এই পোস্টটি Wipro-এর AWS AI/ML অনুশীলন থেকে ভজনদীপ সিং এবং অজয় বিশ্বকর্মার সহযোগিতায় লেখা হয়েছে।
অনেক প্রতিষ্ঠান মেশিন লার্নিং (ML) মডেল তৈরি ও পরিচালনা করতে অন-প্রিমিসেস এবং ওপেন সোর্স ডেটা সায়েন্স সলিউশনের সংমিশ্রণ ব্যবহার করছে।
ডেটা সায়েন্স এবং DevOps দলগুলি এই বিচ্ছিন্ন টুল স্ট্যাক এবং সিস্টেমগুলি পরিচালনা করতে চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হতে পারে। একটি কমপ্যাক্ট সমাধান তৈরি করতে একাধিক টুল স্ট্যাককে একীভূত করার সাথে কাস্টম সংযোগকারী বা ওয়ার্কফ্লো তৈরি করা জড়িত থাকতে পারে। প্রতিটি স্ট্যাকের বর্তমান সংস্করণের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন নির্ভরতা পরিচালনা করা এবং প্রতিটি স্ট্যাকের নতুন আপডেট প্রকাশের সাথে সেই নির্ভরতা বজায় রাখা সমাধানটিকে জটিল করে তোলে। এটি অবকাঠামো রক্ষণাবেক্ষণের খরচ বাড়ায় এবং উৎপাদনশীলতা ব্যাহত করে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) থেকে অফার আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডব্লিউএস), সমন্বিত পর্যবেক্ষণ এবং বিজ্ঞপ্তি পরিষেবাগুলির সাথে, সংস্থাগুলিকে সর্বোত্তম খরচে প্রয়োজনীয় স্তরের অটোমেশন, স্কেলেবিলিটি এবং মডেলের গুণমান অর্জনে সহায়তা করে। AWS ডেটা সায়েন্স এবং DevOps দলগুলিকে সামগ্রিক মডেল লাইফসাইকেল প্রক্রিয়াকে সহযোগিতা করতে এবং স্ট্রীমলাইন করতে সহায়তা করে।
ML পরিষেবাগুলির AWS পোর্টফোলিওতে পরিষেবাগুলির একটি শক্তিশালী সেট রয়েছে যা আপনি মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশ, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনাকে ত্বরান্বিত করতে ব্যবহার করতে পারেন। পরিষেবাগুলির স্যুটটি এমএল মডেলগুলি পর্যবেক্ষণ এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ সহ সম্পূর্ণ মডেল জীবনচক্রকে সমর্থন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই পোস্টে, আমরা উইপ্রোর গ্রাহকদের একজনের জন্য মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং MLOps ফ্রেমওয়ার্ক বাস্তবায়ন নিয়ে আলোচনা করি আমাজন সেজমেকার এবং অন্যান্য AWS পরিষেবা।
উইপ্রো একটি AWS প্রিমিয়ার টিয়ার সার্ভিসেস পার্টনার এবং পরিচালিত পরিষেবা প্রদানকারী (MSP)। এর এআই/এমএল সমাধান তাদের অনেক এন্টারপ্রাইজ ক্লায়েন্টদের জন্য বর্ধিত অপারেশনাল দক্ষতা, উত্পাদনশীলতা এবং গ্রাহক অভিজ্ঞতা চালান।
বর্তমান চ্যালেঞ্জ
আসুন প্রথমে গ্রাহকের ডেটা সায়েন্স এবং DevOps টিমগুলি তাদের বর্তমান সেটআপের সাথে যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হয়েছিল তার কয়েকটি বুঝতে পারি। তারপরে আমরা পরীক্ষা করতে পারি যে কীভাবে সমন্বিত সেজমেকার এআই/এমএল অফারগুলি সেই চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে সহায়তা করেছিল।
- সহযোগিতা - ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রত্যেকে এমএল মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য তাদের নিজস্ব স্থানীয় জুপিটার নোটবুকগুলিতে কাজ করেছেন। অন্যান্য ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে ভাগ করে নেওয়ার এবং সহযোগিতা করার জন্য তাদের একটি কার্যকর পদ্ধতির অভাব ছিল।
- পরিমাপযোগ্যতা - এমএল মডেলের প্রশিক্ষণ এবং পুনঃপ্রশিক্ষণ আরও বেশি সময় নিচ্ছিল কারণ মডেলগুলি আরও জটিল হয়ে উঠছিল যখন বরাদ্দকৃত অবকাঠামোর ক্ষমতা স্থির ছিল।
- MLOps - মডেল পর্যবেক্ষণ এবং চলমান শাসন ML মডেলগুলির সাথে শক্তভাবে একত্রিত এবং স্বয়ংক্রিয় ছিল না। MLOps পাইপলাইনে তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করার সাথে নির্ভরতা এবং জটিলতা রয়েছে৷
- পুনঃব্যবহারযোগ্যতা - পুনঃব্যবহারযোগ্য MLOps ফ্রেমওয়ার্ক ব্যতীত, প্রতিটি মডেলকে অবশ্যই আলাদাভাবে বিকশিত এবং পরিচালনা করতে হবে, যা সামগ্রিক প্রচেষ্টাকে যুক্ত করে এবং মডেলের কার্যকারিতা বিলম্বিত করে।
এই চিত্রটি চ্যালেঞ্জগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে এবং কীভাবে সেজমেকারে উইপ্রোর বাস্তবায়ন বিল্ট-ইন সেজমেকার পরিষেবা এবং অফারগুলির সাথে তাদের সমাধান করেছে।
উইপ্রো একটি স্থাপত্যকে সংজ্ঞায়িত করেছে যা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে খরচ-অপ্টিমাইজ করা এবং সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় উপায়ে।
সমাধানটি তৈরি করতে ব্যবহৃত কেস এবং মডেলটি নিম্নরূপ:
- ব্যবহারের ক্ষেত্রে: ব্যবহৃত গাড়ী ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে দামের পূর্বাভাস
- সমস্যার ধরন: প্রত্যাগতি
- ব্যবহৃত মডেল: XGBoost এবং লিনিয়ার লার্নার (সেজমেকার বিল্ট-ইন অ্যালগরিদম)
সমাধান আর্কিটেকচার
Wipro পরামর্শদাতারা বর্তমান পরিবেশের পাশাপাশি AWS-এর একটি আধুনিক সমাধানের জন্য তাদের প্রয়োজনীয়তা এবং প্রত্যাশাগুলি বোঝার জন্য গ্রাহকের ডেটা সায়েন্স, DevOps এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের সাথে একটি গভীর-ডুব আবিষ্কারের কর্মশালা পরিচালনা করেছেন। পরামর্শমূলক ব্যস্ততার শেষে, দলটি নিম্নলিখিত স্থাপত্যগুলি বাস্তবায়ন করেছিল যা কার্যকরভাবে গ্রাহক দলের মূল প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সমাধান করেছিল, যার মধ্যে রয়েছে:
কোড ভাগ করা - সেজমেকার নোটবুকগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের পরীক্ষা করতে এবং অন্যান্য দলের সদস্যদের সাথে কোড ভাগ করতে সক্ষম করে। ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, মডেল প্রশিক্ষণ, মডেল স্থাপন, এবং পাইপলাইন তৈরিকে ত্বরান্বিত করার জন্য Wipro-এর কোড এক্সিলারেটর এবং স্নিপেটগুলি বাস্তবায়ন করে Wipro তাদের ML মডেলের যাত্রাকে আরও ত্বরান্বিত করেছে।
ক্রমাগত ইন্টিগ্রেশন এবং একটানা ডেলিভারি (CI/CD) পাইপলাইন - যখনই কোডের নতুন সংস্করণ প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হয় তখন পাইপলাইন স্থাপনা চালু করতে গ্রাহকের GitHub সংগ্রহস্থল সক্রিয় কোড সংস্করণ এবং স্বয়ংক্রিয় স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে।
এমএলওএস - আর্কিটেকচারটি সংজ্ঞায়িত সময়সূচী অনুসারে প্রয়োজনীয় ডেটা এবং মডেল ড্রিফ্ট যাচাই করে ক্রমাগত মডেলের গুণমান পরিচালনার জন্য একটি সেজমেকার মডেল পর্যবেক্ষণ পাইপলাইন প্রয়োগ করে। যখনই ড্রিফ্ট সনাক্ত করা হয়, একটি ইভেন্ট চালু করা হয় সংশ্লিষ্ট দলগুলিকে পদক্ষেপ নিতে বা মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণ শুরু করার জন্য অবহিত করার জন্য।
ইভেন্ট-চালিত স্থাপত্য - মডেল প্রশিক্ষণ, মডেল স্থাপনা, এবং মডেল পর্যবেক্ষণের জন্য পাইপলাইনগুলি ব্যবহারের দ্বারা ভালভাবে সংহত করা হয়েছে অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ, একটি সার্ভারহীন ইভেন্ট বাস। সংজ্ঞায়িত ঘটনা ঘটলে, ইভেন্টব্রিজ প্রতিক্রিয়া হিসাবে চালানোর জন্য একটি পাইপলাইন আহ্বান করতে পারে। এটি একটি ঢিলেঢালাভাবে সংযুক্ত পাইপলাইন সরবরাহ করে যা পরিবেশের প্রতিক্রিয়া হিসাবে প্রয়োজন অনুসারে চলতে পারে।
সমাধান উপাদান
এই বিভাগে আর্কিটেকচারের বিভিন্ন সমাধান উপাদান বর্ণনা করা হয়েছে।
পরীক্ষামূলক নোটবুক
- উদ্দেশ্য: গ্রাহকের ডেটা সায়েন্স টিম স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইনে আরও ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্যগুলি নিয়ে আসতে বিভিন্ন ডেটাসেট এবং একাধিক মডেল নিয়ে পরীক্ষা করতে চেয়েছিল৷
- সমাধান: উইপ্রো প্রতিটি পুনঃব্যবহারযোগ্য পদক্ষেপের জন্য কোড স্নিপেট সহ সেজমেকার পরীক্ষামূলক নোটবুক তৈরি করেছে, যেমন ডেটা পড়া এবং লেখা, মডেল বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল, মডেল প্রশিক্ষণ এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং। ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং কাজগুলি ডেটা র্যাংলারেও প্রস্তুত করা যেতে পারে, তবে ক্লায়েন্ট বিশেষভাবে সেজমেকার প্রসেসিং কাজের জন্য জিজ্ঞাসা করেছিল এবং এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন কারণ তারা সেই প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করতে আরও আরামদায়ক ছিল। আমরা পাইপলাইনগুলির জন্য সু-সংজ্ঞায়িত ইনপুটগুলি সক্ষম করার জন্য নোটবুক উদাহরণ থেকে সরাসরি প্রবাহ পরীক্ষার জন্য একটি ধাপ ফাংশন তৈরি করতে AWS স্টেপ ফাংশন ডেটা সায়েন্স SDK ব্যবহার করেছি৷ এটি ডেটা বিজ্ঞানী দলকে আরও দ্রুত গতিতে পাইপলাইন তৈরি এবং পরীক্ষা করতে সহায়তা করেছে।
স্বয়ংক্রিয় প্রশিক্ষণ পাইপলাইন
- উদ্দেশ্য: একটি স্বয়ংক্রিয় প্রশিক্ষণ এবং পুনঃপ্রশিক্ষণ পাইপলাইন সক্ষম করতে কনফিগারযোগ্য পরামিতি যেমন উদাহরণের ধরন, হাইপারপ্যারামিটার এবং একটি অ্যামাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3) বালতি অবস্থান। পাইপলাইনটি ডাটা পুশ ইভেন্ট দ্বারা S3 এও চালু করা উচিত।
- সমাধান: উইপ্রো স্টেপ ফাংশন SDK, সেজমেকার প্রসেসিং, প্রশিক্ষণের কাজ, বেসলাইন জেনারেশনের জন্য একটি সেজমেকার মডেল মনিটর কন্টেইনার ব্যবহার করে একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য প্রশিক্ষণ পাইপলাইন বাস্তবায়ন করেছে, এডাব্লুএস ল্যাম্বদা, এবং ইভেন্টব্রিজ পরিষেবা। AWS ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, পাইপলাইনটি ম্যাপ করা S3 বালতিতে পুশ করা একটি নতুন ডেটা ইভেন্টের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালু হওয়ার জন্য কনফিগার করা হয়েছে। বিজ্ঞপ্তিগুলি সংজ্ঞায়িত ইমেল ঠিকানাগুলিতে পাঠানোর জন্য কনফিগার করা হয়েছে। একটি উচ্চ স্তরে, প্রশিক্ষণ প্রবাহ নিম্নলিখিত চিত্রের মত দেখায়:
স্বয়ংক্রিয় প্রশিক্ষণ পাইপলাইনের জন্য প্রবাহের বিবরণ
উপরের চিত্রটি স্টেপ ফাংশন, ল্যাম্বডা এবং সেজমেকার ব্যবহার করে নির্মিত একটি স্বয়ংক্রিয় প্রশিক্ষণ পাইপলাইন। এটি স্বয়ংক্রিয় মডেল প্রশিক্ষণ সেট আপ করার, ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করা, মডেল পর্যবেক্ষণ এবং ডেটা পর্যবেক্ষণের জন্য একটি বেসলাইন তৈরি এবং পূর্ববর্তী মডেল থ্রেশহোল্ড মানের উপর ভিত্তি করে একটি শেষ পয়েন্ট তৈরি এবং আপডেট করার জন্য একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য পাইপলাইন।
- প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ: এই পদক্ষেপটি ইনপুট হিসাবে একটি Amazon S3 অবস্থান থেকে ডেটা নেয় এবং প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা প্রাক-প্রসেসিং কাজগুলি যেমন ট্রেন, পরীক্ষা এবং যাচাইকরণ বিভক্ত করতে সেজমেকার SKLearn কন্টেইনার ব্যবহার করে।
- মডেল প্রশিক্ষণ: SageMaker SDK ব্যবহার করে, এই ধাপটি সংশ্লিষ্ট মডেল ইমেজ সহ ট্রেনিং কোড চালায় এবং প্রি-প্রসেসিং স্ক্রিপ্ট থেকে প্রি-প্রসেসিং স্ক্রিপ্ট থেকে প্রশিক্ষিত মডেল আর্টিফ্যাক্ট তৈরি করার সময় প্রশিক্ষণ দেয়।
- মডেল সংরক্ষণ করুন: এই ধাপটি প্রশিক্ষিত মডেল শিল্পকর্ম থেকে একটি মডেল তৈরি করে। মডেল নামটি ব্যবহার করে অন্য পাইপলাইনে রেফারেন্সের জন্য সংরক্ষণ করা হয় AWS সিস্টেম ম্যানেজার প্যারামিটার স্টোর.
- প্রশ্ন প্রশিক্ষণ ফলাফল: এই ধাপটি পূর্বের মডেল প্রশিক্ষণ ধাপ থেকে সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ কাজের মেট্রিক্স আনার জন্য Lambda ফাংশনকে কল করে।
- RMSE থ্রেশহোল্ড: এই ধাপটি প্রশিক্ষিত মডেল মেট্রিক (RMSE) যাচাই করে একটি সংজ্ঞায়িত থ্রেশহোল্ডের বিপরীতে এন্ডপয়েন্ট স্থাপনার দিকে এগিয়ে যাবে নাকি এই মডেলটিকে প্রত্যাখ্যান করবে।
- মডেল নির্ভুলতা খুব কম: এই ধাপে মডেলের যথার্থতা পূর্ববর্তী সেরা মডেলের বিপরীতে পরীক্ষা করা হয়। যদি মডেলটি মেট্রিক যাচাইকরণে ব্যর্থ হয়, তবে বিজ্ঞপ্তিটি একটি ল্যাম্বডা ফাংশন দ্বারা নিবন্ধিত লক্ষ্য বিষয়গুলিতে পাঠানো হয় আমাজন সিম্পল নোটিফিকেশন সার্ভিস (অ্যামাজন এসএনএস). এই চেকটি ব্যর্থ হলে, প্রবাহটি প্রস্থান করে কারণ নতুন প্রশিক্ষিত মডেলটি নির্ধারিত থ্রেশহোল্ড পূরণ করেনি।
- বেসলাইন কাজের ডেটা প্রবাহ: যদি প্রশিক্ষিত মডেলটি যাচাইকরণের ধাপগুলি পাস করে, তাহলে এই প্রশিক্ষিত মডেল সংস্করণের জন্য নিরীক্ষণ সক্ষম করার জন্য বেসলাইন পরিসংখ্যান তৈরি করা হয় এবং মডেলের গুণমান যাচাইয়ের জন্য বেসলাইন তৈরি করতে সমান্তরাল শাখা পদক্ষেপগুলি চালানো হয়।
- মডেল এন্ডপয়েন্ট কনফিগারেশন তৈরি করুন: এই ধাপটি পূর্ববর্তী ধাপে একটি দিয়ে মূল্যায়ন করা মডেলের জন্য এন্ডপয়েন্ট কনফিগারেশন তৈরি করে ডেটা ক্যাপচার সক্ষম করুন কনফিগারেশন.
- শেষ পয়েন্ট পরীক্ষা করুন: এই ধাপটি পরীক্ষা করে যে এন্ডপয়েন্টটি বিদ্যমান বা তৈরি করা প্রয়োজন কিনা। আউটপুটের উপর ভিত্তি করে, পরবর্তী ধাপ হল শেষ পয়েন্ট তৈরি বা আপডেট করা।
- রপ্তানি কনফিগারেশন: এই ধাপটি প্যারামিটারের মডেলের নাম, এন্ডপয়েন্ট নাম এবং এন্ডপয়েন্ট কনফিগারেশন রপ্তানি করে এডাব্লুএস সিস্টেম ম্যানেজার প্যারামিটার স্টোর।
স্টেট মেশিনের স্থিতি পরিবর্তনের ব্যর্থতা বা সাফল্যের বিষয়ে কনফিগার করা SNS বিষয়ের ইমেলে পাঠানোর জন্য সতর্কতা এবং বিজ্ঞপ্তিগুলি কনফিগার করা হয়েছে। XGBoost মডেলের জন্য একই পাইপলাইন কনফিগারেশন পুনরায় ব্যবহার করা হয়।
স্বয়ংক্রিয় ব্যাচ স্কোরিং পাইপলাইন
- উদ্দেশ্য: সংশ্লিষ্ট Amazon S3 অবস্থানে স্কোরিং ইনপুট ব্যাচ ডেটা পাওয়া মাত্রই ব্যাচ স্কোরিং চালু করুন। ব্যাচ স্কোরিং স্কোরিং করতে সর্বশেষ নিবন্ধিত মডেল ব্যবহার করা উচিত.
- সমাধান: Wipro স্টেপ ফাংশন SDK, SageMaker ব্যাচ ট্রান্সফরমেশন জবস, Lambda, এবং EventBridge ব্যবহার করে একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য স্কোরিং পাইপলাইন বাস্তবায়ন করেছে। সংশ্লিষ্ট S3 অবস্থানে নতুন স্কোরিং ব্যাচ ডেটা উপলব্ধতার উপর ভিত্তি করে পাইপলাইনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রিগার হয়।
স্বয়ংক্রিয় ব্যাচ স্কোরিং পাইপলাইনের জন্য প্রবাহের বিবরণ:
- প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ: এই ধাপের জন্য ইনপুট হল সংশ্লিষ্ট S3 অবস্থান থেকে একটি ডেটা ফাইল, এবং SageMaker ব্যাচ ট্রান্সফরমেশন জব কল করার আগে প্রয়োজনীয় প্রাক-প্রসেসিং করে।
- স্কোরিং: এই পদক্ষেপটি অনুমান তৈরি করতে ব্যাচ ট্রান্সফরমেশন কাজ চালায়, নিবন্ধিত মডেলের সর্বশেষ সংস্করণটিকে কল করে এবং একটি S3 বালতিতে স্কোরিং আউটপুট সংরক্ষণ করে। উইপ্রো সেজমেকার ব্যাচ ট্রান্সফরমেশন API-এর ইনপুট ফিল্টার এবং যোগদান কার্যকারিতা ব্যবহার করেছে। এটি আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য স্কোরিং ডেটা সমৃদ্ধ করতে সাহায্য করেছে।
- এই ধাপে, স্টেট মেশিন পাইপলাইন S3 বালতিতে একটি নতুন ডেটা ফাইল দ্বারা চালু করা হয়।
স্টেট মেশিনের স্থিতি পরিবর্তনের ব্যর্থতা/সফলতার বিষয়ে কনফিগার করা SNS বিষয়ের ইমেলে পাঠানোর জন্য বিজ্ঞপ্তিটি কনফিগার করা হয়েছে।
রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স পাইপলাইন
- উদ্দেশ্য: উভয় মডেলের (লিনিয়ার লার্নার এবং XGBoost) এন্ডপয়েন্ট থেকে রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স সক্ষম করতে এবং অ্যাপ্লিকেশনে ফেরত দেওয়ার জন্য সর্বাধিক পূর্বাভাসিত মান (বা অন্য কোনও কাস্টম লজিক ব্যবহার করে যা ল্যাম্বডা ফাংশন হিসাবে লেখা যেতে পারে) পেতে।
- সমাধান: উইপ্রো টিম ব্যবহার করে পুনর্ব্যবহারযোগ্য আর্কিটেকচার প্রয়োগ করেছে অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে, Lambda, এবং SageMaker এন্ডপয়েন্ট যেমন চিত্র 6 এ দেখানো হয়েছে:
চিত্র 6 এ দেখানো রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স পাইপলাইনের জন্য প্রবাহের বিবরণ:
- পেলোড অ্যাপ্লিকেশন থেকে Amazon API গেটওয়েতে পাঠানো হয়, যা এটিকে সংশ্লিষ্ট Lambda ফাংশনে রুট করে।
- একটি Lambda ফাংশন (একটি সমন্বিত SageMaker কাস্টম স্তর সহ) প্রয়োজনীয় প্রাক-প্রসেসিং, JSON বা CSV পেলোড ফর্ম্যাটিং করে এবং সংশ্লিষ্ট শেষ পয়েন্টগুলিকে আহ্বান করে৷
- প্রতিক্রিয়া Lambda ফিরে এবং API গেটওয়ে মাধ্যমে আবেদন ফেরত পাঠানো হয়.
গ্রাহক এই পাইপলাইনটি ছোট এবং মাঝারি স্কেল মডেলের জন্য ব্যবহার করেছেন, যার মধ্যে বিভিন্ন ধরনের ওপেন-সোর্স অ্যালগরিদম ব্যবহার করা অন্তর্ভুক্ত। SageMaker-এর মূল সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল SageMaker-এ বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদম আনা যায় এবং আপনার নিজস্ব কন্টেইনার (BYOC) কৌশল ব্যবহার করে স্থাপন করা যেতে পারে। BYOC-এর মধ্যে অ্যালগরিদম কনটেইনারাইজ করা এবং ইমেজ নিবন্ধন করা জড়িত আমাজন ইলাস্টিক কন্টেইনার রেজিস্ট্রি (আমাজন ইসিআর), এবং তারপর প্রশিক্ষণ এবং অনুমান করার জন্য একটি ধারক তৈরি করতে একই চিত্র ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং চক্রের সবচেয়ে বড় সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হল স্কেলিং। সেজমেকার অনুমানের সময় একটি মডেল স্কেলিং করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলির সাথে আসে। পূর্ববর্তী আর্কিটেকচারে, ব্যবহারকারীদের সেজমেকারের স্বয়ংক্রিয়-স্কেলিং সক্ষম করতে হবে, যা অবশেষে কাজের চাপ পরিচালনা করে। স্বয়ংক্রিয়-স্কেলিং সক্ষম করতে, ব্যবহারকারীদের অবশ্যই একটি স্বয়ংক্রিয়-স্কেলিং নীতি প্রদান করতে হবে যা প্রতি দৃষ্টান্ত এবং সর্বাধিক এবং সর্বনিম্ন দৃষ্টান্তগুলির জন্য থ্রুপুট জিজ্ঞাসা করে৷ এই নীতির মধ্যে, SageMaker স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিয়েল-টাইম এন্ডপয়েন্টের জন্য কাজের চাপ পরিচালনা করে এবং প্রয়োজনে দৃষ্টান্তগুলির মধ্যে পরিবর্তন করে।
কাস্টম মডেল মনিটর পাইপলাইন
- উদ্দেশ্য: গ্রাহক দল ডেটা ড্রিফ্ট এবং মডেল ড্রিফ্ট উভয় ক্যাপচার করতে স্বয়ংক্রিয় মডেল পর্যবেক্ষণ করতে চেয়েছিল। উইপ্রো টিম রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স এবং ব্যাচ ট্রান্সফর্মেশনের জন্য একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য পাইপলাইন সহ ডেটা ড্রিফ্ট এবং মডেল ড্রিফ্ট উভয়ই সক্ষম করতে SageMaker মডেল মনিটরিং ব্যবহার করেছে৷ মনে রাখবেন যে এই সমাধানটির বিকাশের সময়, SageMaker মডেল মনিটরিং ডেটা সনাক্তকরণের বিধান প্রদান করেনি বা ব্যাচ রূপান্তর জন্য মডেল প্রবাহ. আমরা ব্যাচ ট্রান্সফর্মেশন পেলোডের জন্য মডেল মনিটর কন্টেইনার ব্যবহার করার জন্য কাস্টমাইজেশন প্রয়োগ করেছি।
- সমাধান: উইপ্রো দল রিয়েল-টাইম এবং ব্যাচ ইনফারেন্স পেলোড ব্যবহার করে একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য মডেল-মনিটরিং পাইপলাইন প্রয়োগ করেছে এডাব্লুএস আঠালো ক্রমবর্ধমান পেলোড ক্যাপচার করতে এবং সংজ্ঞায়িত সময়সূচী অনুসারে মডেল পর্যবেক্ষণের কাজ শুরু করতে।
কাস্টম মডেল মনিটর পাইপলাইনের জন্য প্রবাহের বিবরণ:
পাইপলাইন ইভেন্টব্রিজের মাধ্যমে কনফিগার করা নির্ধারিত সময়সূচী অনুযায়ী চলে।
- CSV একত্রীকরণ - এটি রিয়েল-টাইম ডেটা ক্যাপচার এবং প্রতিক্রিয়া এবং ব্যাচ ডেটা প্রতিক্রিয়ার সংজ্ঞায়িত S3 বালতিতে ক্রমবর্ধমান পেলোডের উপস্থিতি সনাক্ত করতে AWS গ্লু বুকমার্ক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে। এটি পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণের জন্য সেই ডেটা একত্রিত করে।
- পেলোড মূল্যায়ন - যদি বর্তমান রানের জন্য ক্রমবর্ধমান ডেটা বা পেলোড উপস্থিত থাকে তবে এটি পর্যবেক্ষণ শাখাকে আহ্বান করে। অন্যথায়, এটি প্রক্রিয়াকরণ ছাড়াই বাইপাস করে এবং চাকরি থেকে বেরিয়ে যায়।
- পোস্ট প্রসেসিং - মনিটরিং শাখা দুটি সমান্তরাল উপ-শাখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে- একটি ডেটা ড্রিফটের জন্য এবং অন্যটি মডেল ড্রিফ্টের জন্য।
- মনিটরিং (ডেটা ড্রিফ্ট) - যখনই একটি পেলোড উপস্থিত থাকে তখনই ডেটা ড্রিফ্ট শাখা চলে। এটি ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য প্রশিক্ষণ পাইপলাইনের মাধ্যমে উত্পন্ন সর্বশেষ প্রশিক্ষিত মডেল বেসলাইন সীমাবদ্ধতা এবং পরিসংখ্যান ফাইলগুলি ব্যবহার করে এবং মডেল পর্যবেক্ষণের কাজ চালায়।
- পর্যবেক্ষণ (মডেল ড্রিফ্ট) – মডেল ড্রিফ্ট শাখাটি তখনই চলে যখন গ্রাউন্ড ট্রুথ ডেটা সরবরাহ করা হয়, সাথে ইনফারেন্স পেলোড। এটি মডেলের গুণমানের বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য প্রশিক্ষণ পাইপলাইনের মাধ্যমে উত্পন্ন প্রশিক্ষিত মডেল বেসলাইন সীমাবদ্ধতা এবং পরিসংখ্যান ফাইলগুলি ব্যবহার করে এবং মডেল পর্যবেক্ষণের কাজ চালায়।
- প্রবাহ মূল্যায়ন – ডেটা এবং মডেল ড্রিফ্ট উভয়ের ফলাফল হল একটি সীমাবদ্ধতা লঙ্ঘন ফাইল যা মূল্যায়ন ড্রিফ্ট ল্যাম্বডা ফাংশন দ্বারা মূল্যায়ন করা হয় যা ড্রিফটের বিশদ বিবরণ সহ সংশ্লিষ্ট Amazon SNS বিষয়গুলিতে বিজ্ঞপ্তি পাঠায়। ড্রিফ্ট ডেটা প্রতিবেদনের উদ্দেশ্যে গুণাবলী যোগ করার সাথে আরও সমৃদ্ধ হয়। ড্রিফ্ট নোটিফিকেশন ইমেলগুলি চিত্র 8-এর উদাহরণগুলির মতো দেখাবে৷
অ্যামাজন কুইকসাইট ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ অন্তর্দৃষ্টি:
- উদ্দেশ্য: গ্রাহক ডেটা এবং মডেল ড্রিফ্ট সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি পেতে চেয়েছিলেন, ড্রিফ্ট ডেটাকে সংশ্লিষ্ট মডেল মনিটরিং কাজের সাথে সম্পর্কিত করতে এবং হস্তক্ষেপ ডেটা প্রবণতার প্রকৃতি বোঝার জন্য অনুমান ডেটা প্রবণতা খুঁজে পেতে চেয়েছিলেন।
- সমাধান: উইপ্রো টিম ড্রিফ্ট ফলাফলের সাথে ইনপুট ডেটা সংযুক্ত করে ড্রিফ্ট ডেটাকে সমৃদ্ধ করেছে, যা ড্রিফ্ট থেকে মনিটরিং এবং সংশ্লিষ্ট স্কোরিং ডেটাতে ট্রাইজে সক্ষম করে। ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ড্যাশবোর্ড ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল অ্যামাজন কুইকসাইট সঙ্গে অ্যামাজন অ্যাথেনা ডেটা উত্স হিসাবে (Amazon S3 CSV স্কোরিং এবং ড্রিফ্ট ডেটা ব্যবহার করে)।
ডিজাইন বিবেচ্য বিষয়:
- ভাল ইন-মেমরি কর্মক্ষমতা জন্য QuickSight মশলা ডেটাসেট ব্যবহার করুন.
- মসলা ডেটা রিফ্রেশ স্বয়ংক্রিয় করতে QuickSight রিফ্রেশ ডেটাসেট API ব্যবহার করুন।
- ড্যাশবোর্ড এবং বিশ্লেষণ অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের জন্য গ্রুপ-ভিত্তিক নিরাপত্তা প্রয়োগ করুন।
- অ্যাকাউন্ট জুড়ে, রপ্তানি এবং আমদানি ডেটাসেট, ডেটা উত্স, এবং QuickSight দ্বারা প্রদত্ত বিশ্লেষণ API কল ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় স্থাপনা।
মডেল পর্যবেক্ষণ ড্যাশবোর্ড:
মডেল মনিটরিং কাজের একটি কার্যকরী ফলাফল এবং অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করতে, মডেল মনিটরিং ডেটার জন্য কাস্টম ড্যাশবোর্ড তৈরি করা হয়েছিল। ইনপুট ডেটা পয়েন্টগুলি অনুমান অনুরোধের ডেটা, কাজের ডেটা এবং নিরীক্ষণ আউটপুটের সাথে সমান্তরালভাবে মিলিত হয় যাতে মডেল মনিটরিং দ্বারা প্রকাশিত প্রবণতাগুলির একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা হয়।
অনুমান অনুরোধের প্রতিটি ব্যাচের পূর্বাভাসিত ফলাফল সহ বিভিন্ন ডেটা বৈশিষ্ট্যের দিকগুলি কল্পনা করতে এটি গ্রাহক দলকে সত্যিই সাহায্য করেছে।
উপসংহার
এই পোস্টে ব্যাখ্যা করা বাস্তবায়ন উইপ্রোকে কার্যকরভাবে তাদের অন-প্রিমিসেস মডেলগুলিকে AWS-এ স্থানান্তর করতে এবং একটি স্কেলযোগ্য, স্বয়ংক্রিয় মডেল ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করতে সক্ষম করেছে।
পুনঃব্যবহারযোগ্য ফ্রেমওয়ার্ক উপাদানগুলির ব্যবহার ডেটা সায়েন্স টিমকে তাদের কাজকে মোতায়েনযোগ্য AWS স্টেপ ফাংশন JSON উপাদান হিসাবে কার্যকরভাবে প্যাকেজ করার ক্ষমতা দেয়৷ একই সাথে, DevOps টিমগুলি উচ্চতর পরিবেশে মডেলগুলির নির্বিঘ্ন প্রচার এবং পুনরায় প্রশিক্ষণের সুবিধার্থে স্বয়ংক্রিয় CI/CD পাইপলাইন ব্যবহার এবং উন্নত করেছে।
মডেল মনিটরিং কম্পোনেন্ট মডেলের পারফরম্যান্সের ক্রমাগত নিরীক্ষণ সক্ষম করেছে, এবং ব্যবহারকারীরা যখনই ডেটা বা মডেল ড্রিফ্ট সনাক্ত করা হয় তখন সতর্কতা এবং বিজ্ঞপ্তি পান।
গ্রাহকের দল এই MLOps ফ্রেমওয়ার্কটি মাইগ্রেট করতে বা আরও মডেল বিকাশ করতে এবং তাদের সেজমেকার গ্রহণ বাড়াতে ব্যবহার করছে।
আমাদের সূক্ষ্মভাবে ডিজাইন করা আর্কিটেকচারের সাথে একত্রে সেজমেকার পরিষেবাগুলির বিস্তৃত স্যুটকে কাজে লাগানোর মাধ্যমে, গ্রাহকরা নির্বিঘ্নে একাধিক মডেলের জাহাজে যেতে পারেন, স্থাপনার সময় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এবং কোড ভাগ করে নেওয়ার সাথে সম্পর্কিত জটিলতাগুলি প্রশমিত করে৷ তাছাড়া, আমাদের আর্কিটেকচার কোড সংস্করণ রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করে, একটি সুগমিত উন্নয়ন প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে।
এই স্থাপত্যটি সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং চক্র পরিচালনা করে, স্বয়ংক্রিয় মডেল প্রশিক্ষণ, রিয়েল-টাইম এবং ব্যাচ ইনফারেন্স, প্রোঅ্যাকটিভ মডেল পর্যবেক্ষণ এবং ড্রিফট বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত করে। এই এন্ড-টু-এন্ড সলিউশনটি গ্রাহকদেরকে সর্বোত্তম মডেল পারফরম্যান্স অর্জন করার ক্ষমতা দেয় এবং চলমান নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য কঠোর পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণ ক্ষমতা বজায় রাখে।
এই স্থাপত্য তৈরি করতে, প্রয়োজনীয় সম্পদ তৈরি করে শুরু করুন আমাজন ভার্চুয়াল প্রাইভেট ক্লাউড (অ্যামাজন ভিপিসি), SageMaker নোটবুক, এবং Lambda ফাংশন. উপযুক্ত সেট আপ নিশ্চিত করুন AWS আইডেন্টিটি অ্যান্ড অ্যাকসেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) এই সম্পদ জন্য নীতি.
এরপরে, সেজমেকার স্টুডিও বা জুপিটার নোটবুকের মধ্যে স্থাপত্যের উপাদানগুলি-যেমন প্রশিক্ষণ এবং প্রিপ্রসেসিং স্ক্রিপ্টগুলি তৈরিতে ফোকাস করুন। এই ধাপে পছন্দসই কার্যকারিতাগুলি সক্ষম করতে প্রয়োজনীয় কোড এবং কনফিগারেশনগুলি বিকাশ করা জড়িত।
আর্কিটেকচারের উপাদানগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার পরে, আপনি অনুমান তৈরি করতে বা ডেটাতে পোস্ট-প্রসেসিং পদক্ষেপগুলি সম্পাদনের জন্য ল্যাম্বডা ফাংশন তৈরি করে এগিয়ে যেতে পারেন।
শেষে, উপাদানগুলিকে সংযুক্ত করতে এবং একটি মসৃণ কর্মপ্রবাহ স্থাপন করতে ধাপ ফাংশনগুলি ব্যবহার করুন যা প্রতিটি পদক্ষেপের চলমান সমন্বয় করে৷
লেখক সম্পর্কে
স্টিফেন র্যান্ডলফ Amazon Web Services (AWS) এর একজন সিনিয়র পার্টনার সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি গ্লোবাল সিস্টেমস ইন্টিগ্রেটর (GSI) অংশীদারদের সর্বশেষ AWS প্রযুক্তিতে সক্ষম এবং সমর্থন করেন কারণ তারা ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি সমাধানের জন্য শিল্প সমাধান তৈরি করে। স্টিফেন বিশেষত নিরাপত্তা এবং জেনারেটিভ এআই সম্পর্কে উত্সাহী, এবং গ্রাহকদের এবং অংশীদারদের AWS-এ সুরক্ষিত, দক্ষ এবং উদ্ভাবনী সমাধান স্থপতিদের সাহায্য করে৷
ভজনদীপ সিং Wipro Technologies-এ AWS AI/ML সেন্টার অফ এক্সিলেন্স হেড হিসাবে কাজ করেছেন, ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং AI সমাধানগুলি প্রদানের জন্য গ্রাহকদের নেতৃস্থানীয়। তিনি AWS AI/ML স্পেশালিটি সার্টিফিকেশন ধারণ করেছেন এবং AI/ML পরিষেবা এবং সমাধানগুলির উপর লেখকদের প্রযুক্তিগত ব্লগ। শিল্প জুড়ে নেতৃস্থানীয় AWS AI/ML সমাধানের অভিজ্ঞতার সাথে, ভজনদীপ তার দক্ষতা এবং নেতৃত্বের মাধ্যমে ক্লায়েন্টদের AWS AI/ML পরিষেবার মূল্য সর্বাধিক করতে সক্ষম করেছে৷
অজয় বিশ্বকর্মা Wipro এর AI সমাধান অনুশীলনের AWS শাখার একজন এমএল ইঞ্জিনিয়ার। সেজমেকারে কাস্টম অ্যালগরিদমের জন্য BYOM সমাধান, ইটিএল পাইপলাইন স্থাপন, লেক্স ব্যবহার করে চ্যাটবট তৈরি, ক্রস অ্যাকাউন্ট কুইকসাইট রিসোর্স শেয়ারিং এবং স্থাপনার জন্য ক্লাউডফরমেশন টেমপ্লেট তৈরি করার বিষয়ে তার ভাল অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি AWS অন্বেষণ পছন্দ করেন প্রতিটি গ্রাহকের সমস্যাকে আরও অন্বেষণ করতে এবং তাদের সমাধান প্রদানের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ হিসাবে গ্রহণ করে।
- 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/modernizing-data-science-lifecycle-management-with-aws-and-wipro/
- : আছে
- : হয়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 212
- 300
- 32
- 7
- 8
- 804
- 9
- a
- সম্পর্কে
- উপরে
- দ্রুততর করা
- দ্রুততর
- ত্বক
- প্রবেশ
- অনুযায়ী
- হিসাব
- অ্যাকাউন্টস
- সঠিকতা
- অর্জন করা
- দিয়ে
- কর্ম
- যোগ
- উদ্দেশ্য
- ঠিকানাগুলি
- যোগ করে
- গ্রহণ
- বিরুদ্ধে
- সমষ্টি
- AI
- এআই / এমএল
- সতর্কতা
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- বরাদ্দ
- বরাবর
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে
- অ্যামাজন কুইকসাইট
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডব্লিউএস)
- Amazon.com
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অন্য
- কোন
- API
- API গুলি
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- আ
- যুক্ত
- At
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- লেখক
- গাড়ী
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- স্বয়ংক্রিয়তা
- উপস্থিতি
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস আঠালো
- এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন
- পিছনে
- ভিত্তি
- বেসলাইন
- BE
- হয়ে ওঠে
- কারণ
- হয়েছে
- আগে
- শুরু করা
- হচ্ছে
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- বৃহত্তম
- ব্লগ
- উভয়
- শাখা
- আনা
- আনীত
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- বিল্ট-ইন
- বাস
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- কলিং
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- ধারণক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- গাড়ী
- কেস
- কেন্দ্র
- শ্রেষ্ঠত্ব কেন্দ্র
- সাক্ষ্যদান
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- chatbots
- চেক
- চেক করা হয়েছে
- চেক
- মক্কেল
- ক্লায়েন্ট
- মেঘ
- কোড
- কোড ভাগ করা
- সহযোগিতা করা
- সহযোগী
- সহযোগিতা
- এর COM
- সমাহার
- মিলিত
- আসা
- আসে
- আরামপ্রদ
- প্রতিজ্ঞাবদ্ধ
- নিচ্ছিদ্র
- সম্পূর্ণ
- সম্পন্ন হয়েছে
- জটিল
- জটিলতার
- উপাদান
- উপাদান
- ব্যাপক
- পরিচালিত
- কনফিগারেশন
- কনফিগার
- সংযোগ
- সংযোগ করা
- সংযোজক
- বিবেচ্য বিষয়
- সীমাবদ্ধতার
- পরামর্শদাতা
- পরামর্শকারী
- আধার
- একটানা
- নিয়ন্ত্রণ
- মূল
- মূল্য
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃষ্টি
- ক্রস
- বর্তমান
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহক অভিজ্ঞতা
- গ্রাহকদের
- চক্র
- ড্যাশবোর্ড
- ড্যাশবোর্ডের
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- ডেটা পয়েন্ট
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডেটাসেট
- সিদ্ধান্ত নেন
- রায়
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সংজ্ঞায়িত
- বিলম্ব
- প্রদান করা
- বিলি
- নির্ভরতা
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- স্থাপনার
- বর্ণনা
- বিবরণ
- পরিকল্পিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- সনাক্ত
- বিকাশ
- উন্নত
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- আবিষ্কার
- আলোচনা করা
- do
- না
- ড্রাইভ
- চালিত
- সময়
- প্রতি
- পূর্বে
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষতা
- দক্ষ
- প্রচেষ্টা
- ইমেইল
- ইমেল
- ক্ষমতা
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- encompassing
- শেষ
- সর্বশেষ সীমা
- শেষপ্রান্ত
- প্রবৃত্তি
- অঙ্গীকার
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- উন্নত
- সমৃদ্ধ করা
- সমৃদ্ধ
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- সমগ্র
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- বিশেষত
- অপরিহার্য
- স্থাপন করা
- মূল্যায়ন
- মূল্যায়ন
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- অবশেষে
- প্রতি
- পরীক্ষক
- উদাহরণ
- শ্রেষ্ঠত্ব
- বিদ্যমান
- প্রস্থানের
- প্রত্যাশা
- সুবিধাযুক্ত
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- ব্যাখ্যা
- অন্বেষণ করুণ
- এক্সপ্লোরিং
- রপ্তানি
- রপ্তানির
- মুখ
- মুখোমুখি
- সহজতর করা
- ব্যর্থ
- ব্যর্থতা
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- কয়েক
- ব্যক্তিত্ব
- ফাইল
- নথি পত্র
- ছাঁকনি
- আবিষ্কার
- প্রথম
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- জন্য
- ফ্রেমওয়ার্ক
- অবকাঠামো
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- বৈশিষ্ট্য
- কার্যকারিতা
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- প্রবেশপথ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- উৎপাদিত
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- GitHub
- বিশ্বব্যাপী
- ভাল
- শাসন
- পরিচালিত
- স্থল
- ছিল
- হ্যান্ডলগুলি
- হারনেসিং
- আছে
- he
- মাথা
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- তার
- ঝুলিতে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং
- পরিচয়
- if
- ভাবমূর্তি
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়িত
- বাস্তবায়ন
- সরঁজাম
- আমদানি
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- শিল্প
- শিল্প
- পরিকাঠামো
- আরম্ভ করা
- উদ্ভাবনী
- ইনপুট
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- উদাহরণ
- সংহত
- একীভূত
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- পূজা
- জড়িত করা
- ভিন্ন
- সমস্যা
- IT
- কাজ
- জবস
- যোগদানের
- যাত্রা
- JSON
- চাবি
- সর্বশেষ
- শুরু করা
- চালু
- স্তর
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- শিক্ষার্থী
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- জীবনচক্র
- মত
- পছন্দ
- স্থানীয়
- অবস্থান
- যুক্তিবিদ্যা
- দেখুন
- সৌন্দর্য
- কম
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- নিয়ন্ত্রণের
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পরিচালক
- অনেক
- চরমে তোলা
- সর্বাধিক
- মে..
- অর্থপূর্ণ
- মধ্যম
- সম্মেলন
- সদস্য
- পদ্ধতি
- সাবধানে
- ছন্দোময়
- ছন্দোবিজ্ঞান
- হতে পারে
- মাইগ্রেট
- অভিপ্রয়াণ
- সর্বনিম্ন
- প্রশমন
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- আধুনিক
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- পরন্তু
- অনেক
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- প্রকৃতি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- পরবর্তী
- বিঃদ্রঃ
- নোটবই
- প্রজ্ঞাপন
- বিজ্ঞপ্তি
- of
- অর্ঘ
- on
- অনবোর্ড
- ONE
- নিরন্তর
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- কর্মক্ষম
- অনুকূল
- or
- সংগঠন
- অন্যান্য
- অন্যভাবে
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- আউটপুট
- সামগ্রিক
- নিজের
- গতি
- প্যাকেজ
- সমান্তরাল
- স্থিতিমাপ
- পরামিতি
- হাসপাতাল
- অংশীদারদের
- পাস
- কামুক
- প্রতি
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- করণ
- পাইপলাইন
- জায়গা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পয়েন্ট
- নীতি
- নীতি
- দফতর
- পোস্ট
- অনুশীলন
- পূর্ববর্তী
- পূর্বাভাস
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- প্রধানমন্ত্রী
- প্রস্তুত
- উপস্থিতি
- বর্তমান
- আগে
- মূল্য
- মূল্য পূর্বাভাস
- ব্যক্তিগত
- প্ররোচক
- সমস্যা
- এগিয়ে
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রমোদ
- পদোন্নতি
- অনুরোধ জানানো
- প্রদান
- প্রদত্ত
- প্রদানকারী
- উপলব্ধ
- বিধান
- উদ্দেশ্য
- ধাক্কা
- ধাক্কা
- গুণ
- পড়া
- প্রকৃত সময়
- রিয়েল-টাইম ডেটা
- সত্যিই
- গ্রহণ করা
- হ্রাস
- উল্লেখ
- নিবন্ধভুক্ত
- নিবন্ধনের
- রেজিস্ট্রি
- মুক্তি
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- রয়ে
- প্রতিবেদন
- সংগ্রহস্থলের
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- সংস্থান
- Resources
- নিজ নিজ
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলাফল
- পুনর্ব্যবহারযোগ্য
- প্রকাশিত
- কঠোর
- শক্তসমর্থ
- যাত্রাপথ
- চালান
- দৌড়
- রান
- ঋষি নির্মাতা
- একই
- স্কেলেবিলিটি
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- আরোহী
- তফসিল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- স্কোরিং
- স্ক্রিপ্ট
- SDK
- নির্বিঘ্ন
- নির্বিঘ্নে
- অধ্যায়
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- নির্বাচন
- পাঠায়
- জ্যেষ্ঠ
- প্রেরিত
- সার্ভিস পেয়েছে
- Serverless
- সেবা
- সার্ভিস প্রোভাইডার
- সেবা
- সেট
- বিন্যাস
- সেটআপ
- শেয়ার
- শেয়ারিং
- উচিত
- প্রদর্শিত
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- অনুরূপ
- সহজ
- সরলীকৃত
- এককালে
- ছোট
- মসৃণ
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- শীঘ্রই
- উৎস
- বিশিষ্টতা
- বিশেষভাবে
- মসলা
- বিভক্ত করা
- গাদা
- স্ট্যাক
- রাষ্ট্র
- স্থির
- পরিসংখ্যান
- পরিসংখ্যান
- অবস্থা
- ধাপ
- স্টিফেন
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- সংরক্ষণ
- স্ট্রিমলাইনড
- জীবন্ত চ্যাটে
- চিত্রশালা
- সাফল্য
- এমন
- অনুসরণ
- সরবরাহকৃত
- সমর্থন
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- লাগে
- গ্রহণ
- লক্ষ্য
- কাজ
- টীম
- দলের সদস্যরা
- দল
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- পরীক্ষা
- যে
- সার্জারির
- রাষ্ট্র
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- তৃতীয় পক্ষের
- এই
- সেগুলো
- গোবরাট
- দ্বারা
- থ্রুপুট
- স্তর
- আঁটসাঁটভাবে
- সময়
- থেকে
- অত্যধিক
- টুল
- সরঞ্জাম
- বিষয়
- টপিক
- প্রতি
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- ট্রেন
- রুপান্তর
- রূপান্তরের
- প্রবণতা
- আলোড়ন সৃষ্টি
- সত্য
- সুরকরণ
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- বোঝা
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- যাচাই করা হচ্ছে
- বৈধতা
- মূল্য
- বিভিন্ন
- সংস্করণ
- সংস্করণ
- ভায়োলেশন
- ভার্চুয়াল
- কল্পনা
- ঠাহর করা
- চেয়েছিলেন
- ছিল
- উপায়..
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- ভাল-সংজ্ঞায়িত
- ছিল
- কখন
- যখনই
- কিনা
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- গরূৎ
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কর্মপ্রবাহ
- কর্মপ্রবাহ
- কারখানা
- লেখা
- লিখিত
- এক্সজিবিস্ট
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet