সার্জারির অ্যামাজন সেজমেকার পাইথন এসডিকে মেশিন লার্নিং (ML) মডেলের প্রশিক্ষণ ও স্থাপনার জন্য একটি ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি আমাজন সেজমেকার. স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থের মতো কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রিত শিল্পগুলিতে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা তাদের ডেটা এনক্রিপ্ট করা এবং ট্র্যাফিক ইন্টারনেটকে অতিক্রম করে না তা নিশ্চিত করার জন্য সুরক্ষা পাহারারেল স্থাপন করে। সেজমেকার প্রশিক্ষণ এবং এমএল মডেলের স্থাপনা এই রেলপথগুলি অনুসরণ করে তা নিশ্চিত করতে, অ্যাকাউন্টে বিধিনিষেধ সেট করা একটি সাধারণ অভ্যাস বা এডব্লিউএস সংস্থা সেবা নিয়ন্ত্রণ নীতির মাধ্যমে স্তর এবং এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) নির্দিষ্ট IAM ভূমিকার ব্যবহার প্রয়োগ করার নীতি, আমাজন ভার্চুয়াল প্রাইভেট ক্লাউড (Amazon VPC) কনফিগারেশন, এবং AWS কী ব্যবস্থাপনা পরিষেবা (AWS KMS) কী। এই ধরনের ক্ষেত্রে, ডেটা বিজ্ঞানীদের তাদের এমএল মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার কোড ম্যানুয়ালি, সাবনেট, নিরাপত্তা গোষ্ঠী এবং কেএমএস কীগুলি নোট করে এই প্যারামিটারগুলি সরবরাহ করতে হবে। এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের উপর এই কনফিগারেশনগুলি নির্দিষ্ট করার, তাদের কাজগুলি সফলভাবে চালানো এবং অ্যাক্সেস অস্বীকার করা ত্রুটিগুলি এড়াতে মনে রাখার দায়িত্ব দেয়৷
SageMaker Python SDK সংস্করণ 2.148.0 দিয়ে শুরু করে, আপনি এখন IAM ভূমিকা, VPC এবং KMS কীগুলির মতো প্যারামিটারগুলির জন্য ডিফল্ট মানগুলি কনফিগার করতে পারেন৷ প্রশাসক এবং শেষ-ব্যবহারকারীরা YAML বিন্যাসে একটি কনফিগারেশন ফাইলে নির্দিষ্ট ডিফল্ট সহ AWS অবকাঠামো আদিম শুরু করতে পারে। একবার কনফিগার হয়ে গেলে, পাইথন SDK স্বয়ংক্রিয়ভাবে এই মানগুলিকে উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত করে এবং সেগুলিকে অন্তর্নিহিত SageMaker API কলগুলিতে প্রচার করে যেমন CreateProcessingJob()
, CreateTrainingJob()
, এবং CreateEndpointConfig()
, কোন অতিরিক্ত কর্মের প্রয়োজন ছাড়া. SDK একাধিক কনফিগারেশন ফাইলকেও সমর্থন করে, প্রশাসকদের সমস্ত ব্যবহারকারীর জন্য একটি কনফিগারেশন ফাইল সেট করার অনুমতি দেয় এবং ব্যবহারকারীরা এটিকে একটি ব্যবহারকারী-স্তরের কনফিগারেশনের মাধ্যমে ওভাররাইড করতে পারে যা সংরক্ষণ করা যেতে পারে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3), আমাজন ইলাস্টিক ফাইল সিস্টেম (Amazon EFS) এর জন্য অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও, অথবা ব্যবহারকারীর স্থানীয় ফাইল সিস্টেম।
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে স্টুডিওতে ডিফল্ট কনফিগারেশন ফাইল তৈরি এবং সংরক্ষণ করতে হয় এবং আপনার সেজমেকার সংস্থানগুলি তৈরি করতে SDK ডিফল্ট বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করতে হয়।
সমাধান ওভারভিউ
আমরা এন্ড-টু-এন্ড সহ এই নতুন বৈশিষ্ট্যটি প্রদর্শন করি এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন টেমপ্লেট যা প্রয়োজনীয় পরিকাঠামো তৈরি করে এবং স্থাপন করা VPC-তে একটি স্টুডিও ডোমেন তৈরি করে। উপরন্তু, আমরা প্রশিক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলিতে ব্যবহৃত ভলিউমগুলি এনক্রিপ্ট করার জন্য KMS কী তৈরি করি। নিম্নরূপ পদক্ষেপ:
- আপনার অ্যাকাউন্টে CloudFormation স্ট্যাক চালু করুন। বিকল্পভাবে, আপনি যদি বিদ্যমান সেজমেকার ডোমেন বা নোটবুকে এই বৈশিষ্ট্যটি অন্বেষণ করতে চান তবে এই পদক্ষেপটি এড়িয়ে যান।
- জনসংখ্যা
config.yaml
ফাইল করুন এবং ফাইলটিকে ডিফল্ট অবস্থানে সংরক্ষণ করুন। - ডেটা প্রসেসিং, মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমান সহ একটি এন্ড-টু-এন্ড ML ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি নমুনা নোটবুক চালান।
- ডিফল্ট কনফিগারেশন মান ওভাররাইড করুন।
পূর্বশর্ত
আপনি শুরু করার আগে, নিশ্চিত করুন যে আপনার কাছে একটি AWS অ্যাকাউন্ট এবং একজন IAM ব্যবহারকারী বা প্রশাসকের বিশেষাধিকার সহ ভূমিকা রয়েছে৷ আপনি যদি বর্তমানে আপনার নোটবুকের সংস্থানগুলিতে অবকাঠামোগত পরামিতিগুলি পাস করছেন এমন একজন ডেটা বিজ্ঞানী হন তবে আপনি আপনার পরিবেশ সেট আপ করার পরবর্তী ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারেন এবং কনফিগারেশন ফাইল তৈরি করা শুরু করতে পারেন৷
এই বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করতে, আপনার SageMaker SDK সংস্করণটি চালিয়ে আপগ্রেড করা নিশ্চিত করুন৷ pip install --upgrade sagemaker
.
পরিবেশ স্থাপন করুন
নেটওয়ার্কিং এবং একটি স্টুডিও ডোমেন সহ একটি সম্পূর্ণ অবকাঠামো স্থাপন করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ক্লোন করুন GitHub সংগ্রহস্থল.
- আপনার AWS অ্যাকাউন্টে লগ ইন করুন এবং AWS CloudFormation কনসোল খুলুন।
- নেটওয়ার্কিং সংস্থান স্থাপন করতে, নির্বাচন করুন স্ট্যাক তৈরি করুন.
- নিচে টেমপ্লেট আপলোড করুন
setup/vpc_mode/01_networking.yaml
. - স্ট্যাকের জন্য একটি নাম প্রদান করুন (উদাহরণস্বরূপ,
networking-stack
), এবং স্ট্যাক তৈরি করতে বাকি ধাপগুলি সম্পূর্ণ করুন। - স্টুডিও ডোমেন স্থাপন করতে, নির্বাচন করুন স্ট্যাক তৈরি করুন আবার.
- নিচে টেমপ্লেট আপলোড করুন
setup/vpc_mode/02_sagemaker_studio.yaml
. - স্ট্যাকের জন্য একটি নাম প্রদান করুন (উদাহরণস্বরূপ,
sagemaker-stack
), এবং যখন অনুরোধ করা হয় তখন নেটওয়ার্কিং স্ট্যাকের নাম প্রদান করুনCoreNetworkingStackName
প্যারামিটার। - অবশিষ্ট পদক্ষেপগুলি নিয়ে এগিয়ে যান, IAM সংস্থানগুলির জন্য স্বীকৃতিগুলি নির্বাচন করুন এবং স্ট্যাক তৈরি করুন৷
স্ট্যাটাস উভয় স্ট্যাক আপডেট যখন CREATE_COMPLETE, পরবর্তী ধাপে এগিয়ে চলুন.
কনফিগারেশন ফাইল তৈরি করুন
SageMaker Python SDK-এর জন্য ডিফল্ট কনফিগারেশন ব্যবহার করতে, আপনি SDK-এর প্রত্যাশা অনুযায়ী একটি config.yaml ফাইল তৈরি করুন। config.yaml ফাইলের বিন্যাসের জন্য, পড়ুন কনফিগারেশন ফাইল গঠন. আপনার কাজের পরিবেশের উপর নির্ভর করে, যেমন স্টুডিও নোটবুক, সেজমেকার নোটবুক উদাহরণ, বা আপনার স্থানীয় IDE, আপনি হয় কনফিগারেশন ফাইলটিকে ডিফল্ট অবস্থানে সংরক্ষণ করতে পারেন বা একটি কনফিগার ফাইল অবস্থান পাস করে ডিফল্টগুলি ওভাররাইড করতে পারেন। অন্যান্য পরিবেশের জন্য ডিফল্ট অবস্থানের জন্য, পড়ুন কনফিগারেশন ফাইল অবস্থান. নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি একটি স্টুডিও নোটবুক পরিবেশের জন্য সেটআপ প্রদর্শন করে।
সহজে তৈরি করতে config.yaml
ফাইলে, আপনার স্টুডিও সিস্টেম টার্মিনালে নিম্নলিখিত কক্ষগুলি চালান, পূর্ববর্তী ধাপ থেকে স্থানধারকগুলিকে ক্লাউডফরমেশন স্ট্যাকের নাম দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন:
এই স্ক্রিপ্টটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে YAML ফাইলকে পপুলেট করে, প্লেসহোল্ডারগুলিকে অবকাঠামোগত ডিফল্টগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করে এবং ফাইলটিকে হোম ফোল্ডারে সংরক্ষণ করে। তারপরে এটি স্টুডিও নোটবুকের জন্য ডিফল্ট অবস্থানে ফাইলটি অনুলিপি করে। ফলস্বরূপ কনফিগার ফাইলটি নিম্নলিখিত বিন্যাসের অনুরূপ হওয়া উচিত:
আপনার যদি একটি বিদ্যমান ডোমেন এবং নেটওয়ার্কিং কনফিগারেশন সেট আপ থাকে তবে তৈরি করুন config.yaml
প্রয়োজনীয় বিন্যাসে ফাইল করুন এবং স্টুডিও নোটবুকের জন্য ডিফল্ট অবস্থানে সংরক্ষণ করুন।
মনে রাখবেন যে এই ডিফল্টগুলি উপযুক্ত SageMaker SDK কলগুলির জন্য কনফিগারেশন মানগুলিকে কেবল স্বয়ংক্রিয়ভাবে পপুলেট করে এবং ব্যবহারকারীকে কোনও নির্দিষ্ট VPC, সাবনেট বা ভূমিকাতে বাধ্য করে না৷ একজন প্রশাসক হিসেবে, আপনি যদি চান আপনার ব্যবহারকারীরা একটি নির্দিষ্ট কনফিগারেশন বা ভূমিকা ব্যবহার করুক, ব্যবহার করুন IAM শর্ত কী ডিফল্ট মান প্রয়োগ করতে।
উপরন্তু, প্রতিটি API কলের নিজস্ব কনফিগারেশন থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ববর্তী কনফিগার ফাইল নমুনায়, আপনি নির্দিষ্ট করতে পারেন vpc-a
এবং subnet-a
প্রশিক্ষণ কাজের জন্য, এবং নির্দিষ্ট করুন vpc-b
এবং subnet-c
, subnet-d
কাজ প্রক্রিয়াকরণের জন্য।
একটি নমুনা নোটবুক চালান
এখন আপনি কনফিগারেশন ফাইল সেট করেছেন, আপনি বেশিরভাগ SDK ফাংশনের জন্য স্পষ্টভাবে নেটওয়ার্কিং এবং এনক্রিপশন প্যারামিটার সেট করার প্রয়োজন ছাড়াই স্বাভাবিকভাবে আপনার মডেল বিল্ডিং এবং প্রশিক্ষণ নোটবুক চালানো শুরু করতে পারেন। দেখা সমর্থিত API এবং পরামিতি সমর্থিত API কল এবং পরামিতিগুলির একটি সম্পূর্ণ তালিকার জন্য।
স্টুডিওতে, নেভিগেশন প্যানে ফাইল এক্সপ্লোরার আইকনটি বেছে নিন এবং খুলুন 03_feature_engineering/03_feature_engineering.ipynb
, নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট হিসাবে দেখানো হয়েছে।
নোটবুক সেলগুলি একের পর এক চালান এবং লক্ষ্য করুন যে আপনি কোনও অতিরিক্ত কনফিগারেশন নির্দিষ্ট করছেন না। আপনি যখন প্রসেসর অবজেক্ট তৈরি করবেন, আপনি নিচের উদাহরণের মত সেল আউটপুট দেখতে পাবেন।
আপনি আউটপুটে দেখতে পাচ্ছেন, ডিফল্ট কনফিগারেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রসেসিং কাজের জন্য প্রয়োগ করা হয়, ব্যবহারকারীর কাছ থেকে কোনো অতিরিক্ত ইনপুটের প্রয়োজন ছাড়াই।
আপনি যখন প্রসেসর চালানোর জন্য পরবর্তী সেলটি চালান, তখন আপনি SageMaker কনসোলে কাজটি দেখে ডিফল্ট সেট করা আছে কিনা তাও যাচাই করতে পারেন। পছন্দ করা কাজ প্রক্রিয়াকরণ অধীনে প্রসেসিং নেভিগেশন প্যানে, যেমনটি নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো হয়েছে।
প্রিফিক্স সহ প্রসেসিং কাজ নির্বাচন করুন end-to-end-ml-sm-proc
, এবং আপনি ইতিমধ্যে কনফিগার করা নেটওয়ার্কিং এবং এনক্রিপশন দেখতে সক্ষম হওয়া উচিত।
আপনি মডেলটিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার জন্য অবশিষ্ট নোটবুকগুলি চালানো চালিয়ে যেতে পারেন এবং আপনি লক্ষ্য করবেন যে প্রশিক্ষণের কাজ এবং মডেল উভয়ের জন্যই অবকাঠামোগত ডিফল্টগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে৷
ডিফল্ট কনফিগারেশন ফাইল ওভাররাইড করুন
এমন কিছু ক্ষেত্রে হতে পারে যেখানে একজন ব্যবহারকারীকে ডিফল্ট কনফিগারেশন ওভাররাইড করতে হবে, উদাহরণস্বরূপ, সর্বজনীন ইন্টারনেট অ্যাক্সেস নিয়ে পরীক্ষা করার জন্য, অথবা যদি সাবনেট আইপি ঠিকানার বাইরে চলে যায় তবে নেটওয়ার্কিং কনফিগারেশন আপডেট করতে হবে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, Python SDK আপনাকে কনফিগারেশন ফাইলের জন্য একটি কাস্টম অবস্থান প্রদান করার অনুমতি দেয়, হয় স্থানীয় স্টোরেজে, অথবা আপনি Amazon S3 এ একটি অবস্থান নির্দেশ করতে পারেন। এই বিভাগে, আমরা একটি উদাহরণ অন্বেষণ.
খোলা user-configs.yaml
আপনার হোম ডিরেক্টরিতে ফাইল করুন এবং আপডেট করুন EnableNetworkIsolation
মূল্য True
, অধীনে TrainingJob
অধ্যায়.
এখন, একই নোটবুক খুলুন, এবং নোটবুকের শুরুতে নিম্নলিখিত ঘরটি যুক্ত করুন:
এই ঘরের সাহায্যে, আপনি SDK-এ কনফিগার ফাইলের অবস্থান নির্দেশ করেন। এখন, যখন আপনি প্রসেসর অবজেক্ট তৈরি করবেন, আপনি লক্ষ্য করবেন যে নেটওয়ার্ক বিচ্ছিন্নতা সক্ষম করতে ডিফল্ট কনফিগারেশনটি ওভাররাইড করা হয়েছে, এবং প্রক্রিয়াকরণ কাজ নেটওয়ার্ক বিচ্ছিন্নতা মোডে ব্যর্থ হবে।
আপনি যদি আপনার স্থানীয় পরিবেশ যেমন VSCode ব্যবহার করেন তবে কনফিগারেশন ফাইলের অবস্থান সেট করতে আপনি একই ওভাররাইড এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল ব্যবহার করতে পারেন।
ডিবাগ এবং ডিফল্ট পুনরুদ্ধার
আপনার নোটবুক থেকে API কলগুলি চালানোর সময় আপনি যদি কোনও ত্রুটির সম্মুখীন হন তবে দ্রুত সমস্যা সমাধানের জন্য, সেল আউটপুট পূর্ববর্তী বিভাগে দেখানো হিসাবে প্রয়োগকৃত ডিফল্ট কনফিগারেশনগুলি প্রদর্শন করে৷ ডিফল্ট কনফিগারেশন ফাইল থেকে পাস করা অ্যাট্রিবিউট মানগুলি দেখার জন্য তৈরি করা সঠিক Boto3 কল দেখতে, আপনি Boto3 লগিং চালু করে ডিবাগ করতে পারেন। লগিং চালু করতে, নোটবুকের শীর্ষে নিম্নলিখিত সেলটি চালান:
পরবর্তী যেকোনো Boto3 কল সম্পূর্ণ অনুরোধের সাথে লগ করা হবে, লগের বডি সেকশনের নিচে দৃশ্যমান।
আপনি ব্যবহার করে ডিফল্ট কনফিগারেশনের সংগ্রহ দেখতে পারেন session.sagemaker_config
নিম্নলিখিত উদাহরণে দেখানো হিসাবে মান.
অবশেষে, আপনি যদি আপনার সেজমেকার সংস্থানগুলি তৈরি করতে Boto3 ব্যবহার করেন, আপনি ব্যবহার করে ডিফল্ট কনফিগারেশন মানগুলি পুনরুদ্ধার করতে পারেন sagemaker_config
পরিবর্তনশীল উদাহরণস্বরূপ, প্রক্রিয়াকরণ কাজ চালানোর জন্য 03_feature_engineering.ipynb
Boto3 ব্যবহার করে, আপনি একই নোটবুকে নিম্নলিখিত সেলের বিষয়বস্তু লিখতে পারেন এবং সেলটি চালাতে পারেন:
স্বয়ংক্রিয় কনফিগারেশন ফাইল তৈরি
প্রশাসকদের জন্য, কনফিগার ফাইল তৈরি করা এবং প্রতিটি সেজমেকার নোটবুক ইনস্ট্যান্স বা স্টুডিও ব্যবহারকারী প্রোফাইলে ফাইলটি সংরক্ষণ করা একটি কঠিন কাজ হতে পারে। যদিও আপনি সুপারিশ করতে পারেন যে ব্যবহারকারীরা একটি ডিফল্ট S3 অবস্থানে সংরক্ষিত একটি সাধারণ ফাইল ব্যবহার করে, এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের উপর ওভাররাইড নির্দিষ্ট করার অতিরিক্ত ওভারহেড রাখে।
এটি স্বয়ংক্রিয় করতে, প্রশাসকরা সেজমেকার লাইফসাইকেল কনফিগারেশন (এলসিসি) ব্যবহার করতে পারেন। স্টুডিও ব্যবহারকারী প্রোফাইল বা নোটবুক উদাহরণের জন্য, আপনি ব্যবহারকারীর ডিফল্ট জুপিটার সার্ভার অ্যাপের জন্য একটি ডিফল্ট LCC হিসাবে নিম্নলিখিত নমুনা LCC স্ক্রিপ্ট সংযুক্ত করতে পারেন:
দেখ Amazon SageMaker স্টুডিওর জন্য লাইফসাইকেল কনফিগারেশন ব্যবহার করুন or একটি নোটবুক ইন্সট্যান্স কাস্টমাইজ করুন একটি ডিফল্ট জীবনচক্র স্ক্রিপ্ট তৈরি এবং সেট করার নির্দেশাবলীর জন্য।
পরিষ্কার কর
আপনি যখন এই বৈশিষ্ট্যটি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা শেষ করেন, অতিরিক্ত খরচ এড়াতে আপনার সংস্থানগুলি পরিষ্কার করুন৷ আপনি যদি এই পোস্টে উল্লেখিত নতুন সংস্থানগুলির ব্যবস্থা করে থাকেন তবে আপনার সংস্থানগুলি পরিষ্কার করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ব্যবহারকারী প্রোফাইলের জন্য আপনার স্টুডিও অ্যাপগুলি বন্ধ করুন। দেখা বন্ধ করুন এবং SageMaker স্টুডিও এবং স্টুডিও অ্যাপস আপডেট করুন নির্দেশের জন্য। স্ট্যাক মুছে ফেলার আগে সমস্ত অ্যাপ মুছে ফেলা হয়েছে তা নিশ্চিত করুন।
- স্টুডিও ডোমেনের জন্য তৈরি করা EFS ভলিউম মুছুন। আপনি একটি ব্যবহার করে ডোমেনের সাথে সংযুক্ত EFS ভলিউম দেখতে পারেন ডোমেন বর্ণনা করুন API কল।
- স্টুডিও ডোমেন স্ট্যাক মুছুন।
- স্টুডিও ডোমেনের জন্য তৈরি করা নিরাপত্তা গোষ্ঠীগুলি মুছুন। আপনি তাদের খুঁজে পেতে পারেন অ্যামাজন ইলাস্টিক কম্পিউট ক্লাউড (Amazon EC2) কনসোল, যার নাম সিকিউরিটি-গ্রুপ-ফর-ইনবাউন্ড-এনএফএস-ডি-এক্সএক্সএক্স এবং সিকিউরিটি-গ্রুপ-ফর-আউটবাউন্ড-এনএফএস-ডি-এক্সএক্সএক্স
- নেটওয়ার্কিং স্ট্যাক মুছুন।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা SageMaker Python SDK ব্যবহার করে মূল অবকাঠামো পরামিতিগুলির জন্য ডিফল্ট মান কনফিগার এবং ব্যবহার করার বিষয়ে আলোচনা করেছি। এটি প্রশাসকদের ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য ডিফল্ট কনফিগারেশন সেট করার অনুমতি দেয়, যার ফলে ব্যবহারকারী এবং প্রশাসকদের জন্য সময় সাশ্রয় হয়, পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরামিতিগুলি নির্দিষ্ট করার বোঝা দূর করে এবং এর ফলে আরও দুর্বল এবং আরও পরিচালনাযোগ্য কোড হয়। সমর্থিত পরামিতি এবং APIগুলির সম্পূর্ণ তালিকার জন্য, দেখুন SageMaker Python SDK এর সাথে ডিফল্ট কনফিগার করা এবং ব্যবহার করা. কোন প্রশ্ন এবং আলোচনার জন্য, যোগদান মেশিন লার্নিং এবং এআই সম্প্রদায়.
লেখক সম্পর্কে
জিউসেপ অ্যাঞ্জেলো পোরসেলি অ্যামাজন ওয়েব পরিষেবাগুলির জন্য একজন প্রধান মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞ সমাধান স্থপতি৷ বেশ কয়েক বছর সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং একটি ML ব্যাকগ্রাউন্ডের সাথে, তিনি যেকোন আকারের গ্রাহকদের সাথে তাদের ব্যবসা এবং প্রযুক্তিগত চাহিদাগুলি গভীরভাবে বুঝতে এবং AI এবং মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি ডিজাইন করেন যা AWS ক্লাউড এবং Amazon মেশিন লার্নিং স্ট্যাকের সর্বোত্তম ব্যবহার করে৷ তিনি MLOps, Computer Vision, NLP সহ বিভিন্ন ডোমেনে প্রকল্পে কাজ করেছেন এবং AWS পরিষেবার বিস্তৃত সেট জড়িত। তার অবসর সময়ে, জিউসেপ ফুটবল খেলা উপভোগ করেন।
ব্রুনো পিস্টোন মিলান ভিত্তিক AWS-এর জন্য একজন AI/ML বিশেষজ্ঞ সমাধান স্থপতি৷ তিনি যেকোন আকারের গ্রাহকদের সাথে তাদের প্রযুক্তিগত চাহিদাগুলি গভীরভাবে বুঝতে এবং AI এবং মেশিন লার্নিং সমাধানগুলি ডিজাইন করতে সাহায্য করার জন্য কাজ করেন যা AWS ক্লাউড এবং Amazon মেশিন লার্নিং স্ট্যাকের সর্বোত্তম ব্যবহার করে৷ তার দক্ষতার ক্ষেত্র হল মেশিন লার্নিং এন্ড টু এন্ড, মেশিন লার্নিং ইন্ডাস্ট্রিয়ালাইজেশন এবং MLOps। তিনি তার বন্ধুদের সাথে সময় কাটাতে এবং নতুন জায়গা অন্বেষণের পাশাপাশি নতুন গন্তব্যে ভ্রমণ উপভোগ করেন।
দুর্গা সূর্য অ্যামাজন সেজমেকার সার্ভিস এসএ দলের একজন এমএল সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি মেশিন লার্নিংকে সবার কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার ব্যাপারে আগ্রহী। AWS-তে তার 4 বছরে, তিনি এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের জন্য AI/ML প্ল্যাটফর্ম সেট আপ করতে সাহায্য করেছেন। যখন সে কাজ করে না, তখন সে মোটরসাইকেল রাইড, রহস্য উপন্যাস এবং তার 5 বছর বয়সী হুস্কির সাথে দীর্ঘ হাঁটা পছন্দ করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/configure-and-use-defaults-for-amazon-sagemaker-resources-with-the-sagemaker-python-sdk/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 20
- 30
- 60
- 7
- 9
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- স্টক
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানাগুলি
- অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা
- আবার
- AI
- এআই / এমএল
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন EC2
- অ্যামাজন মেশিন লার্নিং
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- এবং
- কোন
- API
- API গুলি
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- যথাযথ
- অ্যাপস
- রয়েছি
- AS
- At
- সংযুক্ত
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন
- পটভূমি
- ভিত্তি
- BE
- হয়েছে
- আগে
- শুরু
- সর্বোত্তম
- শরীর
- উভয়
- প্রশস্ত
- ভবন
- বোঝা
- ব্যবসায়
- by
- কল
- কল
- CAN
- কেস
- মামলা
- CD
- সেল
- বেছে নিন
- মক্কেল
- মেঘ
- কোড
- সংগ্রহ
- সাধারণ
- সম্পূর্ণ
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- শর্ত
- কনফিগারেশন
- কনসোল
- সুখী
- অবিরত
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ন্ত্রিত
- খরচ
- পারা
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- এখন
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- তথ্য বিজ্ঞানী
- ডিফল্ট
- অক্ষমতা
- প্রদর্শন
- নির্ভর করে
- স্থাপন
- মোতায়েন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- নকশা
- গন্তব্যস্থল
- বিভিন্ন
- আলোচনা
- আলোচনা
- প্রদর্শন
- না
- ডোমেইন
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- Dont
- নিচে
- প্রতি
- সহজে
- প্রতিধ্বনি
- পারেন
- দূর
- সক্ষম করা
- এনক্রিপ্ট করা
- এনক্রিপশন
- শেষ
- সর্বশেষ সীমা
- শেষপ্রান্ত
- জোরদার করা
- প্রকৌশল
- নিশ্চিত করা
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- ত্রুটি
- সবাই
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- আশা
- পরীক্ষা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- অন্বেষণ করুণ
- অনুসন্ধানকারী
- এক্সপ্লোরিং
- ব্যর্থ
- মিথ্যা
- বৈশিষ্ট্য
- ক্ষেত্র
- ফাইল
- নথি পত্র
- অর্থ
- আবিষ্কার
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- ফুটবল
- জন্য
- বিন্যাস
- বিনামূল্যে
- বন্ধুদের
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- ক্রিয়াকলাপ
- পাওয়া
- পেয়ে
- git
- গ্রুপের
- আছে
- জমিদারি
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- তার
- হোম
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- আইকন
- পরিচয়
- if
- আমদানি
- in
- সুদ্ধ
- শিল্প
- পরিকাঠামো
- ইনপুট
- ইনস্টল
- উদাহরণ
- নির্দেশাবলী
- ইন্টারফেস
- Internet
- ইন্টারনেট সুবিধা
- মধ্যে
- ঘটিত
- IP
- আইপি ঠিকানা
- বিচ্ছিন্নতা
- IT
- এর
- কাজ
- জবস
- যোগদানের
- JPG
- চাবি
- কী
- বড়
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- লাইব্রেরি
- জীবনচক্র
- মত
- তালিকা
- স্থানীয়
- অবস্থান
- অবস্থানগুলি
- লগ ইন করুন
- লগ
- লগিং
- দীর্ঘ
- দেখুন
- ভালবাসে
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- মেকিং
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানুয়ালি
- MILAN
- ML
- এমএলওএস
- মোড
- মডেল
- মডেল
- অধিক
- সেতু
- মোটরসাইকেল
- বহু
- রহস্য
- নাম
- নাম
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্কিং
- নতুন
- পরবর্তী
- NLP
- না।
- নোটবই
- লক্ষ্য করুন..
- লক্ষ
- এখন
- লক্ষ্য
- of
- on
- একদা
- ONE
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- or
- OS
- অন্যান্য
- বাইরে
- আউটপুট
- অগ্রাহ্য করা
- নিজের
- শার্সি
- স্থিতিমাপ
- পরামিতি
- গৃহীত
- পাসিং
- কামুক
- পরিশোধ
- জায়গা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- বিন্দু
- নীতি
- পোস্ট
- অনুশীলন
- আগে
- অধ্যক্ষ
- ব্যক্তিগত
- বিশেষাধিকার
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রসেসর
- প্রোফাইল
- প্রোফাইল
- প্রকল্প
- প্রদান
- প্রকাশ্য
- রাখে
- পাইথন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- সুপারিশ করা
- অবশিষ্ট
- মনে রাখা
- অনুরোধ
- প্রয়োজনীয়
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- সীমাবদ্ধতা
- ফলে এবং
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- চালান
- দৌড়
- s
- SA
- ঋষি নির্মাতা
- একই
- সংরক্ষণ করুন
- রক্ষা
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- SDK
- অধ্যায়
- নিরাপত্তা
- দেখ
- সেবা
- সেবা
- সেশন
- সেট
- বিন্যাস
- সেটআপ
- বিভিন্ন
- সে
- উচিত
- প্রদর্শনী
- গ্লাসকেস
- প্রদর্শিত
- অনুরূপ
- সহজ
- কেবল
- আয়তন
- সফটওয়্যার
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল
- সলিউশন
- কিছু
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- নিদিষ্ট
- খরচ
- গাদা
- স্ট্যাক
- শুরু
- শুরু
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- চিত্রশালা
- সাবনেট
- সাবনেট
- পরবর্তী
- সফলভাবে
- এমন
- সমর্থিত
- সমর্থন
- পদ্ধতি
- কার্য
- টীম
- কারিগরী
- টেমপ্লেট
- প্রান্তিক
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- যার ফলে
- এইগুলো
- এই
- দ্বারা
- আঁটসাঁটভাবে
- সময়
- থেকে
- শীর্ষ
- ট্রাফিক
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষণ
- চালু
- বাঁক
- অধীনে
- নিম্নাবস্থিত
- বোঝা
- আপডেট
- আপগ্রেড
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- মূল্য
- মানগুলি
- যাচাই
- সংস্করণ
- মাধ্যমে
- চেক
- দেখার
- ভার্চুয়াল
- দৃশ্যমান
- দৃষ্টি
- আয়তন
- ভলিউম
- প্রয়োজন
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- কখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কাজ
- কাজ
- ইয়ামল
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet