يتطلب بناء النماذج الأساسية (FMs) إنشاء مجموعات كبيرة وصيانتها وتحسينها لتدريب النماذج التي تحتوي على عشرات إلى مئات المليارات من المعلمات على كميات هائلة من البيانات. يعد إنشاء بيئة مرنة يمكنها التعامل مع حالات الفشل والتغيرات البيئية دون خسارة أيام أو أسابيع من التقدم في التدريب النموذجي تحديًا تشغيليًا يتطلب منك تنفيذ توسيع نطاق المجموعة ومراقبة الصحة الاستباقية وفحص الوظائف وإمكانات استئناف التدريب تلقائيًا في حالة حدوث فشل أو مشكلات .
نحن متحمسون لمشاركة ذلك أمازون سيج ميكر هايبربود أصبح الآن متاحًا بشكل عام لتمكين نماذج التدريب الأساسية مع آلاف المسرعات بشكل أسرع بنسبة تصل إلى 40% من خلال توفير بيئة تدريب عالية المرونة مع التخلص من الأحمال الثقيلة غير المتمايزة التي ينطوي عليها تشغيل مجموعات التدريب واسعة النطاق. باستخدام SageMaker HyperPod، يمكن لممارسي التعلم الآلي (ML) تدريب مديري FM لأسابيع وأشهر دون انقطاع، ودون الاضطرار إلى التعامل مع مشكلات فشل الأجهزة.
يستخدم العملاء مثل Stability AI SageMaker HyperPod لتدريب نماذجهم الأساسية، بما في ذلك Stable Diffusion.
"باعتبارنا شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، فإن هدفنا هو زيادة إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي الحديث إلى أقصى حد. نحن نقوم ببناء نماذج أساسية تحتوي على عشرات المليارات من المعلمات، والتي تتطلب بنية تحتية لتوسيع نطاق أداء التدريب على النحو الأمثل. بفضل البنية التحتية المُدارة ومكتبات التحسين الخاصة بـ SageMaker HyperPod، يمكننا تقليل وقت التدريب وتكاليفه بنسبة تزيد عن 50%. فهو يجعل تدريب النماذج الخاص بنا أكثر مرونة وأداءً لبناء نماذج حديثة بشكل أسرع.
- عماد مشتاق، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Stability AI.
لجعل الدورة الكاملة لتطوير FMs مرنة في مواجهة أعطال الأجهزة، يساعدك SageMaker HyperPod على إنشاء مجموعات، ومراقبة صحة المجموعة، وإصلاح العقد المعيبة واستبدالها بسرعة، وحفظ نقاط التفتيش المتكررة، واستئناف التدريب تلقائيًا دون فقدان التقدم. بالإضافة إلى ذلك، تم تكوين SageMaker HyperPod مسبقًا باستخدام الأمازون SageMaker المكتبات التدريبية الموزعة، بما في ذلك مكتبة توازي بيانات SageMaker (SMDDP) و مكتبة التوازي لنموذج SageMaker (SMP)، لتحسين أداء تدريب FM من خلال تسهيل تقسيم بيانات ونماذج التدريب إلى أجزاء أصغر ومعالجتها بالتوازي عبر عقد المجموعة، مع الاستفادة الكاملة من البنية التحتية للحوسبة والشبكة الخاصة بالمجموعة. يدمج SageMaker HyperPod مدير Slurm Workload Manager لتنسيق مهام المجموعة والتدريب.
نظرة عامة على Slurm Workload Manager
قذارة، المعروف سابقًا باسم Simple Linux Utility for Resource Management، هو برنامج جدولة مهام لتشغيل المهام على مجموعة حوسبة موزعة. كما يوفر إطارًا لتشغيل المهام الموازية باستخدام مكتبة الاتصالات الجماعية لـ NVIDIA (NCCL) or واجهة تمرير الرسائل (MPI) المعايير. Slurm هو نظام إدارة موارد مجموعة مفتوح المصدر شائع الاستخدام على نطاق واسع من خلال الحوسبة عالية الأداء (HPC) وأحمال عمل التدريب على الذكاء الاصطناعي وFM. يوفر SageMaker HyperPod طريقة مباشرة لبدء تشغيل مجموعة Slurm في غضون دقائق.
فيما يلي رسم تخطيطي معماري عالي المستوى لكيفية تفاعل المستخدمين مع SageMaker HyperPod وكيفية تفاعل مكونات المجموعة المختلفة مع بعضها البعض ومع خدمات AWS الأخرى، مثل أمازون FSx لستر و خدمة تخزين أمازون البسيطة (أمازون S3).
يتم إرسال مهام Slurm عن طريق الأوامر الموجودة في سطر الأوامر. أوامر تشغيل وظائف Slurm هي srun
و sbatch
. srun
يقوم الأمر بتشغيل مهمة التدريب في الوضع التفاعلي ووضع الحظر، و sbatch
يعمل في معالجة الدفعات ووضع عدم الحظر. srun
يستخدم في الغالب لتشغيل وظائف فورية، بينما sbatch
يمكن استخدامها للتشغيل في وقت لاحق من الوظائف.
للحصول على معلومات حول أوامر Slurm الإضافية وتكويناتها، راجع وثائق إدارة عبء العمل Slurm.
قدرات الاستئناف والشفاء التلقائي
إحدى الميزات الجديدة في SageMaker HyperPod هي القدرة على الاستئناف التلقائي لوظائفك. في السابق، عندما تفشل عقدة عاملة أثناء التدريب أو تشغيل مهمة الضبط الدقيق، كان الأمر متروكًا للمستخدم للتحقق من حالة المهمة، وإعادة تشغيل المهمة من أحدث نقطة تفتيش، ومواصلة مراقبة المهمة طوال فترة التشغيل بأكملها. مع وظائف التدريب أو وظائف الضبط التي تحتاج إلى التشغيل لأيام أو أسابيع أو حتى أشهر في كل مرة، يصبح هذا مكلفًا بسبب النفقات الإدارية الإضافية للمستخدم الذي يحتاج إلى قضاء دورات لمراقبة الوظيفة والحفاظ عليها في حالة حدوث تعطل العقدة، بالإضافة إلى تكلفة وقت الخمول لمثيلات الحوسبة المسرَّعة الباهظة الثمن.
يعالج SageMaker HyperPod مرونة الوظيفة عن طريق استخدام فحوصات السلامة الآلية، واستبدال العقدة، واستعادة الوظيفة. تتم مراقبة مهام Slurm في SageMaker HyperPod باستخدام مكون Slurm الإضافي المخصص لـ SageMaker باستخدام إطار عمل سبانك. عندما تفشل مهمة التدريب، سيقوم SageMaker HyperPod بفحص سلامة المجموعة من خلال مجموعة من فحوصات السلامة. إذا تم العثور على عقدة معيبة في المجموعة، فسيقوم SageMaker HyperPod تلقائيًا بإزالة العقدة من المجموعة، واستبدالها بعقدة سليمة، وإعادة تشغيل مهمة التدريب. عند استخدام نقاط التفتيش في مهام التدريب، يمكن استئناف أي مهمة تمت مقاطعتها أو فشلها من آخر نقطة تفتيش.
حل نظرة عامة
لنشر SageMaker HyperPod الخاص بك، يجب عليك أولاً إعداد بيئتك من خلال تكوين سحابة أمازون الافتراضية الخاصة (Amazon VPC) ومجموعات الأمان والشبكة، ونشر خدمات الدعم مثل FSx for Luster في VPC الخاص بك، ونشر البرامج النصية لدورة حياة Slurm الخاصة بك إلى حاوية S3. يمكنك بعد ذلك نشر SageMaker HyperPod وتكوينه والاتصال بالعقدة الرئيسية لبدء مهام التدريب الخاصة بك.
المتطلبات الأساسية المسبقة
قبل إنشاء SageMaker HyperPod الخاص بك، تحتاج أولاً إلى تكوين VPC الخاص بك، وإنشاء FSx لنظام الملفات Luster، وإنشاء حاوية S3 مع البرامج النصية لدورة حياة المجموعة المطلوبة. أنت أيضًا بحاجة إلى أحدث إصدار من واجهة سطر الأوامر AWS (AWS CLI) والمكون الإضافي CLI المثبت لـ مدير جلسة AWS، قدرة مدير أنظمة AWS.
تم دمج SageMaker HyperPod بالكامل مع VPC الخاص بك. للحصول على معلومات حول إنشاء VPC جديد، راجع قم بإنشاء VPC افتراضي or قم بإنشاء VPC. للسماح باتصال سلس بأعلى أداء بين الموارد، يجب عليك إنشاء جميع الموارد الخاصة بك في نفس المنطقة ومنطقة توافر الخدمات، وكذلك التأكد من أن قواعد مجموعة الأمان المرتبطة تسمح بالاتصال بين موارد المجموعة.
بجانبك إنشاء FSx لنظام الملفات Luster. سيكون هذا بمثابة نظام ملفات عالي الأداء للاستخدام خلال تدريبنا النموذجي. تأكد من أن FSx لـ Luster ومجموعات أمان المجموعة تسمح بالاتصالات الواردة والصادرة بين موارد المجموعة وFSx لنظام ملفات Luster.
لإعداد البرامج النصية لدورة حياة المجموعة الخاصة بك، والتي يتم تشغيلها عند حدوث أحداث مثل مثيل مجموعة جديد، يمكنك إنشاء حاوية S3 ثم نسخ البرامج النصية لدورة الحياة الافتراضية وتخصيصها بشكل اختياري. في هذا المثال، نقوم بتخزين جميع البرامج النصية لدورة الحياة في مجموعة بادئة من lifecycle-scripts
.
أولاً، يمكنك تنزيل نماذج البرامج النصية لدورة الحياة من ملف جيثب ريبو. يجب عليك تخصيصها لتناسب سلوكيات المجموعة المطلوبة.
بعد ذلك، قم بإنشاء حاوية S3 لتخزين البرامج النصية المخصصة لدورة الحياة.
بعد ذلك، انسخ البرامج النصية الافتراضية لدورة الحياة من دليلك المحلي إلى الحاوية والبادئة المطلوبة باستخدام aws s3 sync
:
أخيرًا، لإعداد العميل للاتصال المبسط بالعقدة الرئيسية للمجموعة، يجب عليك ذلك تثبيت أو تحديث AWS CLI وتثبيت البرنامج المساعد AWS Session Manager CLI للسماح للاتصالات الطرفية التفاعلية بإدارة المجموعة وتشغيل وظائف التدريب.
يمكنك إنشاء مجموعة SageMaker HyperPod إما بالموارد المتاحة عند الطلب أو عن طريق طلب حجز السعة مع SageMaker. لإنشاء حجز سعة، يمكنك إنشاء طلب زيادة الحصة النسبية لحجز أنواع معينة من مثيلات الحوسبة وتخصيص السعة على لوحة معلومات Service Quotas.
قم بإعداد مجموعة التدريب الخاصة بك
لإنشاء مجموعة SageMaker HyperPod الخاصة بك، أكمل الخطوات التالية:
- في وحدة تحكم SageMaker ، اختر إدارة الكتلة مع مجموعات HyperPod في جزء التنقل.
- اختار قم بإنشاء كتلة.
- قم بتوفير اسم المجموعة وأي علامات اختياريًا لتطبيقها على موارد المجموعة، ثم اختر التالى.
- أختار إنشاء مجموعة المثيلات وحدد اسم مجموعة المثيلات، ونوع المثيل المطلوب، وكمية المثيلات المطلوبة، وحاوية S3 ومسار البادئة حيث قمت بنسخ البرامج النصية لدورة حياة المجموعة الخاصة بك مسبقًا.
من المستحسن أن يكون لديك مجموعات مثيلات مختلفة لعقد وحدة التحكم المستخدمة لإدارة المجموعة وإرسال المهام والعقد العاملة المستخدمة لتشغيل مهام التدريب باستخدام مثيلات الحوسبة المسرَّعة. يمكنك اختياريًا تكوين مجموعة مثيلات إضافية لعقد تسجيل الدخول.
- عليك أولاً إنشاء مجموعة مثيلات وحدة التحكم، والتي ستتضمن عقدة رأس المجموعة.
- لهذه المجموعة المثال إدارة الهوية والوصول AWS (IAM) دور، اختر قم بإنشاء دور جديد وحدد أي حاويات S3 ترغب في أن تتمكن مثيلات المجموعة الموجودة في مجموعة المثيلات من الوصول إليها.
سيتم منح الدور الذي تم إنشاؤه حق الوصول للقراءة فقط إلى المجموعات المحددة افتراضيًا.
- اختار خلق دور.
- أدخل اسم البرنامج النصي المطلوب تشغيله عند إنشاء كل مثيل في موجه البرنامج النصي عند الإنشاء. في هذا المثال، يتم استدعاء البرنامج النصي عند الإنشاء
on_create.sh
. - اختار حفظ.
- اختار إنشاء مجموعة المثيلات لإنشاء مجموعة مثيلات العامل الخاصة بك.
- قم بتوفير جميع التفاصيل المطلوبة، بما في ذلك نوع المثيل والكمية المطلوبة.
يستخدم هذا المثال أربع مثيلات متسارعة من نوع ml.trn1.32xl لأداء مهمتنا التدريبية. يمكنك استخدام نفس دور IAM كما كان من قبل أو تخصيص الدور للمثيلات العاملة. وبالمثل، يمكنك استخدام برامج نصية مختلفة لدورة الحياة عند الإنشاء لمجموعة المثيلات العاملة هذه مقارنة بمجموعة المثيلات السابقة.
- اختار التالى المضي قدما.
- اختر VPC والشبكة الفرعية ومجموعات الأمان المطلوبة لمثيلات المجموعة الخاصة بك.
نحن نستضيف مثيلات المجموعة في منطقة توافر خدمات واحدة وشبكة فرعية واحدة لضمان زمن استجابة منخفض.
لاحظ أنه إذا كنت ستصل إلى بيانات S3 بشكل متكرر، فمن المستحسن إنشاء نقطة نهاية VPC مرتبطة بجدول توجيه الشبكة الفرعية الخاصة لتقليل أي تكاليف محتملة لنقل البيانات.
- اختار التالى.
- قم بمراجعة ملخص تفاصيل المجموعة، ثم اختر تسجيل.
بدلاً من ذلك، لإنشاء SageMaker HyperPod الخاص بك باستخدام AWS CLI، قم أولاً بتخصيص معلمات JSON المستخدمة لإنشاء المجموعة:
ثم استخدم الأمر التالي لإنشاء المجموعة باستخدام المدخلات المتوفرة:
قم بتشغيل أول مهمة تدريبية لك مع Llama 2
لاحظ أن استخدام نموذج Llama 2 يخضع لترخيص Meta. لتنزيل أوزان النموذج والرمز المميز، قم بزيارة موقع الكتروني وقبول الترخيص قبل طلب الوصول موقع Meta’s Hugging Face.
بعد تشغيل المجموعة، قم بتسجيل الدخول باستخدام مدير الجلسة باستخدام معرف المجموعة واسم مجموعة المثيل ومعرف المثيل. استخدم الأمر التالي لعرض تفاصيل مجموعتك:
قم بتدوين معرف المجموعة المضمن داخل مجموعة ARN في الاستجابة.
استخدم الأمر التالي لاسترداد اسم مجموعة المثيل ومعرف المثيل المطلوب لتسجيل الدخول إلى المجموعة.
قم بتدوين ملف InstanceGroupName
و InstanceId
في الاستجابة حيث سيتم استخدامها للاتصال بالمثيل مع مدير الجلسة.
يمكنك الآن استخدام مدير الجلسة لتسجيل الدخول إلى العقدة الرئيسية، أو إحدى عقد تسجيل الدخول، وتشغيل مهمة التدريب الخاصة بك:
بعد ذلك، سنقوم بتجهيز البيئة وتنزيل Llama 2 ومجموعة بيانات RedPajama. للحصول على التعليمات البرمجية الكاملة والإرشادات خطوة بخطوة حول هذا الأمر، اتبع الإرشادات الموجودة على AWSome التدريب الموزع GitHub الريبو.
اتبع الخطوات المفصلة في 2.test_cases/8.neuronx-nemo-megatron/README.md
ملف. بعد اتباع خطوات إعداد البيئة، وإعداد النموذج، وتنزيل مجموعة البيانات وترميزها، وتجميع النموذج مسبقًا، يجب عليك تحرير 6.pretrain-model.sh
النصي و sbatch
يتضمن أمر إرسال المهمة معلمة تسمح لك بالاستفادة من ميزة الاستئناف التلقائي في SageMaker HyperPod.
تحرير sbatch
ليبدو الخط كما يلي:
بعد تقديم الوظيفة سوف تحصل على JobID
التي يمكنك استخدامها للتحقق من حالة الوظيفة باستخدام الكود التالي:
بالإضافة إلى ذلك، يمكنك مراقبة المهمة باتباع سجل إخراج المهمة باستخدام الكود التالي:
تنظيف
لحذف مجموعة SageMaker HyperPod الخاصة بك، استخدم إما وحدة تحكم SageMaker أو أمر AWS CLI التالي:
وفي الختام
يوضح لك هذا المنشور كيفية إعداد بيئة AWS الخاصة بك، ونشر أول مجموعة SageMaker HyperPod، وتدريب نموذج Llama 7 ذو 2 مليارات معلمة. يتوفر SageMaker HyperPod بشكل عام اليوم في مناطق الأمريكتين (شمال فيرجينيا وأوهايو وأوريجون) وآسيا والمحيط الهادئ (سنغافورة وسيدني وطوكيو) وأوروبا (فرانكفورت وأيرلندا وستوكهولم). ويمكن نشرها عبر وحدة تحكم SageMaker، وAWS CLI، وAWS SDKs، وهي تدعم مجموعات المثيلات p4d، وp4de، وp5، وtrn1، وinf2، وg5، وc5، وc5n، وm5، وt3.
لمعرفة المزيد حول SageMaker HyperPod، قم بزيارة أمازون سيج ميكر هايبربود.
عن المؤلفين
براد دوران هو مدير حسابات فني أول في Amazon Web Services، ويركز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. وهو مسؤول عن حل التحديات الهندسية لعملاء الذكاء الاصطناعي المبدعين في قطاع سوق الأعمال الرقمية الأصلية. وهو يتمتع بخبرة في تطوير البنية التحتية والبرمجيات، ويتابع حاليًا دراسات الدكتوراه وأبحاثًا في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
كيتا واتانابي هو أحد كبار مهندسي الحلول المتخصصة في GenAI في Amazon Web Services، حيث يساعد في تطوير حلول التعلم الآلي باستخدام مشاريع OSS مثل Slurm وKubernetes. خلفيته في مجال البحث والتطوير في مجال التعلم الآلي. قبل انضمامه إلى AWS، عمل كيتا في مجال التجارة الإلكترونية كعالم أبحاث يعمل على تطوير أنظمة استرجاع الصور للبحث عن المنتجات. كيتا حاصل على درجة الدكتوراه في العلوم من جامعة طوكيو.
جاستن بيرتل هو مهندس الحلول الرئيسي في Amazon Web Services. ويقدم بانتظام المشورة لعملاء الذكاء الاصطناعي المبدعين في تصميم البنية التحتية الخاصة بهم ونشرها وتوسيع نطاقها. وهو متحدث منتظم في مؤتمرات AWS، بما في ذلك re:Invent، بالإضافة إلى أحداث AWS الأخرى. حصل جاستن على درجة البكالوريوس في نظم المعلومات الإدارية من جامعة تكساس في أوستن ودرجة الماجستير في هندسة البرمجيات من جامعة سياتل.
- 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/introducing-amazon-sagemaker-hyperpod-to-train-foundation-models-at-scale/
- :يكون
- :أين
- $ UP
- 1
- 100
- 12
- 14
- 24
- 7
- a
- القدرة
- من نحن
- معجل
- المعجلات
- استمر
- الوصول
- إمكانية الوصول
- الوصول
- حسابي
- في
- إضافة
- إضافي
- عناوين
- إدارة
- إداري
- مميزات
- بعد
- AI
- الكل
- توزيع
- السماح
- يسمح
- أيضا
- أمازون
- الأمازون SageMaker
- أمازون ويب سيرفيسز
- الأمريكتين
- المبالغ
- an
- و
- أي وقت
- التقديم
- معماري
- هي
- تنشأ
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي وآلة التعلم
- AS
- آسيا
- المحيط الآسيوي
- أسوشيتد
- At
- أوستن
- الآلي
- تلقائيا
- توفر
- متاح
- AWS
- خلفية
- BE
- يصبح
- قبل
- السلوكيات
- ما بين
- المليارات
- حجب
- نساعدك في بناء
- ابني
- الأعمال
- by
- تسمى
- CAN
- قدرات
- قدرة
- الطاقة الإنتاجية
- الرئيس التنفيذي
- تحدى
- التحديات
- التغييرات
- التحقق
- الشيكات
- اختار
- زبون
- كتلة
- الكود
- جماعي
- يأتي
- Communication
- مجال الاتصالات
- حول الشركة
- إكمال
- مكونات
- إحصاء
- الحوسبة
- المؤتمرات
- الاعداد
- تكوين
- التواصل
- صلة
- التواصل
- كنسولات
- استمر
- مراقب
- التكلفة
- مكلفة
- التكاليف
- خلق
- خلق
- خلق
- حاليا
- على
- العملاء
- تصميم
- حسب الطلب
- دورة
- دورات
- لوحة أجهزة القياس
- البيانات
- أيام
- صفقة
- الترتيب
- الدرجة العلمية
- نشر
- نشر
- نشر
- تصميم
- مطلوب
- مفصلة
- تفاصيل
- تطوير
- تطوير
- التطوير التجاري
- مختلف
- التوزيع
- رقمي
- تشويش
- وزعت
- الحوسبة الموزعة
- التدريب الموزع
- بإمكانك تحميله
- اثنان
- أثناء
- كل
- التجارة الإلكترونية
- إما
- القضاء
- تمكين
- نقطة النهاية
- الهندسة
- ضمان
- كامل
- البيئة
- بيئي
- إنشاء
- أوروبا
- حتى
- الحدث/الفعالية
- أحداث
- مثال
- متحمس
- ذو تكلفة باهظة
- احتفل على
- الوجه
- فشل
- فشل
- فشل
- الفشل
- الأسر
- أسرع
- خاطئ
- الميزات
- المميزات
- قم بتقديم
- الاسم الأول
- ركز
- اتباع
- متابعيك
- في حالة
- سابقا
- وجدت
- دورة تأسيسية
- مؤسس
- المؤسس والرئيس التنفيذي
- أربعة
- الإطار
- فرانكفورت
- متكرر
- كثيرا
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- تماما
- على العموم
- ولدت
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- GitHub جيثب:
- هدف
- الذهاب
- يحكم
- منح
- تجمع
- مجموعات
- مقبض
- أجهزة التبخير
- يملك
- وجود
- he
- رئيس
- الشفاء
- صحة الإنسان
- صحي
- ثقيل
- رفع أحمال ثقيلة
- يساعد
- مرتفع
- رفيع المستوى
- أداء عالي
- أعلى
- جدا
- له
- يحمل
- مضيف
- كيفية
- كيفية
- HPC
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- مئات
- ID
- هوية
- الخمول
- if
- صورة
- فوري
- تنفيذ
- تحسن
- in
- تتضمن
- شامل
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- العالمية
- معلومات
- نظم المعلومات
- البنية التحتية
- المدخلات
- تثبيت
- تثبيت
- مثل
- تعليمات
- المتكاملة
- يدمج
- رؤيتنا
- تفاعل
- التفاعلية
- السطح البيني
- متقطع
- إلى
- إدخال
- المشاركة
- أيرلندا
- مسائل
- IT
- وظيفة
- المشــاريــع
- انضمام
- JPG
- جسون
- جوستين
- معروف
- كبير
- على نطاق واسع
- كمون
- الى وقت لاحق
- آخر
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- المكتبات
- المكتبة
- حقوق الملكية الفكرية
- دورة حياة
- تجميل
- مثل
- خط
- لينكس
- اللاما نوع من الجمال
- محلي
- سجل
- تسجيل الدخول
- بحث
- يبدو مثل
- فقدان
- منخفض
- آلة
- آلة التعلم
- المحافظة
- الحفاظ على
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- تمكن
- إدارة
- مدير
- تجارة
- سادة
- أمر
- تعظيم
- مييتااا
- دقيقة
- ML
- موضة
- نموذج
- عارضات ازياء
- تقدم
- مراقبة
- مراقبة
- مراقبة
- المقبلة.
- الأكثر من ذلك
- خاصة
- الاسم
- محلي
- قائمة الإختيارات
- حاجة
- بحاجة
- الحاجة
- شبكة
- جديد
- مزايا جديدة
- العقدة
- العقد
- لاحظ
- الآن
- NVIDIA
- of
- أوهايو
- on
- على الطلب
- ONE
- جاكيت
- المصدر المفتوح
- تعمل
- تشغيل
- التحسين
- تحسين
- or
- تزامن
- ولاية أوريغون
- لنا
- أخرى
- لنا
- الناتج
- على مدى
- سلمي
- خبز
- موازية
- المعلمة
- المعلمات
- مرور
- مسار
- نفذ
- أداء
- رسالة دكتوراه
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- المساعد
- الرائج
- منشور
- محتمل
- إعداد
- سابق
- سابقا
- رئيسي
- قبل
- خاص
- استباقية
- والمضي قدما
- معالجة
- المنتج
- التقدّم
- مشروع ناجح
- المقدمة
- ويوفر
- توفير
- نشر
- كمية
- RE
- موصى به
- استرجاع
- تخفيض
- الرجوع
- منطقة
- المناطق
- منتظم
- بانتظام
- إزالة
- يصلح
- يحل محل
- إستبدال
- طلب
- تطلب
- يتطلب
- بحث
- البحث والتطوير
- حجز
- حجز
- مرن
- مورد
- الموارد
- استجابة
- مسؤول
- استئنف
- النوع
- التوجيه
- القواعد
- يجري
- تشغيل
- يدير
- sagemaker
- نفسه
- حفظ
- حجم
- التحجيم
- علوم
- عالم
- سيناريو
- مخطوطات
- sdks
- سلس
- بحث
- سياتل
- أمن
- انظر تعريف
- قطعة
- كبير
- خدمة
- الخدمة
- خدماتنا
- الجلسة
- طقم
- مشاركة
- ينبغي
- أظهرت
- وبالمثل
- الاشارات
- مبسط
- سنغافورة
- عزباء
- الأصغر
- تطبيقات الكمبيوتر
- تطوير البرمجيات
- هندسة البرمجيات
- الحلول
- حل
- مصدر
- مكبرات الصوت
- متخصص
- محدد
- محدد
- أنفق
- انقسم
- استقرار
- مستقر
- المعايير
- بداية
- دولة من بين الفن
- الحالة
- خطوات
- تخزين
- متجر
- صريح
- دراسات
- تسليم
- تقدم
- المقدمة
- الشبكة الفرعية
- هذه
- بدلة
- جناح
- ملخص
- الدعم
- دعم
- بالتأكيد
- سيدني
- المزامنة.
- نظام
- أنظمة
- جدول
- أخذ
- تقني
- عشرات
- محطة
- تكساس
- من
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- تشبه
- هم
- الآلاف
- عبر
- طوال
- الوقت
- إلى
- اليوم
- tokenize
- طوكيو
- قطار
- قادة الإيمان
- تحويل
- نوع
- أنواع
- مع
- جامعة
- جامعة طوكيو
- تحديث
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- يستخدم
- استخدام
- سهل حياتك
- استخدام
- مختلف
- كبير
- الإصدار
- بواسطة
- المزيد
- فرجينيا
- افتراضي
- قم بزيارتنا
- تجول
- وكان
- طريق..
- we
- الويب
- خدمات ويب
- أسابيع
- حسن
- متى
- التي
- في حين
- على نحو واسع
- ويكيبيديا
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- عمل
- عامل
- سوف
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت