اكتشف
- مستكشف
- استكشاف
- يفشلون
- زائف
- الميزات
- حقل
- قم بتقديم
- ملفات
- تمويل
- اتباع
- متابعيك
- متابعات
- كرة القدم
- في حالة
- شكل
- مجانًا
- الاصدقاء
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- وظائف
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الحصول على
- بوابة
- مجموعات
- يملك
- وجود
- he
- الرعاية الصحية
- ساعد
- مساعدة
- لها
- له
- الصفحة الرئيسية
- كيفية
- كيفية
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- اي كون
- هوية
- if
- استيراد
- in
- بما فيه
- الصناعات
- البنية التحتية
- إدخال
- تثبيت
- مثل
- تعليمات
- السطح البيني
- Internet
- الدخول إلى الإنترنت
- إلى
- تنطوي
- IP
- عناوين الانترنت بروتوكول
- عزل
- IT
- انها
- وظيفة
- المشــاريــع
- الانضمام
- JPG
- القفل
- مفاتيح
- كبير
- تعلم
- مستوى
- المكتبة
- دورة حياة
- مثل
- قائمة
- محلي
- موقع
- المواقع
- سجل
- تسجيل الدخول
- تسجيل
- طويل
- بحث
- يحب
- آلة
- آلة التعلم
- جعل
- القيام ب
- إدارة
- يدويا
- ميلانو
- ML
- MLOps
- موضة
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- دراجة نارية
- متعدد
- سر
- الاسم
- أسماء
- قائمة الإختيارات
- حاجة
- بحاجة
- الحاجة
- إحتياجات
- شبكة
- الشبكات
- جديد
- التالي
- البرمجة اللغوية العصبية
- لا
- مفكرة
- يلاحظ..
- ملاحظة
- الآن
- موضوع
- of
- on
- مرة
- ONE
- جاكيت
- المصدر المفتوح
- or
- OS
- أخرى
- خارج
- الناتج
- تجاوز
- الخاصة
- خبز
- المعلمة
- المعلمات
- مرت
- مرور
- عاطفي
- دفع
- وجهات
- منصات التداول
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- لعب
- البوينت
- سياسات الخصوصية والبيع
- منشور
- ممارسة
- سابق
- رئيسي
- خاص
- الامتيازات
- معالجة
- المعالج
- ملفي الشخصي
- ملامح
- مشروع ناجح
- تزود
- جمهور
- يضع
- بايثون
- الأسئلة المتكررة
- سريع
- نوصي
- المتبقية
- تذكر
- طلب
- مطلوب
- الموارد
- استجابة
- القيود
- مما أدى
- النوع
- الأدوار
- يجري
- تشغيل
- s
- SA
- sagemaker
- نفسه
- حفظ
- إنقاذ
- عالم
- العلماء
- الإستراحة
- القسم
- أمن
- انظر تعريف
- الخدمة
- خدماتنا
- الجلسة
- طقم
- ضبط
- الإعداد
- عدة
- هي
- ينبغي
- إظهار
- عرض
- أظهرت
- مماثل
- الاشارات
- ببساطة
- المقاس
- تطبيقات الكمبيوتر
- هندسة البرمجيات
- الحلول
- شيء
- متخصص
- محدد
- محدد
- الإنفاق
- كومة
- كومات
- بداية
- بدأت
- الحالة
- خطوة
- خطوات
- تخزين
- متجر
- تخزين
- ستوديو
- الشبكة الفرعية
- الشبكات الفرعية
- لاحق
- بنجاح
- هذه
- مدعومة
- الدعم
- نظام
- مهمة
- فريق
- تقني
- قالب
- محطة
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- وبالتالي
- تشبه
- عبر
- بإحكام
- الوقت
- إلى
- تيشرت
- حركة المرور
- قطار
- قادة الإيمان
- منعطف أو دور
- تحول
- مع
- التي تقوم عليها
- فهم
- تحديث
- ترقية
- الأستعمال
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- قيمنا
- القيم
- تحقق من
- الإصدار
- بواسطة
- المزيد
- الاطلاع على
- افتراضي
- مرئي
- رؤيتنا
- حجم
- مجلدات
- تريد
- we
- الويب
- خدمات ويب
- حسن
- متى
- سوف
- مع
- بدون
- للعمل
- عمل
- عامل
- أعمال
- يامل
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت