আজ, আমরা ঘোষণা করতে পেরে আনন্দিত যে গর্ভমুকুল মডেল এখন গ্রাহকদের জন্য উপলব্ধ আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট. Gemma একটি পরিবার ভাষার মডেল Google-এর জেমিনি মডেলের উপর ভিত্তি করে, টেক্সটের 6 ট্রিলিয়ন টোকেন পর্যন্ত প্রশিক্ষিত। জেমা পরিবার দুটি আকার নিয়ে গঠিত: একটি 7 বিলিয়ন প্যারামিটার মডেল এবং একটি 2 বিলিয়ন প্যারামিটার মডেল। এখন, আপনি Gemma 2B এবং Gemma 7B পূর্বপ্রশিক্ষিত এবং নির্দেশ-সুরিত মডেলগুলি এর মধ্যে ব্যবহার করতে পারেন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট. জাম্পস্টার্ট হল সেজমেকারের মেশিন লার্নিং (এমএল) হাব যা বিল্ট-ইন অ্যালগরিদম এবং এন্ড-টু-এন্ড সলিউশন টেমপ্লেট ছাড়াও ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদান করে যাতে আপনাকে দ্রুত ML-এর সাথে শুরু করতে সহায়তা করে।
এই পোস্টে, আমরা কীভাবে জেমা মডেল স্থাপন করব এবং সেজমেকার জাম্পস্টার্টে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এটিকে সূক্ষ্ম টিউন করব। সম্পূর্ণ নোটবুক পাওয়া যায় GitHub.
জেমা মডেল
গর্ভমুকুল লাইটওয়েট একটি পরিবার, অত্যাধুনিক মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত একই গবেষণা এবং প্রযুক্তি থেকে নির্মিত মিথুনরাশি মডেল Google DeepMind এবং Google জুড়ে অন্যান্য দল দ্বারা বিকাশিত, Gemma জেমিনি দ্বারা অনুপ্রাণিত। জেমা টেক্সট ডোমেনে শক্তিশালী সাধারণ ক্ষমতা প্রদর্শন করে এবং স্কেলে অত্যাধুনিক বোঝাপড়া এবং যুক্তি দক্ষতা প্রদর্শন করে। প্রশ্ন উত্তর, কমনসেন্স যুক্তি, গণিত এবং বিজ্ঞান এবং কোডিং সহ বিভিন্ন ডোমেনে অনুরূপ বা বৃহত্তর স্কেলের অন্যান্য সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ মডেলের তুলনায় এটি আরও ভাল কর্মক্ষমতা অর্জন করে। Gemma মডেলের ওজন প্রকাশ করেছে ডেভেলপারের উদ্ভাবনকে সমর্থন করার জন্য। Gemma একটি নতুন সঙ্গে চালু করা হয়েছিল দায়ী জেনারেটিভ এআই টুলকিট যেটি Gemma এর সাথে নিরাপদ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য নির্দেশিকা এবং প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
সেজমেকারে ফাউন্ডেশন মডেল
Hugging Face, PyTorch Hub, এবং TensorFlow Hub সহ জনপ্রিয় মডেল হাব থেকে জাম্পস্টার্ট বিভিন্ন মডেলে অ্যাক্সেস প্রদান করে, যা আপনি সেজমেকারে আপনার এমএল ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লোতে ব্যবহার করতে পারেন। ML-এর সাম্প্রতিক অগ্রগতিগুলি একটি নতুন শ্রেণীর মডেলের জন্ম দিয়েছে যা নামে পরিচিত ভিত্তি মডেল, যা সাধারণত কোটি কোটি প্যারামিটারের উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং টেক্সট সংক্ষিপ্তকরণ, ডিজিটাল শিল্প তৈরি করা এবং ভাষা অনুবাদের মতো বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে অভিযোজিত হয়। যেহেতু এই মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যয়বহুল, গ্রাহকরা এই মডেলগুলিকে নিজেরাই প্রশিক্ষিত করার পরিবর্তে বিদ্যমান প্রাক-প্রশিক্ষিত ফাউন্ডেশন মডেলগুলি ব্যবহার করতে চান এবং প্রয়োজন অনুসারে সেগুলিকে সূক্ষ্ম সুর করতে চান৷ সেজমেকার মডেলগুলির একটি কিউরেটেড তালিকা সরবরাহ করে যা আপনি সেজমেকার কনসোলে বেছে নিতে পারেন।
আপনি এখন জাম্পস্টার্টের মধ্যে বিভিন্ন মডেল প্রদানকারীর কাছ থেকে ফাউন্ডেশন মডেলগুলি খুঁজে পেতে পারেন, যা আপনাকে দ্রুত ফাউন্ডেশন মডেলগুলির সাথে শুরু করতে সক্ষম করে৷ আপনি বিভিন্ন কাজ বা মডেল প্রদানকারীদের উপর ভিত্তি করে ভিত্তি মডেল খুঁজে পেতে পারেন এবং মডেলের বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহারের শর্তাবলী পর্যালোচনা করতে পারেন। আপনি একটি পরীক্ষা UI উইজেট ব্যবহার করে এই মডেলগুলি চেষ্টা করতে পারেন। আপনি যখন স্কেলে একটি ফাউন্ডেশন মডেল ব্যবহার করতে চান, আপনি মডেল প্রদানকারীদের থেকে পূর্ব-নির্মিত নোটবুকগুলি ব্যবহার করে SageMaker ছেড়ে না দিয়ে তা করতে পারেন। যেহেতু মডেলগুলি হোস্ট করা এবং AWS-এ স্থাপন করা হয়, আপনার ডেটা, মডেলের মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা হোক বা স্কেলে ব্যবহার করা হোক না কেন, তৃতীয় পক্ষের সাথে ভাগ করা হয় না।
আসুন জেনে নেই কিভাবে আপনি লামা গার্ড মডেলটি জাম্পস্টার্টে ব্যবহার করতে পারেন।
জাম্পস্টার্টে জেমা মডেলটি অন্বেষণ করুন
আপনি SageMaker স্টুডিও UI এবং SageMaker Python SDK-তে সেজমেকার জাম্পস্টার্টের মাধ্যমে জেমা ফাউন্ডেশন মডেলগুলি অ্যাক্সেস করতে পারেন। এই বিভাগে, আমরা সেজমেকার স্টুডিওতে মডেলগুলি কীভাবে আবিষ্কার করব তা নিয়ে যাই।
সেজমেকার স্টুডিও হল একটি ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDE) যা একটি একক ওয়েব-ভিত্তিক ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস প্রদান করে যেখানে আপনি ডেটা প্রস্তুত করা থেকে শুরু করে আপনার ML মডেলগুলি তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন পর্যন্ত সমস্ত ML ডেভেলপমেন্ট পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করতে উদ্দেশ্য-নির্মিত সরঞ্জামগুলি অ্যাক্সেস করতে পারেন৷ কীভাবে শুরু করবেন এবং সেজমেকার স্টুডিও সেট আপ করবেন সে সম্পর্কে আরও বিশদের জন্য দেখুন অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও.
সেজমেকার স্টুডিওর জন্য এডব্লিউএস ম্যানেজমেন্ট কনসোলে, সেজমেকার জাম্পস্টার্টের অধীনে যান পূর্বনির্মাণ এবং স্বয়ংক্রিয় সমাধান. জাম্পস্টার্টে পূর্ব-প্রশিক্ষিত মডেল, নোটবুক এবং পূর্বনির্মাণ সমাধান রয়েছে।
সেজমেকার জাম্পস্টার্ট ল্যান্ডিং পৃষ্ঠায়, আপনি জেমমা অনুসন্ধান করে জেমা মডেলটি খুঁজে পেতে পারেন।
তারপরে আপনি জেমা 2B, জেমা 7B, জেমা 2B নির্দেশ এবং জেমা 7B নির্দেশ সহ বিভিন্ন জেমা মডেল ভেরিয়েন্ট থেকে নির্বাচন করতে পারেন।
মডেলের বিবরণ যেমন লাইসেন্স, প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা এবং মডেলটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা দেখতে মডেল কার্ডটি বেছে নিন। আপনি একটি খুঁজে পাবেন স্থাপন করুন বোতাম, যা আপনাকে একটি ল্যান্ডিং পৃষ্ঠায় নিয়ে যায় যেখানে আপনি একটি উদাহরণ পেলোড সহ অনুমান পরীক্ষা করতে পারেন।
SageMaker Python SDK এর সাথে Gemma স্থাপন করুন
আপনি জাম্পস্টার্টে জেমার স্থাপনা দেখানো কোড এবং কীভাবে স্থাপন করা মডেলটি ব্যবহার করবেন তার একটি উদাহরণ খুঁজে পেতে পারেন এই GitHub নোটবুক।
SageMaker মডেল হাব মডেল আইডি এবং Gemma স্থাপন করার সময় ব্যবহার করার জন্য মডেল সংস্করণ নির্বাচন করে শুরু করুন।
নিম্নলিখিত টেবিল থেকে একটি মডেল আইডি চয়ন করুন, যা জাম্পস্টার্ট স্থাপনার জন্য ডিফল্ট কনফিগারেশন বিকল্পগুলির বিবরণ দেয়। 256 হাজার টোকেনের বড় শব্দভান্ডারের কারণে, Gemma 7B শুধুমাত্র একটি A10G GPU-তে ফিট হতে পারে যখন 1 হাজার প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য সমর্থন করে। এই কারণে, জাম্পস্টার্ট Gemma 7B-এর জন্য একটি বড় ডিফল্ট উদাহরণ ব্যবহার করে।
মডেল আইডি | ডিফল্ট অনুমান উদাহরণ | টেনসর সমান্তরাল ডিগ্রী | সমর্থিত প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য |
huggingface-llm-gemma-2b | ml.g5.xlarge | 1 | 8k |
huggingface-llm-gemma-2b-নির্দেশ | ml.g5.xlarge | 1 | 8k |
huggingface-llm-gemma-7b | ml.g5.12x বড় | 4 | 8k |
huggingface-llm-gemma-7b-নির্দেশ | ml.g5.12x বড় | 4 | 8k |
আপনি এখন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট ব্যবহার করে মডেলটি স্থাপন করতে পারেন। নিম্নলিখিত কোডটি ডিফল্ট উদাহরণ ব্যবহার করে ml.g5.12xlarge
অনুমান এন্ডপয়েন্টের জন্য আপনি পাস করে মডেলটিকে অন্যান্য উদাহরণের ধরনে স্থাপন করতে পারেন instance_type
মধ্যে JumpStartModel
ক্লাস স্থাপনে 5-10 মিনিট সময় লাগতে পারে।
সফল স্থাপনার জন্য, আপনাকে অবশ্যই ম্যানুয়ালি পরিবর্তন করতে হবে accept_eula
মডেলের ডিপ্লয় পদ্ধতিতে যুক্তি True
. এই মডেলটি টেক্সট-জেনারেশন-ইনফারেন্স (TGI) ডিপ লার্নিং কন্টেইনার ব্যবহার করে স্থাপন করা হয়েছে।
শেষ বিন্দু আহ্বান করুন
আপনি প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে থেকে উদাহরণ পেলোড পুনরুদ্ধার করতে পারেন JumpStartModel
বস্তু এটি আপনাকে প্রাক-ফরম্যাট করা নির্দেশনা প্রম্পটগুলি পর্যবেক্ষণ করে শুরু করতে সাহায্য করবে যা জেমা গ্রহণ করতে পারে।
আমরা নির্দিষ্ট প্রম্পটগুলি দেখার আগে, আসুন জেমা ইন্সট্রাক্ট মডেলগুলির জন্য চ্যাট টেমপ্লেটটি বিবেচনা করি।
এখানে, আপনি আপনার প্রম্পট রাখুন [USER_PROMPT]
অবস্থান একটি সিস্টেম নির্দেশের জন্য কোন সমর্থন নেই; পরিবর্তে, আপনি ব্যবহারকারীর প্রম্পটে পছন্দসই নির্দেশনা প্রিপেন্ড করতে পারেন। অতিরিক্তভাবে, যদি আপনার একটি বহুমুখী কথোপকথন থাকে, তাহলে মডেল প্রম্পটটি প্রয়োজন অনুসারে ব্যবহারকারী এবং সহকারীর মধ্যে বিকল্প হতে পারে।
এখন কয়েকটি নির্দেশের উদাহরণ বিবেচনা করুন। এখানে, আপনি জেমাকে একটি হ্যালো ওয়ার্ল্ড প্রোগ্রাম লিখতে বলুন।
নিম্নলিখিত প্রত্যাশিত আউটপুট:
এর পরে, একটি কবিতা লেখার সৃজনশীল কাজের জন্য জেমাকে আহ্বান করুন।
নিম্নলিখিত আউটপুট:
এই বেশ ভাল দেখায়!
এখন, ডিফল্ট জাম্পস্টার্ট ডিপ্লয়মেন্ট কনফিগারেশনের সাথে মডেল পরিবেশনের জন্য লেটেন্সি এবং থ্রুপুট পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্কিং দেখুন। এখানে, আমরা দেখাই কিভাবে মডেল পারফরম্যান্স আপনার সাধারণ এন্ডপয়েন্ট ওয়ার্কলোডের জন্য আলাদা হতে পারে। নিম্নলিখিত সারণীগুলিতে, আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে ছোট আকারের প্রশ্নগুলি (256 ইনপুট শব্দ এবং 256টি আউটপুট টোকেন) বিপুল সংখ্যক সমসাময়িক ব্যবহারকারীর অধীনে বেশ কার্যকরী, প্রতি সেকেন্ডে এক হাজার থেকে দুই হাজার টোকেনের অর্ডারে টোকেন থ্রুপুটে পৌঁছেছে। যাইহোক, ইনপুট শব্দের সংখ্যা জেমার সর্বাধিক সমর্থিত প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য আট হাজার টোকেনের কাছাকাছি আসার সাথে সাথে, শেষ পয়েন্টটি তার ব্যাচিং ক্ষমতাকে পরিপূর্ণ করে - উদাহরণের মেমরি-বাউন্ড সীমাবদ্ধতার কারণে - একযোগে প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেওয়া সমকালীন অনুরোধের সংখ্যা।
এই তথ্যটি কীভাবে বিবেচনা করবেন এবং আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্থাপনার কনফিগারেশনগুলি সামঞ্জস্য করবেন সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন অ্যামাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্টে বেঞ্চমার্ক এবং অপ্টিমাইজ এন্ডপয়েন্ট স্থাপনা.
. | থ্রুপুট (টোকেন/গুলি) | ||||||||||
সমসাময়িক ব্যবহারকারী | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 | |||
মডেল | দৃষ্টান্তের ধরণ | ইনপুট শব্দ | আউটপুট টোকেন | . | . | . | . | . | . | . | . |
gemma-2b-নির্দেশ | ml.g5.xlarge | 256 | 256 | 73 | 137 | 262 | 486 | 829 | 1330 | 1849 | 1834 |
2048 | 256 | 69 | 126 | 227 | 373 | 537 | 704 | 764 | - | ||
7936 | 256 | 60 | 100 | 147 | 195 | 226 | 230 | - | - | ||
gemma-7b-নির্দেশ | ml.g5.12x বড় | 256 | 256 | 62 | 119 | 227 | 413 | 601 | 811 | 937 | 962 |
2048 | 256 | 56 | 100 | 172 | 245 | 267 | 273 | - | - | ||
7936 | 256 | 44 | 67 | 77 | 77 | 78 | - | - | - |
. | P50 লেটেন্সি (ms/টোকেন) | ||||||||||
সমসাময়িক ব্যবহারকারী | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 | |||
মডেল | দৃষ্টান্তের ধরণ | ইনপুট শব্দ | আউটপুট টোকেন | . | . | . | . | . | . | . | . |
gemma-2b-নির্দেশ | ml.g5.xlarge | 256 | 256 | 13 | 14 | 15 | 16 | 19 | 23 | 33 | 49 |
2048 | 256 | 14 | 15 | 17 | 20 | 28 | 43 | 79 | - | ||
7936 | 256 | 16 | 19 | 26 | 39 | 68 | 136 | - | - | ||
Gemma-7b-নির্দেশ | ml.g5.12x বড় | 256 | 256 | 16 | 16 | 17 | 19 | 26 | 38 | 57 | 110 |
2048 | 256 | 17 | 19 | 23 | 32 | 52 | 119 | - | - | ||
7936 | 256 | 22 | 29 | 45 | 105 | 197 | - | - | - |
SageMaker Python SDK ব্যবহার করে Gemma ফাইন-টিউন করুন
এর পরে, আমরা আপনাকে দেখাই যে কীভাবে একটি কথোপকথন-ফরম্যাটেড ডেটাসেটে জেমা 7B নির্দেশ মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে হয় QLoRA প্রযুক্তি. পূর্বে উল্লেখ করা হয়েছে, 256 হাজারের বড় শব্দভান্ডার এবং 8 হাজার প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্যের কারণে, জাম্পস্টার্ট QLoRA ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য নিম্নলিখিত ডিফল্ট কনফিগারেশনগুলি অফার করে।
মডেল আইডি | ডিফল্ট প্রশিক্ষণ উদাহরণ | সর্বাধিক ইনপুট ক্রম দৈর্ঘ্য | প্রতি ডিভাইস প্রশিক্ষণ ব্যাচ আকার | গ্রেডিয়েন্ট সঞ্চয় পদক্ষেপ |
huggingface-llm-gemma-2b | ml.g5.2x বড় | 1024 | 1 | 4 |
huggingface-llm-gemma-2b-নির্দেশ | ml.g5.2x বড় | 1024 | 1 | 4 |
huggingface-llm-gemma-7b | ml.g5.12x বড় | 2048 | 1 | 4 |
huggingface-llm-gemma-7b-নির্দেশ | ml.g5.12x বড় | 2048 | 1 | 4 |
কথোপকথন বিন্যাসে ডেটাসেট লোড এবং প্রক্রিয়া করা যাক। এই প্রদর্শনের জন্য উদাহরণ ডেটাসেট হল OpenAssistant এর টপ-1 কথোপকথনের থ্রেড.
প্রশিক্ষণের ডেটা JSON লাইনে প্রণয়ন করা উচিত (.jsonl
) বিন্যাস, যেখানে প্রতিটি লাইন কথোপকথনের একটি সেট উপস্থাপন করে একটি অভিধান। JSON লাইন ফাইলের মধ্যে একটি উদাহরণ নীচে দেখানো হয়েছে। কিভাবে ডেটাসেট প্রক্রিয়া করতে হয় তার বিস্তারিত জানার জন্য, নোটবুক দেখুন GitHub.
প্রশিক্ষণ স্ক্রিপ্টের অন্তর্নিহিত, জাম্পস্টার্ট HuggingFace ব্যবহার করে SFTTtrainer সঙ্গে QLoRA এবং ফ্ল্যাশ অ্যাটেনশন. ফ্ল্যাশ মনোযোগ স্কেলিং দক্ষতা সক্ষম করে, যার ফলে দ্রুত প্রশিক্ষণ এবং অনুমান হয়। চ্যাট-ভিত্তিক ফাইন-টিউনিং ছাড়াও, জাম্পস্টার্ট QLoRA-এর সাথে নির্দেশনা এবং ডোমেন অভিযোজন ফাইন-টিউনিং সমর্থন করে। বিস্তারিত জানার জন্য, নোটবুক দেখুন GitHub.
ফাইন-টিউনিংয়ের পরে, আপনি একটি সেজমেকার এন্ডপয়েন্টে ফাইন-টিউনড মডেল স্থাপন করতে পারেন।
আপনি SageMaker এন্ডপয়েন্টের সাথে কথোপকথনের ডেটাতে মডেলটি ফাইন-টিউন করা নির্বাচন করতে পারেন HuggingFace বার্তা API বৈশিষ্ট্য একটি বিকল্প পদ্ধতি হিসাবে। মেসেজ এপিআই বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করার সুবিধা হল যে এটি ব্যবহারকারীদের ক্যোয়ারী উদাহরণগুলিকে নিম্নোক্ত সারণীতে দেখানো রও ফরম্যাটে পাস করতে দেয় এবং এন্ডপয়েন্টের মধ্যে chat_template ক্যোয়ারী উদাহরণগুলিকে মডেলে পাঠানোর আগে সঠিক বিন্যাসে রূপান্তর করে। বিশদ বিবরণের জন্য, সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের পরে স্থাপনার বিভাগটি দেখুন নোটবই.
একটি এন্ডপয়েন্টে ফাইন-টিউনড মডেল স্থাপন করার পরে, আপনি প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং সূক্ষ্ম-টিউন করা জেমা মডেল থেকে আউটপুট প্রতিক্রিয়া তুলনা করতে পারেন। উদাহরণগুলি পরীক্ষার ডেটা থেকে সংগ্রহ করা হয়, যা প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে একটি হোল্ড-আউট সেট। অনুমান পরামিতি হয় max_tokens
512 হিসাবে, top_p
0.9 হিসাবে, temperature
হিসাবে 0.4, এবং top_k
50 হিসাবে।
আপনি সূক্ষ্ম টিউনিং ফলাফলের সাথে দেখতে পাচ্ছেন, এজেন্ট উত্তরগুলি আরও সঠিক।
আপনার সূক্ষ্ম সুর করা মডেলগুলিকে আরও মূল্যায়ন করতে, আপনি অন্বেষণ করতে পারেন Amazon SageMaker Clarify এর সাথে FM মূল্যায়ন বেস মডেলের তুলনায় আপনার সূক্ষ্ম সুর করা মডেলটি কীভাবে পারফর্ম করে তা দেখতে।
উপকরণ | কঠিন সত্য | থেকে প্রতিক্রিয়া ভিত্তি মডেল | সূক্ষ্ম সুর করা মডেল থেকে প্রতিক্রিয়া | |
1 |
ব্যবহারকারী: আমি আমার শব্দভাণ্ডার নিয়ে কাজ করতে চাই, আপনি কি আমাকে এমন কিছু সহজ উপায় দিতে পারেন যাতে আমি আমার বাক্যের বৈচিত্র্য বাড়াতে ব্যবহার করার জন্য নতুন শব্দ খুঁজে পেতে পারি? সহকারী: অবশ্যই! আপনার শব্দভান্ডার উন্নত করা একটি চলমান প্রক্রিয়া, কিন্তু এখানে নতুন শব্দ খুঁজে বের করার এবং আপনার বাক্যের বৈচিত্র্য বাড়ানোর কিছু সহজ উপায় রয়েছে: 1. ব্যাপকভাবে পড়ুন: বিভিন্ন জেনার এবং বিষয়ের বই, নিবন্ধ এবং ব্লগ পড়া আপনাকে নতুন শব্দ এবং বাক্যাংশের কাছে উন্মোচিত করে। আপনি যে কোন অপরিচিত শব্দের মুখোমুখি হন তা নোট করুন এবং তাদের অর্থ সন্ধান করুন। 2. একটি থিসরাস ব্যবহার করুন: যখনই আপনি লিখুন বা পড়ুন, সাধারণভাবে ব্যবহৃত শব্দগুলির প্রতিশব্দ খুঁজে পেতে একটি থিসরাস ব্যবহার করুন। এটি আপনাকে শুধুমাত্র নতুন শব্দ শিখতে সাহায্য করে না বরং তাদের অর্থের সূক্ষ্ম পার্থক্য সম্পর্কে আপনার বোঝার উন্নতি করে। 3. ওয়ার্ড-এ-ডে ক্যালেন্ডার বা অ্যাপস: একটি ওয়ার্ড-এ-ডে ইমেলে সাবস্ক্রাইব করুন বা একটি শব্দভাণ্ডার-বিল্ডিং অ্যাপ ডাউনলোড করুন। এই সরঞ্জামগুলি আপনাকে প্রতিদিন একটি নতুন শব্দের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়, এর অর্থ, উচ্চারণ এবং ব্যবহারের উদাহরণ সহ। 4. একটি বই ক্লাব বা আলোচনা গোষ্ঠীতে যোগ দিন: বই, নিবন্ধ, বা অন্য কোন বিষয় সম্পর্কে কথোপকথন এবং আলোচনায় জড়িত হওয়া আপনাকে বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি এবং নতুন শব্দভান্ডারের কাছে উন্মোচিত করে। অন্যদের মনোযোগ সহকারে শুনুন এবং প্রসঙ্গে নতুন শব্দ ব্যবহার করার চেষ্টা করুন। 5. শব্দের গেম খেলুন: স্ক্র্যাবল, বোগল এবং ক্রসওয়ার্ড পাজলের মতো গেমগুলি আপনার শব্দভান্ডারের দক্ষতাকে চ্যালেঞ্জ করে এবং আপনাকে একটি আনন্দদায়ক উপায়ে নতুন শব্দ শিখতে সাহায্য করে৷ 6. মুভি, টিভি শো, বা ডকুমেন্টারি দেখুন: ভিজ্যুয়াল মিডিয়া প্রায়শই বিভিন্ন ভাষা, স্ল্যাং এবং জারগন ব্যবহার করে। সাবটাইটেল সহ সিনেমা, টিভি শো বা ডকুমেন্টারি দেখা আপনাকে নতুন শব্দগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে এবং মনে রাখতে সাহায্য করতে পারে। 7. লেখার অভ্যাস করুন: নিয়মিত গল্প, প্রবন্ধ বা জার্নাল এন্ট্রি লেখা আপনাকে নতুন শব্দ এবং বাক্যাংশ ব্যবহার করতে উৎসাহিত করে। আপনার শব্দভাণ্ডার প্রসারিত করতে বিভিন্ন লেখার শৈলী এবং ঘরানার সাথে পরীক্ষা করুন। 8. একটি নতুন শব্দের ব্যুৎপত্তি শিখুন: একটি শব্দের উত্স এবং ইতিহাস বোঝা এটি মনে রাখা এবং সঠিকভাবে ব্যবহার করা সহজ করে তুলতে পারে। ব্যুৎপত্তি নিয়ে গবেষণা করা আপনাকে সম্পর্কিত শব্দ এবং ধারণার কাছেও প্রকাশ করে। 9. ফ্ল্যাশকার্ড বা স্পেসড রিপিটেশন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করুন: নতুন শব্দ, তাদের অর্থ এবং উদাহরণ বাক্য দিয়ে ফ্ল্যাশকার্ড তৈরি করুন। নিয়মিত সেগুলি পর্যালোচনা করুন বা আপনার শেখার অপ্টিমাইজ করতে আনকির মতো স্পেসযুক্ত পুনরাবৃত্তি সফ্টওয়্যার ব্যবহার করুন। 10. ব্যক্তিগত লক্ষ্য নির্ধারণ করুন: অর্জনযোগ্য লক্ষ্য নির্ধারণ করুন, যেমন প্রতি সপ্তাহে পাঁচটি নতুন শব্দ শেখা। আপনার অগ্রগতির উপর নজর রাখুন এবং আপনার লক্ষ্য পূরণের জন্য নিজেকে পুরস্কৃত করুন। ধারাবাহিকভাবে এই কৌশলগুলিকে আপনার দৈনন্দিন রুটিনে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, আপনি ধীরে ধীরে একটি বৈচিত্র্যময় এবং শক্তিশালী শব্দভাণ্ডার তৈরি করবেন। ব্যবহারকারী: হুম, আমি পড়ার ধারণাটি সত্যিই পছন্দ করি। আপনি কি আমাকে একটি দুর্দান্ত বিজ্ঞান-কল্পকাহিনী থ্রিলার সুপারিশ করতে পারেন যা আমি পড়তে পারি? |
সহকারী: অবশ্যই! এখানে বিজ্ঞান-কল্পকাহিনী থ্রিলারগুলির জন্য কয়েকটি সুপারিশ রয়েছে যা আপনি উপভোগ করতে পারেন: 1. লিউ সিক্সিনের "দ্য থ্রি-বডি প্রবলেম" - এই পুরস্কার বিজয়ী উপন্যাসটি মানবতা এবং একটি এলিয়েন সভ্যতার মধ্যে প্রথম যোগাযোগ এবং এর ফলে রাজনৈতিক ও ব্যক্তিগত প্রভাবগুলিকে অন্বেষণ করে। এটি একটি আকর্ষক এবং চিন্তা-প্ররোচনামূলক পঠন যা অস্তিত্ব এবং মহাবিশ্বের প্রকৃতি সম্পর্কে গভীর প্রশ্নের মধ্যে পড়ে। 2. জেফ ভ্যান্ডারমিয়ারের "বিনাশ" - এই উপন্যাসটি বিজ্ঞানীদের একটি গ্রুপকে অনুসরণ করে যখন তারা "এরিয়া এক্স" নামে পরিচিত একটি রহস্যময় এলাকায় প্রবেশ করে, যেখানে তারা অদ্ভুত এবং অস্বস্তিকর ঘটনার সম্মুখীন হয়। তারা যখন এই অঞ্চলের গভীরে প্রবেশ করে, তারা বাস্তবতার প্রকৃতি এবং তাদের চারপাশের জগত সম্পর্কে অন্ধকার রহস্য উদঘাটন করতে শুরু করে। 3. ব্লেক ক্রাউচের "ডার্ক ম্যাটার" - এই উপন্যাসটি জেসন ডেসেন নামে একজন উজ্জ্বল পদার্থবিদকে অনুসরণ করে, যাকে অপহরণ করে একটি সমান্তরাল মহাবিশ্বে নিয়ে যাওয়া হয়। যখন সে তার নিজের বাস্তবতায় ফিরে যাওয়ার পথ খুঁজে বের করার চেষ্টা করে, তাকে অবশ্যই তার নিজের পছন্দ এবং তার কর্মের পরিণতির মুখোমুখি হতে হবে। 4. মাইকেল ক্রিচটনের "দ্য অ্যান্ড্রোমিডা স্ট্রেন" - এই ক্লাসিক উপন্যাসটি বিজ্ঞানীদের একটি দলকে অনুসরণ করে যখন তারা পৃথিবীতে অবতরণ করা একটি মারাত্মক বহির্জাগতিক জীবাণু ধারণ ও অধ্যয়ন করার চেষ্টা করে। জীবাণুকে নিরপেক্ষ করার উপায় খুঁজে বের করার জন্য তারা সময়ের বিরুদ্ধে দৌড়ানোর সাথে সাথে তাদের অবশ্যই রাজনৈতিক চক্রান্ত এবং ব্যক্তিগত দ্বন্দ্বের সাথে লড়াই করতে হবে। 5. আর্নেস্ট ক্লাইনের "রেডি প্লেয়ার ওয়ান" - এই উপন্যাসটি একটি ডাইস্টোপিয়ান ভবিষ্যতের মধ্যে সেট করা হয়েছে যেখানে জনসংখ্যার বেশিরভাগ মানুষ তাদের সময় কাটায় একটি ভার্চুয়াল বাস্তবতার জগতে যা OASIS নামে পরিচিত৷ যখন OASIS-এর স্রষ্টা মারা যান এবং একটি লুকানো ইস্টার ডিম খুঁজে বের করার জন্য একটি চ্যালেঞ্জ রেখে যান, তখন একজন তরুণ নায়ক একটি রোমাঞ্চকর অনুসন্ধানে বের হন যা তার জীবনকে চিরতরে বদলে দেবে। আমি আশা করি এই সুপারিশগুলির মধ্যে একটি আপনার আগ্রহের স্ফুরণ করবে! |
সহকারী: পাঠ্যটিতে আপনার পড়ার পছন্দ বা আগ্রহ সম্পর্কে তথ্য নেই, তাই আমি একটি বইয়ের সুপারিশ প্রদান করতে পারি না। |
সহকারী: অবশ্যই, এখানে কয়েকটি বিজ্ঞান-কল্পকাহিনী থ্রিলার সুপারিশ রয়েছে যা আপনি উপভোগ করতে পারেন: - ফ্র্যাঙ্ক হারবার্টের "ডিউন": এই মহাকাব্যিক বিজ্ঞান-কল্পনা উপন্যাসটি আরাকিস মরুভূমিতে স্থাপিত হয়েছে, যেখানে পল আত্রেয়েডস নামে একজন যুবরাজকে একটি প্রতিকূল পরিবেশ এবং বিশ্বাসঘাতক রাজনৈতিক ল্যান্ডস্কেপের চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে হবে। - অ্যান্ডি ওয়েয়ারের "দ্য মার্টিন": এই আকর্ষণীয় সাই-ফাই থ্রিলারটি মার্ক ওয়াটনির গল্প অনুসরণ করে, ধুলোর ঝড়ের পরে মঙ্গল গ্রহে আটকে পড়া একজন নভোচারী, কারণ তিনি বেঁচে থাকার জন্য এবং অবশেষে পৃথিবীতে ফিরে আসার জন্য তার চতুরতা এবং সম্পদ ব্যবহার করেন। - এইচজি ওয়েলস দ্বারা "দ্য টাইম মেশিন": এই ক্লাসিক সাই-ফাই উপন্যাসটি সময় ভ্রমণের ধারণার জন্য একটি দার্শনিক পদ্ধতি গ্রহণ করে, অতীত এবং ভবিষ্যতের পরিবর্তনের পরিণতিগুলি অন্বেষণ করে। - ফিলিপ কে. ডিকের "দ্য ব্লেড রানার": এই নিও-নয়ার সাই-ফাই উপন্যাস, একটি ভবিষ্যত লস অ্যাঞ্জেলেসে সেট করা হয়েছে, মানব এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মিলন এবং সমাজ এবং বাস্তবতার প্রকৃতির উপর এর প্রভাবকে অন্বেষণ করে। - আইজ্যাক আসিমভের "দ্য অ্যান্ড্রয়েডস": এই সাই-ফাই উপন্যাসটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ধারণা এবং এর সম্ভাব্য পরিণতিগুলি অন্বেষণ করে, বিশেষ করে যখন মানুষ উন্নত অ্যান্ড্রয়েড তৈরি করে যা ঐতিহ্যগত মানবিক মূল্যবোধ এবং বিশ্বাসকে চ্যালেঞ্জ করে৷ এগুলি কেবলমাত্র কয়েকটি পরামর্শ, এবং শেষ পর্যন্ত আপনার জন্য সেরা বইটি নির্ভর করবে আপনার ব্যক্তিগত পছন্দ এবং আপনি একটি সাই-ফাই থ্রিলারে কী ধরনের অভিজ্ঞতা খুঁজছেন তার উপর। তবে আমি আশা করি এই সুপারিশগুলি আপনাকে জেনারটি অন্বেষণের জন্য একটি ভাল সূচনা দেবে। আপনার যদি আরও কোনো প্রশ্ন থাকে বা আমি আপনাকে সাহায্য করতে পারি এমন কিছু থাকলে দয়া করে আমাকে জানান। |
2 |
ব্যবহারকারী: VB.NET-এ একটি হ্যালো ওয়ার্ল্ড প্রোগ্রাম লিখুন সহকারী: এই নিন: "`vbnet ব্যবহারকারী: এটিকে $ থেকে ইনপুট নিন এবং তারপর "হ্যালো, ওয়ার্ল্ড!" এর পরিবর্তে "হ্যালো, $" বলুন |
সহকারী: পাবলিক মডিউল হ্যালোওয়ার্ল্ড পাবলিক সাব মেইন() System.Console.WriteLine("আপনার নাম কি?") স্ট্রিং হিসাবে ম্লান নাম = System.Console.ReadLine() System.Console.WriteLine(“Hello,” & name & “!”) শেষ উপ শেষ মডিউল |
সহকারী: “`vbnet পাবলিক মডিউল HelloWorld পাবলিক সাব মেইন() স্ট্রিং হিসাবে ম্লান নাম = Console.ReadLine() Console.WriteLine("হ্যালো," এবং নাম) শেষ উপ শেষ মডিউল |
সহকারী: অবশ্যই! এখানে একটি উদাহরণ: "`vbnet |
3 |
ব্যবহারকারী: একটি বড় ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি প্রকল্প শুরু করার সময় আমাকে করণীয় আইটেমগুলির একটি তালিকা দিন যা মানুষের প্রশ্ন বুঝতে এবং উত্তর দিতে পারে সহকারী: নিম্নোক্ত পদক্ষেপগুলি মানুষের অনুসন্ধানগুলি বোঝা এবং সাড়া দিতে সক্ষম একটি বৃহৎ ভাষার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য একটি প্রকল্প শুরু করার সময় নেওয়া পদক্ষেপগুলির একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা: 1. প্রকল্পের সুযোগ এবং উদ্দেশ্য, লক্ষ্য শ্রোতা স্থাপন করুন। এটি আপনাকে প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি সম্পর্কে একটি প্রাথমিক ধারণা দিতে হবে। আমি একটি পয়েন্ট আরো বিস্তারিত যেতে হবে? ব্যবহারকারী: এই কাজগুলিকে আরও ভাঙতে হবে, আপনি কি অনুগ্রহ করে সামনের কাজগুলির আরও বিশদ বিবরণ সহ একটি আপডেট করা করণীয় তালিকা সরবরাহ করতে পারেন |
সহকারী: এখানে প্রতিটি ধাপের আরও বিস্তারিত ব্রেকডাউন রয়েছে: 1. প্রকল্পের সুযোগ এবং উদ্দেশ্যগুলি স্থাপন করুন: প্রকল্পের লক্ষ্যগুলি এবং লক্ষ্য দর্শকরা কী তা স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা গুরুত্বপূর্ণ৷ এটি আপনাকে কোন ধরণের ডেটা সংগ্রহ করতে হবে এবং কোন মডেল আর্কিটেকচার উপযুক্ত সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে। 2. তথ্য সংগ্রহ এবং প্রিপ্রসেস: এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ ডেটার গুণমান এবং বৈচিত্র্য মডেলটির কার্যকারিতাকে সরাসরি প্রভাবিত করবে৷ প্রি-প্রসেসিং এর মধ্যে ডেটা পরিষ্কার করা, টেক্সট টোকেনাইজ করা এবং শব্দকে সংখ্যাসূচক উপস্থাপনায় রূপান্তর করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। 3. মডেল আর্কিটেকচার নির্বাচন করুন: পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN), ট্রান্সফরমার মডেল এবং কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) সহ বিভিন্ন ধরণের মডেল বেছে নিতে পারেন। পছন্দটি প্রকল্পের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা এবং উপলব্ধ ডেটার পরিমাণের উপর নির্ভর করবে। 4. ডেটাসেট বিভক্ত করুন এবং ডেটা পরিবর্ধন প্রয়োগ করুন: প্রশিক্ষণের সময় মডেলের কার্যকারিতা নিরীক্ষণের জন্য প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার উপসেটে ডেটা বিভক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা অগমেন্টেশন কৃত্রিমভাবে ডেটাসেটের আকার বাড়াতে এবং মডেলের দৃঢ়তা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। 5. ট্রেনের মডেল এবং মনিটর অগ্রগতি: এই ধাপে প্রশিক্ষণের ডেটাতে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, অগ্রগতি নিরীক্ষণ করতে এবং প্রয়োজন অনুসারে হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্য করতে বৈধতা সেট ব্যবহার করে। মডেলটি যাচাইকরণ সেটে ভাল পারফর্ম না করা পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি কয়েকবার পুনরাবৃত্তি করতে হতে পারে। 6. পরীক্ষার সেটে মডেলের মূল্যায়ন করুন: একবার মডেলটি প্রশিক্ষিত হলে, এটির সাধারণীকরণ ক্ষমতা সম্পর্কে ধারণা পেতে একটি পৃথক পরীক্ষা সেটে এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি প্রকৃত ফলাফলের সাথে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর তুলনা করে এবং ত্রুটিগুলি বিশ্লেষণ করে করা যেতে পারে। 7. নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেনের জন্য ফাইন-টিউন: এই ধাপে একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য তার কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য টাস্ক-নির্দিষ্ট ডেটার উপর মডেলটিকে আরও প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। এটি স্থানান্তর শিক্ষার মাধ্যমে করা যেতে পারে, যেখানে একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলকে নতুন ডেটাতে সূক্ষ্ম-টিউন করা হয়, বা সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের মাধ্যমে, যেখানে মডেলটিকে নতুন ডেটাতে স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। 8. ব্যবহারকারীর ইনপুটের জন্য একটি ইন্টারফেস তৈরি করুন: এর মধ্যে একটি ইন্টারফেস ডিজাইন করা জড়িত যা ব্যবহারকারীদের প্রশ্ন বা অনুরোধ ইনপুট করতে এবং মডেল থেকে প্রতিক্রিয়া পেতে দেয়। 9. নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে পরীক্ষা করুন: মডেলটিকে বাস্তব-বিশ্বের সেটিংয়ে স্থাপন করার আগে, এটি একটি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে পরীক্ষা করা এবং ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করা গুরুত্বপূর্ণ৷ এটি মডেলের কোনো ত্রুটি বা পক্ষপাতকে চিহ্নিত করতে সাহায্য করবে এবং উন্নতির সুযোগ দেবে। 10. ক্রমাগত নিরীক্ষণ এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করুন: অবশেষে, মডেলের কার্যকারিতা ক্রমাগত নিরীক্ষণ করা এবং প্রয়োজন অনুসারে আপডেট এবং উন্নতি করা গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে নতুন ডেটা, ফাইন-টিউনিং হাইপারপ্যারামিটার বা আর্কিটেকচার আপডেট করার জন্য মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত থাকতে পারে। |
সহকারী: ## প্রশ্নের উত্তরের জন্য একটি বড় ভাষার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য করণীয় তালিকা **1। প্রকল্পের পরিধি ও উদ্দেশ্য:** * প্রকল্পের লক্ষ্য এবং পছন্দসই কার্যকারিতা সংজ্ঞায়িত করুন। **2। ডেটা অধিগ্রহণ এবং প্রিপ্রসেসিং:** * প্রশিক্ষণের ডেটার জন্য উত্সগুলি সনাক্ত করুন এবং একটি বৈচিত্র্যময় পাঠ্য ডেটাসেট সংগ্রহ করুন। **3. মডেল নির্বাচন এবং কনফিগারেশন:** * টাস্ক জটিলতা এবং পছন্দসই কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে একটি উপযুক্ত মডেল আর্কিটেকচার নির্বাচন করুন। **4. প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন:** * প্রশিক্ষণ ডেটাকে প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার উপসেটে ভাগ করুন। **5। ফাইন-টিউনিং এবং ইন্টারফেস ডেভেলপমেন্ট:** * স্থানান্তর শেখার মাধ্যমে নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেনের জন্য মডেলটি সূক্ষ্ম সুর করুন। **6. পরীক্ষা এবং উন্নতি:** * বিভিন্ন ইনপুট পরিস্থিতি সহ একটি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে মডেলটি পরীক্ষা করুন। **অতিরিক্ত বিবেচনা:** * প্রকল্পের জন্য একটি সময়রেখা এবং বাজেট সেট করুন। **দ্রষ্টব্য:** এই তালিকাটি সম্পূর্ণ নয় এবং নির্দিষ্ট প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে মানিয়ে নেওয়ার প্রয়োজন হতে পারে। |
সহকারী: অবশ্যই, মানুষের প্রশ্নগুলি বোঝার এবং উত্তর দেওয়ার জন্য একটি বৃহৎ ভাষা মডেলকে প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত কাজগুলির আরও বিশদ বিবরণ এখানে দেওয়া হল: **1। প্রকল্পের সুযোগ এবং উদ্দেশ্য স্থাপন করুন** **2। একটি ব্যাপক/বিভিন্ন পাঠ্য ডেটাসেট সংগ্রহ করুন এবং প্রিপ্রসেস করুন** **3. একটি উপযুক্ত মডেল আর্কিটেকচার নির্বাচন করুন, সঠিকতা/গতির জন্য হাইপারপ্যারামিটার সামঞ্জস্য করুন** **4. ডেটাসেটকে প্রশিক্ষণ, বৈধতা, টেস্টিং সাবসেটগুলিতে ভাগ করুন, ডেটা অগমেন্টেশন প্রয়োগ করুন** **5। ট্রেনের মডেল, যাচাইকরণ সেটের অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করুন, প্রয়োজন অনুযায়ী সামঞ্জস্য করুন** **6. পরীক্ষার সেটে মডেলের মূল্যায়ন করুন, বেঞ্চমার্কের সাথে তুলনা করুন, ত্রুটি এবং পক্ষপাতগুলি বিশ্লেষণ করুন** **7. ট্রান্সফার লার্নিং বা ফাইন-টিউনিং এর মাধ্যমে নির্দিষ্ট কাজ বা ডোমেনের জন্য ফাইন-টিউন** **8। ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং মডেল প্রতিক্রিয়ার জন্য ইন্টারফেস তৈরি করুন** **9. নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে পরীক্ষা, উন্নতির জন্য প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করুন** **10। পুনঃপ্রশিক্ষণ এবং ফাইন-টিউনিং এর মাধ্যমে ক্রমাগত নিরীক্ষণ এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করুন** এই পদক্ষেপগুলি মানুষের প্রশ্নগুলি বুঝতে এবং উত্তর দেওয়ার জন্য একটি বৃহৎ ভাষা মডেলকে প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত। আপনার কোন প্রশ্ন থাকলে দয়া করে আমাকে জানান। |
পরিষ্কার কর
আপনি শেষ পয়েন্টগুলি পরীক্ষা করার পরে, চার্জ এড়াতে সেজমেকার ইনফারেন্স এন্ডপয়েন্ট এবং মডেলটি মুছুন।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে সেজমেকার স্টুডিওতে জেমার সাথে শুরু করতে হয় এবং অনুমানের জন্য মডেলটি স্থাপন করতে হয়। আমরা আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে আপনি সেজমেকার জাম্পস্টার্টে জেমা মডেলগুলিকে সুন্দর করতে পারেন।
যেহেতু ফাউন্ডেশন মডেলগুলি প্রাক-প্রশিক্ষিত, তারা প্রশিক্ষণ এবং অবকাঠামো খরচ কমাতে সাহায্য করতে পারে এবং আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাস্টমাইজেশন সক্ষম করতে পারে। শুরু করতে এখনই সেজমেকার স্টুডিওতে সেজমেকার জাম্পস্টার্ট দেখুন।
এই নির্দেশিকা শুধুমাত্র তথ্যের উদ্দেশ্যে। আপনি এখনও আপনার নিজের স্বাধীন মূল্যায়ন করতে হবে, এবং আপনার নিজের নির্দিষ্ট মান নিয়ন্ত্রণ অনুশীলন এবং মান এবং স্থানীয় নিয়ম, আইন, প্রবিধান, লাইসেন্স এবং ব্যবহারের শর্তাবলী যা আপনার জন্য প্রযোজ্য, আপনার সামগ্রী এবং এই নির্দেশিকাতে উল্লেখ করা তৃতীয় পক্ষের মডেল। এই নির্দেশিকায় উল্লেখ করা তৃতীয়-পক্ষের মডেলের উপর AWS-এর কোনো নিয়ন্ত্রণ বা কর্তৃত্ব নেই, এবং তৃতীয় পক্ষের মডেল নিরাপদ, ভাইরাস-মুক্ত, কর্মক্ষম, বা আপনার উৎপাদন পরিবেশ এবং মানগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এমন কোনো উপস্থাপনা বা ওয়ারেন্টি দেয় না। AWS কোনো উপস্থাপনা, ওয়ারেন্টি বা গ্যারান্টি দেয় না যে এই নির্দেশিকাতে থাকা কোনো তথ্য একটি নির্দিষ্ট ফলাফল বা ফলাফলে পরিণত হবে।
লেখক সম্পর্কে
ডাঃ কাইল উলরিচ সঙ্গে একজন ফলিত বিজ্ঞানী Amazon SageMaker বিল্ট-ইন অ্যালগরিদম টীম. তার গবেষণার আগ্রহের মধ্যে রয়েছে স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, কম্পিউটার ভিশন, টাইম সিরিজ, বায়েসিয়ান নন-প্যারামেট্রিক্স এবং গাউসিয়ান প্রক্রিয়া। তার পিএইচডি ডিউক বিশ্ববিদ্যালয় থেকে এবং তিনি নিউরিআইপিএস, সেল এবং নিউরনে গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছেন।
ডঃ জিন হুয়াং Amazon SageMaker JumpStart এবং Amazon SageMaker বিল্ট-ইন অ্যালগরিদমের জন্য একজন সিনিয়র ফলিত বিজ্ঞানী। তিনি স্কেলেবল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করেন। তার গবেষণার আগ্রহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে, ট্যাবুলার ডেটার উপর ব্যাখ্যাযোগ্য গভীর শিক্ষা এবং নন-প্যারামেট্রিক স্পেস-টাইম ক্লাস্টারিংয়ের শক্তিশালী বিশ্লেষণ। তিনি এসিএল, আইসিডিএম, কেডিডি কনফারেন্স এবং রয়্যাল স্ট্যাটিস্টিক্যাল সোসাইটি: সিরিজ এ-তে অনেক গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছেন।
রচনা চাদা AWS-এ স্ট্র্যাটেজিক অ্যাকাউন্টে একজন প্রধান সমাধান আর্কিটেক্ট এআই/এমএল। রচনা একজন আশাবাদী যিনি বিশ্বাস করেন যে AI এর নৈতিক ও দায়িত্বশীল ব্যবহার ভবিষ্যতে সমাজের উন্নতি করতে পারে এবং অর্থনৈতিক ও সামাজিক সমৃদ্ধি আনতে পারে। অবসর সময়ে, রচনা তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে, হাইকিং করতে এবং গান শুনতে পছন্দ করে।
ইভান ক্রাভিটজ অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেসের একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার, সেজমেকার জাম্পস্টার্টে কাজ করছেন। তিনি নিউ ইয়র্ক সিটিতে রান্না করা এবং রান করতে উপভোগ করেন।
আশিস খেতান ড অ্যামাজন সেজমেকার বিল্ট-ইন অ্যালগরিদম সহ একজন সিনিয়র ফলিত বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিকাশে সহায়তা করে। তিনি ইউনিভার্সিটি অফ ইলিনয় আরবানা-চ্যাম্পেইন থেকে পিএইচডি লাভ করেন। তিনি মেশিন লার্নিং এবং পরিসংখ্যানগত অনুমানে একজন সক্রিয় গবেষক এবং নিউরিআইপিএস, আইসিএমএল, আইসিএলআর, জেএমএলআর, এসিএল এবং ইএমএনএলপি সম্মেলনে অনেক গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/gemma-is-now-available-in-amazon-sagemaker-jumpstart/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- 135
- 17
- 19
- 1900
- 250
- 28
- 29
- 31
- 39
- 41
- 50
- 7
- 8
- 9
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- উপরে
- সমর্থন দিন
- প্রবেশ
- অভিগম্যতা
- হিসাব
- অ্যাকাউন্টস
- আহরণ
- সঠিকতা
- সঠিক
- সাধনযোগ্য
- জাতিসংঘের
- অর্জন
- দিয়ে
- স্টক
- সক্রিয়
- আসল
- অভিযোজন
- যোগ
- উপরন্তু
- সমন্বয় করা
- অগ্রসর
- অগ্রগতি
- পর
- বিরুদ্ধে
- প্রতিনিধি
- AI
- এআই / এমএল
- বিমান
- আলগোরিদিম
- পরক
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- বিকল্প
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ করা
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণ
- এবং
- এবং অবকাঠামো
- অ্যান্ড্রোমিডা
- অ্যাঞ্জেলেস
- ঘোষণা করা
- উত্তর
- উত্তর
- উত্তর
- কোন
- কিছু
- API
- অ্যাপ্লিকেশন
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- প্রয়োগ করা
- অভিগমন
- পন্থা
- যথাযথ
- অ্যাপস
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকায়
- এলাকার
- যুক্তি
- কাছাকাছি
- শিল্প
- প্রবন্ধ
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- মূল্যায়ন
- সহায়ক
- নভশ্চর
- At
- পাঠকবর্গ
- কর্তৃত্ব
- অটোমেটেড
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- পুরস্কার বিজয়ী
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল
- পিছনে
- সুষম
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- মৌলিক
- Batching
- বায়েসিয়ান
- BE
- কারণ
- আগে
- শুরু করা
- পিছনে
- হচ্ছে
- বিশ্বাসের
- বিশ্বাস
- নিচে
- মাপকাঠিতে
- benchmarks
- সুবিধা
- ব্যতীত
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- পক্ষপাত
- গোঁড়ামির
- বিলিয়ন
- কোটি কোটি
- ফলক
- বাধা
- ব্লগ
- ব্লগ
- পুষ্প
- শরীর
- বই
- বই
- ভাঙ্গন
- উজ্জ্বল
- আনা
- আনয়ন
- আনে
- ভাঙা
- বাজেট
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- বিল্ট-ইন
- কিন্তু
- বোতাম
- by
- ক্যালেন্ডার
- কল
- নামক
- CAN
- না পারেন
- ক্যানভাস
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- কার্ড
- কেস
- মামলা
- বিভাগ
- সাবধানতা
- কোষ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- বৈশিষ্ট্য
- চার্জ
- চ্যাট
- চেক
- পছন্দ
- পছন্দ
- বেছে নিন
- শহর
- সভ্যতা
- শ্রেণী
- সর্বোত্তম
- পরিষ্কার
- পরিস্কার করা
- পরিষ্কারভাবে
- ক্লিক
- ক্লাব
- থলোথলো
- কোড
- কোডিং
- সহযোগিতা
- আসে
- সাধারণভাবে
- তুলনা করা
- তুলনা
- তুলনা
- তুলনা
- উপযুক্ত
- সম্পূর্ণ
- জটিলতার
- জটিলতা
- মেনে চলতে
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- ধারণা
- ধারণা
- সহগামী
- সম্মেলন
- কনফিগারেশন
- দ্বন্দ্ব
- ফল
- বিবেচনা
- বিবেচ্য বিষয়
- বিবেচনা করা
- ধারাবাহিকভাবে
- গঠিত
- কনসোল
- ধ্রুব
- সীমাবদ্ধতার
- যোগাযোগ
- ধারণ করা
- আধার
- ধারণ
- তর্কবিতর্ক করা
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- একটানা
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ন্ত্রিত
- কথোপকথন
- কথ্য
- কথোপকথন
- রূপান্তর
- রূপান্তর
- শীতল
- সঠিকভাবে
- খরচ
- পারা
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃজনী
- স্রষ্টা
- শব্দের ধাঁধা
- প্লেলিস্টে যোগ করা
- অদ্ভুত
- বর্তমান
- গ্রাহকদের
- স্বনির্ধারণ
- দৈনিক
- নাচ
- অন্ধকার
- উপাত্ত
- ডেটাসেট
- দিন
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- গভীর
- DeepMind
- ডিফল্ট
- নির্ধারণ করা
- সংজ্ঞায়িত
- উপত্যকা
- delves
- প্রদর্শন
- নির্ভর
- স্থাপন
- মোতায়েন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- মরুভূমি
- নকশা
- ফন্দিবাজ
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিস্তারিত
- বিশদ
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ
- বিকাশ
- উন্নত
- বিকাশকারী
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- যন্ত্র
- নির্ণয় করা হচ্ছে
- কথোপকথন
- ভিন্ন
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল আর্ট
- সরাসরি
- ডিরেক্টরি
- আবিষ্কার করা
- আলোচনা
- আলোচনা
- রোগ
- ডুব
- বিচিত্র
- বৈচিত্র্য
- বিভক্ত করা
- do
- দলিল
- ডকুমেন্টারি
- না
- ডোমেইন
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- নিচে
- ডাউনলোড
- কারণে
- সর্দার
- ডিউক বিশ্ববিদ্যালয়
- সময়
- ধূলিকণা
- ডিস্টোপিয়ান
- প্রতি
- পৃথিবী
- সহজ
- দক্ষতা
- আট
- ইমেইল
- সাম্রাজ্য
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- সাক্ষাৎ
- উত্সাহ দেয়
- সর্বশেষ সীমা
- শেষপ্রান্ত
- আকর্ষক
- প্রকৌশলী
- বাড়ায়
- ভোগ
- উপভোগ্য
- নিশ্চিত করা
- পরিবেশ
- EPIC
- ত্রুটি
- অপরিহার্য
- স্থাপন করা
- নৈতিক
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়নের
- মূল্যায়ন
- অবশেষে
- প্রতি
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- উত্তেজিত
- ব্যাপক
- চিত্র প্রদর্শনীতেও
- অস্তিত্ব
- বিদ্যমান
- বিস্তৃত করা
- প্রত্যাশিত
- ব্যয়বহুল
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষা
- বিশেষজ্ঞদের
- অন্বেষণ করুণ
- অন্বেষণ
- এক্সপ্লোরিং
- মুখ
- সততা
- মিথ্যা
- পরিবার
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- ফুট
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- যুদ্ধ
- ফাইল
- পরিশেষে
- আবিষ্কার
- তথ্যও
- জরিমানা
- প্রথম
- প্রথম যোগাযোগ
- ফিট
- পাঁচ
- ফ্ল্যাশ
- ফ্লাইট
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- চিরতরে
- বিন্যাস
- ভিত
- ফ্রেমওয়ার্ক
- অকপট
- থেকে
- ক্রিয়া
- বৈশিষ্ট্য
- কার্যকারিতা
- কার্যকরী
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- আধুনিক
- গেম
- সংগ্রহ করা
- মিথুনরাশি
- উৎপাদিত
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- রীতি
- ঘরানার
- পাওয়া
- GitHub
- দাও
- প্রদত্ত
- Go
- গোল
- চালু
- ভাল
- গুগল
- Google এর
- পেয়েছিলাম
- জিপিইউ
- অনুগ্রহ
- ধীরে ধীরে
- মহান
- অসীম ক্ষমতা
- গ্রুপ
- গ্যারান্টী
- পাহারা
- পথপ্রদর্শন
- কৌশল
- পথনির্দেশক
- হাত
- সাজ
- আছে
- he
- উচ্চতা
- হ্যালো
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- এখানে
- গোপন
- তার
- ইতিহাস
- আশা
- হোস্ট
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- নাভি
- হাব
- জড়িয়ে আছে
- মানবীয়
- মানবতা
- মানুষেরা
- i
- ID
- ধারণা
- সনাক্ত করা
- if
- ইলিনয়
- চিত্র
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- আমদানি
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নতি
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- সুদ্ধ
- একত্রিত
- বৃদ্ধি
- স্বাধীন
- শিল্প
- শিল্প মান
- প্রভাব
- তথ্য
- তথ্যমূলক
- পরিকাঠামো
- চতুরতা
- ইনোভেশন
- ইনপুট
- ইনপুট
- অনুসন্ধান
- অর্ন্তদৃষ্টি
- অনুপ্রাণিত
- উদাহরণ
- পরিবর্তে
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- বুদ্ধিমত্তা
- অভিপ্রায়
- মিথষ্ক্রিয়া
- মধ্যে রয়েছে
- ইন্টারফেস
- ছেদ
- মধ্যে
- প্রবর্তন করা
- স্বজ্ঞাত
- জড়িত করা
- জড়িত
- জড়িত
- IT
- আইটেম
- এর
- অপভাষা
- যোগদানের
- রোজনামচা
- যাত্রা
- JPG
- JSON
- মাত্র
- রাখা
- রকম
- জানা
- জ্ঞান
- পরিচিত
- কাইল
- অবতরণ
- ভূদৃশ্য
- ভাষা
- বড়
- বৃহত্তর
- অদৃশ্যতা
- চালু
- আইন
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- শেখে
- ছোড়
- লম্বা
- দিন
- উচ্চতা
- লেভারেজ
- লাইসেন্স
- লাইসেন্স
- জীবন
- বজ্র
- আলোর গতিতে
- লাইটওয়েট
- মত
- পছন্দ
- লাইন
- লাইন
- তালিকা
- শোনা
- শ্রবণ
- শোনা
- শিখা
- বোঝা
- স্থানীয়
- অবস্থান
- দেখুন
- খুঁজছি
- সৌন্দর্য
- The
- লস এঞ্জেলেস
- নিম্ন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- সংখ্যাগুরু
- করা
- বিদ্বেষপরায়ণ
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানুয়ালি
- অনেক
- ছাপ
- মার্চ
- অংক
- সর্বাধিক
- মে..
- me
- অর্থ
- অর্থ
- পরিমাপ
- মিডিয়া
- ঔষধ
- সাক্ষাৎ
- উল্লিখিত
- বার্তা
- বার্তা
- পদ্ধতি
- মাইকেল
- হতে পারে
- মন
- মিনিট
- ML
- মডেল
- মডেল
- মডিউল
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- সেতু
- চলচ্চিত্র
- সঙ্গীত
- অবশ্যই
- my
- রহস্যময়
- নাম
- নামে
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রকৃতি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নার্ভীয়
- নিউরাল নেটওয়ার্ক
- না
- নতুন
- নিউ ইয়র্ক
- নিউ ইয়র্ক সিটি
- রাত
- না।
- বিঃদ্রঃ
- নোটবই
- উপন্যাস
- এখন
- সংখ্যা
- মরুদ্যান
- লক্ষ্য
- উদ্দেশ্য
- মান্য করা
- of
- অফার
- প্রায়ই
- on
- একদা
- ONE
- নিরন্তর
- কেবল
- কর্মক্ষম
- সুযোগ
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- অপশন সমূহ
- or
- ক্রম
- উত্স
- OS
- অন্যান্য
- অন্যরা
- বাইরে
- ফলাফল
- ফলাফল
- আউটপুট
- শেষ
- নিজের
- পৃষ্ঠা
- কাগজপত্র
- সমান্তরাল
- স্থিতিমাপ
- পরামিতি
- বিশেষ
- বিশেষত
- দলগুলোর
- পাস
- পাসিং
- গত
- পথ
- নিদর্শন
- পল
- সম্প্রদায়
- প্রতি
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- করণ
- সঞ্চালিত
- ব্যক্তিগত
- দৃষ্টিকোণ
- পিএইচডি
- বাক্যাংশ
- প্রকৃতিবিজ্ঞানী
- চালক
- জায়গা
- গ্রহ
- পরিকল্পনা সমূহ
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- খেলোয়াড়
- দয়া করে
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- রাজনৈতিক
- জনপ্রিয়
- জনসংখ্যা
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- অনুশীলন
- চর্চা
- ভবিষ্যতবাণী
- Predictor
- পছন্দগুলি
- প্রস্তুতি
- চমত্কার
- পূর্বে
- রাজকুমার
- অধ্যক্ষ
- কপি করে প্রিন্ট
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াকৃত
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উত্পাদনের
- কার্যক্রম
- উন্নতি
- প্রকল্প
- অনুরোধ জানানো
- সঠিক
- সমৃদ্ধি
- প্রদান
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- প্রকাশ্য
- প্রকাশ্যে
- প্রকাশিত
- উদ্দেশ্য
- পাজল
- পাইথন
- পাইটার্চ
- গুণ
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- খোঁজা
- প্রশ্ন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- পুরোপুরি
- জাতি
- প্রভাব
- পরিসর
- বরং
- কাঁচা
- পৌঁছনো
- পড়া
- পড়া
- বাস্তব জগতে
- বাস্তবতা
- সত্যিই
- রাজত্ব
- কারণ
- গ্রহণ করা
- সাম্প্রতিক
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- পুনরাবৃত্ত
- উল্লেখ
- রেফারেন্সড
- প্রতিফলিত
- নিয়মিতভাবে
- আইন
- সংশ্লিষ্ট
- মুক্ত
- প্রাসঙ্গিক
- মনে রাখা
- পুনরাবৃত্তি
- প্রতিনিধিত্বমূলক
- অনুরোধ
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- গবেষণা
- গবেষক
- প্রতিক্রিয়া
- উত্তরদায়ক
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- দায়িত্ব
- দায়ী
- ফল
- ফলাফল
- এখানে ক্লিক করুন
- পুরষ্কার
- ওঠা
- শক্তসমর্থ
- বলিষ্ঠতা
- ভূমিকা
- দৈনন্দিন
- রাজকীয়
- নিয়ম
- চালান
- রান
- s
- নিরাপদ
- ঋষি নির্মাতা
- সেজমেকার ইনফারেন্স
- একই
- সংরক্ষণ করুন
- বলা
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- দাঁড়িপাল্লা
- আরোহী
- পরিস্থিতিতে
- কল্পবিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- সুযোগ
- আঁচড়ের দাগ
- লিপি
- স্ক্রিপ্ট
- SDK
- নির্বিঘ্ন
- অনুসন্ধানের
- দ্বিতীয়
- অন্ধিসন্ধি
- অধ্যায়
- নিরাপদ
- দেখ
- নির্বাচন করা
- নির্বাচিত
- নির্বাচন
- নির্বাচন
- পাঠানোর
- জ্যেষ্ঠ
- আলাদা
- ক্রম
- ক্রম
- সিরিজ এ
- সেবা
- ভজনা
- সেশন
- সেট
- সেট
- বিন্যাস
- বিভিন্ন
- ভাগ
- উচিত
- প্রদর্শনী
- দেখিয়েছেন
- দেখাচ্ছে
- প্রদর্শিত
- শো
- পাশ
- অনুরূপ
- সহজ
- একক
- আয়তন
- মাপ
- দক্ষতা
- So
- সামাজিক
- সমাজ
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- সোর্স
- স্পার্ক
- নির্দিষ্ট
- স্পীড
- খরচ
- ব্যয়
- থাকা
- মান
- শুরু
- শুরু হচ্ছে
- রাষ্ট্র
- রাষ্ট্র-এর-শিল্প
- বিবৃতি
- পরিসংখ্যানসংক্রান্ত
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- খবর
- ঝড়
- গল্প
- অদ্ভুত
- কৌশলগত
- কৌশল
- স্ট্রিং
- শক্তিশালী
- চিত্রশালা
- অধ্যয়ন
- সাবস্ক্রাইব
- সাবটাইটেল
- সফল
- এমন
- উপযুক্ত
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থক
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- টেকা
- পদ্ধতি
- টেবিল
- গ্রহণ করা
- লাগে
- গল্প
- লক্ষ্য
- লক্ষ্যমাত্রা
- কার্য
- কাজ
- টীম
- দল
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- টেমপ্লেট
- tensorflow
- শর্তাবলী
- পরীক্ষা
- প্রমাণিত
- পরীক্ষামূলক
- পাঠ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ক্ষেত্র
- ভবিষ্যৎ
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- নিজেদের
- তারপর
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- তৃতীয়
- তৃতীয় পক্ষগুলি
- তৃতীয় পক্ষের
- এই
- সেগুলো
- চিন্তা
- চিন্তা-উদ্দীপক
- হাজার
- রোমাঁচকর
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- সময়
- সময় সিরিজ
- সময় ভ্রমণ
- টাইমলাইনে
- বার
- থেকে
- টোকেন
- টোকেনাইজিং
- টোকেন
- বলা
- টুল
- সরঞ্জাম
- বিষয়
- মোট
- পথ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- হস্তান্তর
- স্থানান্তরিত হচ্ছে
- ট্রান্সফরমার
- অনুবাদ
- ভ্রমণ
- দশ সহস্রের ত্রিঘাত
- সত্য
- চেষ্টা
- সুর
- টিউন
- সুরকরণ
- tv
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- টিপিক্যাল
- সাধারণত
- ui
- পরিণামে
- উন্মোচন
- অধীনে
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অপরিচিত
- বিশ্ব
- বিশ্ববিদ্যালয়
- প্রতিদ্বন্দ্বিহীন
- পর্যন্ত
- অপাবরণ
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- us
- ব্যবহারযোগ্যতা
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী বান্ধব
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- বৈধতা
- মানগুলি
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- উদ্যোগ
- সংস্করণ
- চেক
- ভার্চুয়াল
- ভার্চুয়াল বাস্তবতা
- দৃষ্টি
- দেখুন
- চাক্ষুষ
- ভিজ্যুয়াল মিডিয়া
- আয়তন
- পদব্রজে ভ্রমণ
- প্রয়োজন
- ওয়্যারান্টি
- ছিল
- ওয়াচ
- পর্যবেক্ষক
- উপায়..
- উপায়
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েব ভিত্তিক
- সপ্তাহান্তিক কাল
- আমরা একটি
- ওয়েলস
- কি
- কখন
- যখনই
- কিনা
- যে
- হু
- ব্যাপক
- ব্যাপকভাবে
- উইজেট
- ইচ্ছা
- জ্ঞান
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- শব্দ
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- বিশ্ব
- লেখা
- লেখা
- X
- ইয়র্ক
- আপনি
- তরুণ
- আপনার
- নিজেকে
- zephyrnet