উচ্চ-গতির 5G মোবাইল নেটওয়ার্কের আবির্ভাবের সাথে, এন্টারপ্রাইজগুলি আগের চেয়ে আরও সহজে অবস্থান করছে টেলিকমিউনিকেশন নেটওয়ার্ক এবং ক্লাউডের একত্রীকরণের সুযোগের সাথে। এখন পর্যন্ত সবচেয়ে বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি হিসাবে, প্রান্তে মেশিন লার্নিং (ML) এন্টারপ্রাইজগুলিকে তাদের শেষ-গ্রাহকদের কাছাকাছি ML মডেল স্থাপন করার অনুমতি দিয়েছে যাতে বিলম্ব কমাতে এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রতিক্রিয়াশীলতা বাড়ানো যায়। উদাহরণ হিসেবে, স্মার্ট ভেন্যু সমাধান অন-প্রিমিসেস হার্ডওয়্যার নেটওয়ার্কিং সরঞ্জামগুলিতে বিনিয়োগ কমানোর সময় 5G নেটওয়ার্কে ভিড় বিশ্লেষণের জন্য কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করতে পারে। খুচরা বিক্রেতারা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP), রিয়েল-টাইম সুপারিশ সিস্টেম এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের সাথে চলতে চলতে আরও ঘর্ষণহীন অভিজ্ঞতা প্রদান করতে পারে। এমন কি স্থল এবং বায়বীয় রোবোটিক্স নিরাপদ, আরো স্বায়ত্তশাসিত অপারেশন আনলক করতে ML ব্যবহার করতে পারে।
প্রান্তে এমএল প্রবেশের বাধা কমাতে, আমরা একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপনের একটি উদাহরণ প্রদর্শন করতে চেয়েছিলাম আমাজন সেজমেকার থেকে এডাব্লুএস তরঙ্গদৈর্ঘ্য, কোডের 100 টিরও কম লাইনে। এই পোস্টে, আমরা 5G নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য মডেল ইনফারেন্স লেটেন্সি কমাতে AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যে একটি SageMaker মডেল কীভাবে স্থাপন করতে হয় তা প্রদর্শন করি।
সমাধান ওভারভিউ
AWS-এর দ্রুত সম্প্রসারিত বৈশ্বিক অবকাঠামো জুড়ে, AWS Wavelength 5G নেটওয়ার্কের প্রান্তে ক্লাউড কম্পিউট এবং স্টোরেজের শক্তি নিয়ে আসে, আরও কর্মক্ষম মোবাইল অভিজ্ঞতা আনলক করে। AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যের সাথে, আপনি আপনার ভার্চুয়াল প্রাইভেট ক্লাউড (VPC) কে টেলিকমিউনিকেশন ক্যারিয়ারের নেটওয়ার্ক প্রান্তের সাথে সম্পর্কিত তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চলে প্রসারিত করতে পারেন 29 শহর বিশ্বব্যাপী. নিম্নলিখিত চিত্রটি এই স্থাপত্যের একটি উদাহরণ দেখায়।
আপনি এর মাধ্যমে একটি প্রদত্ত অঞ্চলের মধ্যে তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চলগুলি বেছে নিতে পারেন এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল অথবা এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI)। AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যে জিও-ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাপ্লিকেশান স্থাপন সম্পর্কে আরও জানতে, পড়ুন AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যে জিও-ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যামাজন EKS ক্লাস্টার স্থাপন করুন.
এই পোস্টে আলোচিত মৌলিক বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে, আমরা AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যে স্থাপন করার জন্য একটি নমুনা কাজের চাপ হিসাবে প্রান্তে ML-এর দিকে তাকাই। আমাদের নমুনা কাজের চাপ হিসাবে, আমরা একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করি আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট.
SageMaker হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ML পরিষেবা যা ডেভেলপারদের সহজেই তাদের AWS পরিবেশে ML মডেল স্থাপন করতে দেয়৷ যদিও AWS মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অনেকগুলি বিকল্প অফার করে — থেকে AWS মার্কেটপ্লেস মডেল এবং সেজমেকার বিল্ট-ইন অ্যালগরিদম—ওপেন-সোর্স এমএল মডেল স্থাপন করার জন্য বেশ কিছু কৌশল রয়েছে।
জাম্পস্টার্ট শত শত বিল্ট-ইন অ্যালগরিদমগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদান করে যা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের সাথে সেজমেকার এন্ডপয়েন্টে নির্বিঘ্নে স্থাপন করা যেতে পারে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ এবং কম্পিউটার দৃষ্টি থেকে স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ পর্যন্ত, জাম্পস্টার্ট কনসোলে এক-ক্লিক স্থাপনের সাথে বিভিন্ন জনপ্রিয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমর্থন করে।
যেহেতু SageMaker স্থানীয়ভাবে তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চলে সমর্থিত নয়, তাই আমরা প্রদর্শন করি কীভাবে অঞ্চল থেকে মডেল শিল্পকর্মগুলি বের করা যায় এবং প্রান্তে পুনরায় স্থাপন করা যায়। এটি করতে, আপনি ব্যবহার করুন অ্যামাজন ইলাস্টিক কুবারনেটস পরিষেবা (Amazon EKS) তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চলে ক্লাস্টার এবং নোড গ্রুপ, জাম্পস্টার্ট দ্বারা তৈরি কন্টেইনার ইমেজ সহ একটি স্থাপনার ম্যানিফেস্ট তৈরি করে। নিচের চিত্রটি এই স্থাপত্যকে তুলে ধরে।
পূর্বশর্ত
এটি যতটা সম্ভব সহজ করার জন্য, নিশ্চিত করুন যে আপনার AWS অ্যাকাউন্টে তরঙ্গদৈর্ঘ্য জোন সক্রিয় আছে। মনে রাখবেন যে এই ইন্টিগ্রেশন শুধুমাত্র উপলব্ধ us-east-1
এবং us-west-2
, এবং আপনি ব্যবহার করা হবে us-east-1
ডেমোর সময়কালের জন্য।
AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্য নির্বাচন করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অ্যামাজন ভিপিসি কনসোলে, নির্বাচন করুন মন্ডল অধীনে সেটিংস এবং নির্বাচন করুন US East (Verizon) / us-east-1-wl1.
- বেছে নিন পরিচালনা করা.
- নির্বাচন করা বেছে নিয়েছেন.
- বেছে নিন জোন আপডেট করুন.
AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্য পরিকাঠামো তৈরি করুন
আমরা স্থানীয় সেজমেকার মডেল ইনফারেন্স এন্ডপয়েন্টকে কুবারনেটস স্থাপনায় রূপান্তর করার আগে, আপনি একটি তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চলে একটি EKS ক্লাস্টার তৈরি করতে পারেন। এটি করতে, একটি AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্য নোড গ্রুপের সাথে একটি Amazon EKS ক্লাস্টার স্থাপন করুন। আরো জানতে, আপনি পরিদর্শন করতে পারেন AWS কন্টেইনার ব্লগে এই নির্দেশিকা or Verizon এর 5GEdgeTutorials সংগ্রহস্থল এরকম একটি উদাহরণের জন্য।
পরবর্তী, একটি ব্যবহার করে এডাব্লুএস ক্লাউড 9 পছন্দের পরিবেশ বা ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDE), প্রয়োজনীয় সেজমেকার প্যাকেজ ডাউনলোড করুন এবং ডকার রচনা, জাম্পস্টার্টের একটি মূল নির্ভরতা।
জাম্পস্টার্ট ব্যবহার করে মডেল আর্টিফ্যাক্ট তৈরি করুন
প্রথমত, নিশ্চিত করুন যে আপনার একটি আছে এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট সেজমেকারের জন্য (IAM) মৃত্যুদন্ড কার্যকর করার ভূমিকা। আরো জানতে, পরিদর্শন করুন SageMaker ভূমিকা.
- ব্যবহার এই উদাহরণ, train_model.py নামে একটি ফাইল তৈরি করুন যা সেজমেকার সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDK) ব্যবহার করে একটি পূর্ব-নির্মিত মডেল (প্রতিস্থাপন) পুনরুদ্ধার করতে আপনার সেজমেকার এক্সিকিউশন রোলের অ্যামাজন রিসোর্স নেম (ARN) সহ)। এই ফাইলটিতে, আপনি ব্যবহার করে স্থানীয়ভাবে একটি মডেল স্থাপন করেন
instance_type
মধ্যে বৈশিষ্ট্যmodel.deploy()
ফাংশন, যা আপনার সংজ্ঞায়িত সমস্ত প্রয়োজনীয় মডেল আর্টিফ্যাক্ট ব্যবহার করে আপনার IDE-এর মধ্যে একটি ডকার কন্টেইনার শুরু করে:
- পরবর্তী, সেট
infer_model_id
SageMaker মডেলের ID যা আপনি ব্যবহার করতে চান।
একটি সম্পূর্ণ তালিকার জন্য, পড়ুন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল টেবিল সহ অন্তর্নির্মিত অ্যালগরিদম. আমাদের উদাহরণে, আমরা ট্রান্সফরমার (BERT) মডেল থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব ব্যবহার করি, যা সাধারণত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- চালান
train_model.py
জাম্পস্টার্ট মডেলের আর্টিফ্যাক্টগুলি পুনরুদ্ধার করতে এবং আপনার স্থানীয় মেশিনে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল স্থাপন করার জন্য স্ক্রিপ্ট:
এই পদক্ষেপ সফল হলে, আপনার আউটপুট নিম্নলিখিত অনুরূপ হতে পারে:
আউটপুটে, আপনি ক্রমানুসারে তিনটি আর্টিফ্যাক্ট দেখতে পাবেন: টেনসরফ্লো অনুমানের জন্য ভিত্তি চিত্র, অনুমান স্ক্রিপ্ট যা মডেলটি পরিবেশন করে এবং প্রশিক্ষিত মডেল ধারণকারী শিল্পকর্ম। যদিও আপনি এই আর্টিফ্যাক্টগুলির সাথে একটি কাস্টম ডকার ইমেজ তৈরি করতে পারেন, তবে আরেকটি পদ্ধতি হল সেজমেকার স্থানীয় মোডকে আপনার জন্য ডকার ইমেজ তৈরি করতে দেওয়া। পরবর্তী ধাপে, আমরা স্থানীয়ভাবে চলমান কন্টেইনার চিত্রটি বের করি এবং এতে স্থাপন করি অ্যামাজন ইলাস্টিক কনটেইনার রেজিস্ট্রি (Amazon ECR) পাশাপাশি মডেল আর্টিফ্যাক্টকে আলাদাভাবে পুশ করুন আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3)।
স্থানীয় মোড আর্টিফ্যাক্টগুলিকে দূরবর্তী কুবারনেটস স্থাপনায় রূপান্তর করুন
এখন আপনি নিশ্চিত করেছেন যে SageMaker স্থানীয়ভাবে কাজ করছে, চলুন চলমান কন্টেইনার থেকে স্থাপনার ম্যানিফেস্ট বের করা যাক। নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
SageMaker লোকাল মোড ডিপ্লয়মেন্ট ম্যানিফেস্টের অবস্থান শনাক্ত করুন: এটি করার জন্য, নামের যেকোনো ফাইলের জন্য আমাদের রুট ডিরেক্টরি অনুসন্ধান করুন docker-compose.yaml
.
docker_manifest=$( find /tmp/tmp* -name "docker-compose.yaml" -printf '%T+ %pn' | sort | tail -n 1 | cut -d' ' -f2-)
echo $docker_manifest
SageMaker স্থানীয় মোড মডেল আর্টিফ্যাক্টগুলির অবস্থান চিহ্নিত করুন: এরপরে, স্থানীয় সেজমেকার ইনফারেন্স কন্টেইনারে মাউন্ট করা অন্তর্নিহিত ভলিউমটি খুঁজুন, যা আমরা অ্যামাজন s3 এ আর্টিফ্যাক্ট আপলোড করার পরে প্রতিটি EKS কর্মী নোডে ব্যবহার করা হবে।
model_local_volume = $(grep -A1 -w "volumes:" $docker_manifest | tail -n 1 | tr -d ' ' | awk -F: '{print $1}' | cut -c 2-) # Returns something like: /tmp/tmpcr4bu_a7</p>
চলমান SageMaker অনুমান কন্টেইনারের স্থানীয় অনুলিপি তৈরি করুন: এরপর, আমরা আমাদের মেশিন লার্নিং ইনফারেন্স মডেলটি চালানো বর্তমানে চলমান কন্টেইনার চিত্রটি খুঁজে পাব এবং স্থানীয়ভাবে ধারকটির একটি অনুলিপি তৈরি করব। এটি নিশ্চিত করবে যে আমাদের কাছে অ্যামাজন ইসিআর থেকে তোলার জন্য কন্টেইনার ইমেজের নিজস্ব কপি রয়েছে।
# Find container ID of running SageMaker Local container
mkdir sagemaker-container
container_id=$(docker ps --format "{{.ID}} {{.Image}}" | grep "tensorflow" | awk '{print $1}')
# Retrieve the files of the container locally
docker cp $my_container_id:/ sagemaker-container/
অভিনয়ের আগে model_local_volume
, যা আমরা Amazon S3 এ পুশ করব, চলমান ডকার ইমেজের একটি কপি পুশ করব, এখন sagemaker-container
ডিরেক্টরি, অ্যামাজন ইলাস্টিক কন্টেইনার রেজিস্ট্রিতে। প্রতিস্থাপন করতে ভুলবেন না region
, aws_account_id
, docker_image_id
এবং my-repository:tag
বা অনুসরণ করুন আমাজন ইসিআর ব্যবহারকারী গাইড. এছাড়াও, চূড়ান্ত ECR চিত্র URL (aws_account_id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/my-repository:tag
), যা আমরা আমাদের EKS স্থাপনায় ব্যবহার করব।
এখন যেহেতু আমাদের কাছে একটি ইসিআর ইমেজ আছে যা ইনফারেন্স এন্ডপয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত, একটি নতুন Amazon S3 বালতি তৈরি করুন এবং SageMaker লোকাল আর্টিফ্যাক্টগুলি অনুলিপি করুন (model_local_volume
) এই বালতিতে। সমান্তরালভাবে, একটি আইডেন্টিটি অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) তৈরি করুন যা Amazon EC2 দৃষ্টান্তগুলিকে বালতির মধ্যে থাকা বস্তুগুলি পড়ার অ্যাক্সেস প্রদান করে। প্রতিস্থাপন করতে ভুলবেন না আপনার Amazon S3 বাকেটের জন্য বিশ্বব্যাপী অনন্য নামের সাথে।
এর পরে, প্রতিটি EC2 দৃষ্টান্ত লঞ্চের সময় মডেল আর্টিফ্যাক্টের একটি অনুলিপি টানে তা নিশ্চিত করতে, আপনার EKS কর্মী নোডগুলির জন্য ব্যবহারকারীর ডেটা সম্পাদনা করুন। আপনার ব্যবহারকারীর ডেটা স্ক্রিপ্টে, নিশ্চিত করুন যে প্রতিটি নোড লঞ্চের সময় S3 API ব্যবহার করে মডেল আর্টিফ্যাক্টগুলি পুনরুদ্ধার করে। প্রতিস্থাপন করতে ভুলবেন না আপনার Amazon S3 বাকেটের জন্য বিশ্বব্যাপী অনন্য নামের সাথে। প্রদত্ত যে নোডের ব্যবহারকারীর ডেটাতে EKS বুটস্ট্র্যাপ স্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত থাকবে, সম্পূর্ণ ব্যবহারকারীর ডেটা দেখতে এরকম কিছু হতে পারে।
এখন, আপনি বিদ্যমান ডকার ম্যানিফেস্টটি পরিদর্শন করতে পারেন এবং এটি ব্যবহার করে কুবারনেটস-বান্ধব ম্যানিফেস্ট ফাইলগুলিতে অনুবাদ করতে পারেন কম্পোজ, একটি সুপরিচিত রূপান্তর টুল। দ্রষ্টব্য: যদি আপনি একটি সংস্করণ সামঞ্জস্য ত্রুটি পান, পরিবর্তন করুন version
docker-compose.yml এর 27 লাইনে বৈশিষ্ট্য “2”
.
কমপোজ চালানোর পরে, আপনি চারটি নতুন ফাইল দেখতে পাবেন: ক Deployment
বস্তু, Service
বস্তু, PersistentVolumeClaim
বস্তু, এবং NetworkPolicy
বস্তু প্রান্তে Kubernetes-এ আপনার অভিযান শুরু করার জন্য আপনার কাছে এখন সবকিছুই আছে!
সেজমেকার মডেল আর্টিফ্যাক্ট স্থাপন করুন
আপনার AWS Cloud9 IDE-তে kubectl এবং aws-iam-প্রমাণকারী ডাউনলোড করা আছে তা নিশ্চিত করুন। যদি না হয়, ইনস্টলেশন গাইড অনুসরণ করুন:
এখন, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
পরিবর্তন করুন service/algo-1-ow3nv
অবজেক্ট থেকে পরিষেবার ধরনটি পরিবর্তন করতে হবে ClusterIP
থেকে NodePort
. আমাদের উদাহরণে, আমরা আমাদের হিসাবে পোর্ট 30,007 নির্বাচন করেছি NodePort
:
এরপরে, আপনাকে অবশ্যই আপনার নোডের জন্য নিরাপত্তা গোষ্ঠীতে নোডপোর্টকে অনুমতি দিতে হবে। এটি করার জন্য, সুরক্ষা গ্রুপ আইডি পুনরুদ্ধার করুন এবং নোডপোর্টকে অনুমতি-তালিকা দিন:
পরবর্তী, সংশোধন করুন algo-1-ow3nv-deployment.yaml
মাউন্ট করতে উদ্ভাসিত /tmp/model hostPath
কন্টেইনারে ডিরেক্টরি। প্রতিস্থাপন করুন আপনি আগে তৈরি করা ECR চিত্রের সাথে:
আপনি কমপোজ থেকে তৈরি করা ম্যানিফেস্ট ফাইলগুলির সাথে, আপনার ক্লাস্টারে কনফিগারগুলি প্রয়োগ করতে kubectl ব্যবহার করুন:
5G প্রান্ত মডেলের সাথে সংযোগ করুন
আপনার মডেলের সাথে সংযোগ করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
Amazon EC2 কনসোলে, EKS কর্মী নোডের ক্যারিয়ার আইপি পুনরুদ্ধার করুন বা সরাসরি ক্যারিয়ার আইপি ঠিকানা জিজ্ঞাসা করতে AWS CLI ব্যবহার করুন:
এখন, ক্যারিয়ারের আইপি ঠিকানা বের করে, আপনি নডপোর্ট ব্যবহার করে সরাসরি মডেলের সাথে সংযোগ করতে পারেন। নামে একটি ফাইল তৈরি করুন invoke.py
টোনটি ইতিবাচক নাকি নেতিবাচক তা নির্ধারণ করার জন্য একটি সেন্টিমেন্ট-বিশ্লেষকের বিরুদ্ধে চালানো হবে এমন একটি পাঠ্য-ভিত্তিক ইনপুট প্রদান করে সরাসরি BERT মডেলকে আহ্বান করতে:
আপনার আউটপুট নিম্নলিখিত অনুরূপ হওয়া উচিত:
পরিষ্কার কর
তৈরি করা সমস্ত অ্যাপ্লিকেশন সংস্থান ধ্বংস করতে, AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্য কর্মী নোড, EKS নিয়ন্ত্রণ প্লেন এবং VPC-এর মধ্যে তৈরি সমস্ত সংস্থান মুছুন। অতিরিক্তভাবে, কন্টেইনার ইমেজ হোস্ট করতে ব্যবহৃত ECR রেপো মুছুন, S3 বালতিগুলি SageMaker মডেলের আর্টিফ্যাক্টগুলি হোস্ট করতে ব্যবহৃত হয় এবং sagemaker-demo-app-s3 IAM
নীতি।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা অ্যামাজন EKS এবং AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্য ব্যবহার করে নেটওয়ার্ক প্রান্তে SageMaker মডেলগুলি স্থাপন করার জন্য একটি অভিনব পদ্ধতি প্রদর্শন করেছি। AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যের Amazon EKS সেরা অনুশীলন সম্পর্কে জানতে, পড়ুন AWS তরঙ্গদৈর্ঘ্যে জিও-ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যামাজন EKS ক্লাস্টার স্থাপন করুন. উপরন্তু, জাম্পস্টার্ট সম্পর্কে আরও জানতে, দেখুন Amazon SageMaker জাম্পস্টার্ট ডেভেলপার গাইড অথবা জাম্পস্টার্ট উপলব্ধ মডেল টেবিল.
লেখক সম্পর্কে
রবার্ট বেলসন AWS ওয়ার্ল্ডওয়াইড টেলিকম বিজনেস ইউনিটের একজন ডেভেলপার অ্যাডভোকেট, AWS এজ কম্পিউটিংয়ে বিশেষজ্ঞ। তিনি অটোমেশন, হাইব্রিড নেটওয়ার্কিং এবং এজ ক্লাউড ব্যবহার করে তাদের ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার জন্য বিকাশকারী সম্প্রদায় এবং বড় এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের সাথে কাজ করার দিকে মনোনিবেশ করেন।
মোহাম্মদ আল-মেহদার AWS-এ ওয়ার্ল্ডওয়াইড টেলিকম বিজনেস ইউনিটের একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার প্রধান ফোকাস হল গ্রাহকদের AWS-এ টেলকো এবং এন্টারপ্রাইজ আইটি ওয়ার্কলোড তৈরি এবং স্থাপন করতে সাহায্য করা। AWS-এ যোগদানের আগে, মোহাম্মদ 13 বছরেরও বেশি সময় ধরে টেলকো শিল্পে কাজ করছেন এবং LTE প্যাকেট কোর, 5G, IMS এবং WebRTC এর ক্ষেত্রে প্রচুর অভিজ্ঞতা নিয়ে এসেছেন। মোহাম্মদ কনকর্ডিয়া বিশ্ববিদ্যালয় থেকে টেলিকমিউনিকেশন ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেছেন।
ইভান ক্রাভিটজ অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেসের একজন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার, সেজমেকার জাম্পস্টার্টে কাজ করছেন। তিনি নিউ ইয়র্ক সিটিতে রান্না করা এবং রান করতে উপভোগ করেন।
জাস্টিন সেন্ট আর্নল্ড আইটি শিল্পে 15 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা সহ পাবলিক সেক্টরের জন্য Verizon-এ একজন সহযোগী পরিচালক – সমাধান স্থপতি৷ তিনি এজ কম্পিউটিং এবং 5G নেটওয়ার্কগুলির শক্তির জন্য একজন উত্সাহী উকিল এবং এই প্রযুক্তিগুলিকে ব্যবহার করে এমন উদ্ভাবনী প্রযুক্তি সমাধানগুলি বিকাশে একজন বিশেষজ্ঞ৷ জাস্টিন তার ক্লায়েন্টদের জন্য অত্যাধুনিক সমাধান প্রদানের ক্ষেত্রে Amazon Web Services (AWS) দ্বারা প্রদত্ত ক্ষমতা সম্পর্কে বিশেষভাবে উত্সাহী৷ তার অবসর সময়ে, জাস্টিন সর্বশেষ প্রযুক্তির প্রবণতাগুলির সাথে আপ টু ডেট রাখা এবং শিল্পের অন্যদের সাথে তার জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টি ভাগ করে নেওয়া উপভোগ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-pre-trained-models-on-aws-wavelength-with-5g-edge-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- : হয়
- 1
- 10
- 100
- 11
- 15 বছর
- 5G
- 7
- 8
- 9
- a
- সম্পর্কে
- সমর্থন দিন
- প্রবেশ
- হিসাব
- দিয়ে
- কর্ম
- উপরন্তু
- ঠিকানা
- আবির্ভাব
- উকিল
- পর
- বিরুদ্ধে
- আলগোরিদিম
- সব
- অনুমতি
- যদিও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন EC2
- আমাজন সেজমেকার
- আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডব্লিউএস)
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অন্য
- API
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- অভিগমন
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকার
- AS
- সহযোগী
- এসোসিয়েশন
- At
- স্বয়ংক্রিয়তা
- স্বশাসিত
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ক্লাউড 9
- বাধা
- ভিত্তি
- BE
- শুরু করা
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- বুটস্ট্র্যাপ
- আনে
- নির্মাণ করা
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- by
- নামক
- CAN
- ক্ষমতা
- মামলা
- ক্যাট
- CD
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পছন্দ
- বেছে নিন
- শহর
- ক্লায়েন্ট
- কাছাকাছি
- মেঘ
- Cloud9
- গুচ্ছ
- কোড
- এর COM
- সাধারণভাবে
- সম্প্রদায়
- সঙ্গতি
- সম্পূর্ণ
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- কম্পিউটিং
- নিশ্চিত
- সংযোগ করা
- কনসোল
- আধার
- কন্টেনারগুলি
- নিয়ন্ত্রণ
- অভিসৃতি
- পরিবর্তন
- রূপান্তর
- মূল
- অনুরূপ
- পারা
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- ভিড়
- এখন
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- কাটা
- কাটিং-এজ
- উপাত্ত
- তারিখ
- সংজ্ঞায়িত
- ডিগ্রী
- প্রদান করা
- প্রদান
- প্রদর্শন
- প্রদর্শিত
- বশ্যতা
- স্থাপন
- মোতায়েন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- ধ্বংস
- সনাক্তকরণ
- নির্ধারণ
- বিকাশকারী
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- সরাসরি
- Director
- আলোচনা
- ডকশ্রমিক
- ডাউনলোড
- পরিচালনা
- প্রতি
- পূর্বে
- সহজে
- পূর্ব
- প্রতিধ্বনি
- প্রান্ত
- প্রান্ত কম্পিউটিং
- প্রভাব
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- নিশ্চিত করা
- উদ্যোগ
- উদ্যোগ
- উদ্যমী
- প্রবেশ
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- উপকরণ
- ভুল
- এমন কি
- কখনো
- সব
- উদাহরণ
- ফাঁসি
- বিদ্যমান
- বিস্তৃত
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞতা
- ক্যান্সার
- প্রসারিত করা
- নির্যাস
- ফাইল
- নথি পত্র
- চূড়ান্ত
- আবিষ্কার
- কেন্দ্রবিন্দু
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ করা
- অনুসৃত
- অনুসরণ
- জন্য
- হানা
- প্রতারণা
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ
- বিনামূল্যে
- ঘর্ষণহীন
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- প্রাথমিক ধারনা
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- বিশ্বব্যাপী
- বিশ্বব্যাপী
- পৃথিবী
- Go
- চালু
- গ্রুপ
- গ্রুপের
- কৌশল
- নির্দেশিকা
- হার্ডওয়্যারের
- সাজ
- আছে
- সাহায্য
- ঝুলিতে
- নিমন্ত্রণকর্তা
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- শত শত
- অকুলীন
- ID
- পরিচয়
- ভাবমূর্তি
- আমদানি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- বৃদ্ধি
- শিল্প
- পরিকাঠামো
- উদ্ভাবনী
- উদ্ভাবনী প্রযুক্তি
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- ইনস্টল
- উদাহরণ
- ইন্টিগ্রেশন
- ইন্টারেক্টিভ
- বিনিয়োগ
- IP
- আইপি ঠিকানা
- IT
- আইটি শিল্প
- যোগদান
- JPG
- JSON
- জাস্টিন
- পালন
- চাবি
- রকম
- কিট (SDK)
- জ্ঞান
- লেবেলগুলি
- ভাষা
- বড়
- অদৃশ্যতা
- সর্বশেষ
- শুরু করা
- শিখতে
- শিক্ষা
- লেভারেজ
- মত
- লাইন
- লাইন
- তালিকা
- স্থানীয়
- স্থানীয়ভাবে
- অবস্থান
- দেখুন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধান
- রক্ষণাবেক্ষণ
- করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- মেটাডাটা
- ছোট করা
- ML
- মোবাইল
- পৌৈপূাৌপূাৈূহ
- মোড
- মডেল
- মডেল
- পরিবর্তন
- অধিক
- সেতু
- মাউন্ট
- নাম
- নামে
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রয়োজন
- নেতিবাচক
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্ক ভিত্তিক
- নেটওয়ার্কিং
- নেটওয়ার্ক
- নতুন
- নিউ ইয়র্ক
- নিউ ইয়র্ক সিটি
- পরবর্তী
- NLP
- নোড
- নোড
- উপন্যাস
- সংখ্যা
- লক্ষ্য
- বস্তু
- of
- প্রদত্ত
- অফার
- on
- ONE
- ওপেন সোর্স
- অপারেশনস
- সুযোগ
- অপশন সমূহ
- ক্রম
- অন্যরা
- আউটপুট
- নিজের
- প্যাকেজ
- সমান্তরাল
- বিশেষত
- কামুক
- পথ
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- জনপ্রিয়
- স্থান
- ধনাত্মক
- সম্ভব
- পোস্ট
- ক্ষমতা
- চর্চা
- Predictor
- পূর্বে
- ব্যক্তিগত
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- বিশিষ্ট
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশ্য
- pulls
- ধাক্কা
- দ্রুত
- পড়া
- প্রকৃত সময়
- সুপারিশ
- হ্রাস করা
- এলাকা
- রেজিস্ট্রি
- দূরবর্তী
- প্রতিস্থাপন করা
- অনুরোধ
- প্রয়োজনীয়
- সংস্থান
- Resources
- খুচরা বিক্রেতাদের
- আয়
- ভূমিকা
- শিকড়
- চালান
- দৌড়
- নিরাপদ
- ঋষি নির্মাতা
- সেজমেকার ইনফারেন্স
- SDK
- নির্বিঘ্নে
- সার্চ
- সেক্টর
- নিরাপত্তা
- নির্বাচিত
- জ্যেষ্ঠ
- পরিবেশন করা
- স্থল
- সেবা
- সেবা
- সেট
- শেয়ারিং
- উচিত
- শো
- সহজ
- কেবল
- So
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- বিশেষজ্ঞ
- শুরু
- বিবৃতি
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- কৌশল
- পরবর্তী
- সফল
- এমন
- সমর্থিত
- সমর্থন
- সুইচ
- সিস্টেম
- TAG
- গ্রহণ করা
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- Telco
- টেলিকম
- টেলিযোগাযোগ
- টেলিযোগাযোগ প্রকৌশল
- টেমপ্লেট
- tensorflow
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- এইগুলো
- তিন
- সময়
- থেকে
- স্বন
- টুল
- প্রশিক্ষিত
- ট্রান্সফরমার
- অনুবাদ
- প্রবণতা
- সত্য
- অধীনে
- নিম্নাবস্থিত
- অনন্য
- একক
- বিশ্ববিদ্যালয়
- আনলক
- উদ্ঘাটন
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- URL টি
- ব্যবহার
- ব্যবহারকারী
- v1
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- ঘটনাস্থল
- ভেরাইজন
- সংস্করণ
- মাধ্যমে
- ভার্চুয়াল
- দৃষ্টি
- দেখুন
- আয়তন
- ভলিউম
- চেয়েছিলেন
- ধন
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- সুপরিচিত
- কিনা
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- কর্মী
- কাজ
- বিশ্বব্যাপী
- would
- ইয়ামল
- বছর
- আপনি
- আপনার
- ইউটিউব
- zephyrnet
- এলাকার