এই পোস্টটি FedML থেকে Chaoyang He, Al Nevarez এবং Salman Avestimehr-এর সাথে সহ-লিখিত।
অনেক প্রতিষ্ঠান অটোমেশন এবং বৃহৎ বিতরণকৃত ডেটাসেট ব্যবহারের মাধ্যমে তাদের ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করতে মেশিন লার্নিং (ML) বাস্তবায়ন করছে। ডেটাতে বর্ধিত অ্যাক্সেসের সাথে, ML-এর অতুলনীয় ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি এবং সুযোগ প্রদানের সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, বিভিন্ন স্থান জুড়ে কাঁচা, অ-স্যানিটাইজড সংবেদনশীল তথ্য শেয়ার করা গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার ঝুঁকি তৈরি করে, বিশেষ করে স্বাস্থ্যসেবার মতো নিয়ন্ত্রিত শিল্পগুলিতে।
এই সমস্যাটির সমাধান করার জন্য, ফেডারেটেড লার্নিং (FL) হল একটি বিকেন্দ্রীকৃত এবং সহযোগী এমএল প্রশিক্ষণ কৌশল যা সঠিকতা এবং বিশ্বস্ততা বজায় রেখে ডেটা গোপনীয়তা প্রদান করে। প্রথাগত ML প্রশিক্ষণের বিপরীতে, FL প্রশিক্ষণ একটি স্বাধীন নিরাপদ সেশন ব্যবহার করে একটি বিচ্ছিন্ন ক্লায়েন্ট অবস্থানের মধ্যে ঘটে। ক্লায়েন্ট শুধুমাত্র একটি কেন্দ্রীভূত সার্ভারের সাথে তার আউটপুট মডেলের প্যারামিটার শেয়ার করে, যা ট্রেনিং কোঅর্ডিনেটর বা অ্যাগ্রিগেশন সার্ভার নামে পরিচিত, এবং মডেলটিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত প্রকৃত ডেটা নয়। মডেল প্রশিক্ষণে কার্যকর সহযোগিতা সক্ষম করার সময় এই পদ্ধতিটি অনেক ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগ দূর করে।
যদিও FL আরও ভাল ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা অর্জনের দিকে একটি পদক্ষেপ, এটি একটি গ্যারান্টিযুক্ত সমাধান নয়। অনিরাপদ নেটওয়ার্কগুলিতে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ এবং এনক্রিপশনের অভাব এখনও আক্রমণকারীদের কাছে সংবেদনশীল তথ্য প্রকাশ করতে পারে। উপরন্তু, স্থানীয়ভাবে প্রশিক্ষিত তথ্য ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করতে পারে যদি একটি অনুমান আক্রমণের মাধ্যমে পুনর্গঠন করা হয়। এই ঝুঁকিগুলি কমাতে, FL মডেলটি প্রশিক্ষণ সমন্বয়কারীর সাথে তথ্য ভাগ করার আগে ব্যক্তিগতকৃত প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম এবং কার্যকর মাস্কিং এবং প্যারামিটারাইজেশন ব্যবহার করে। স্থানীয় এবং কেন্দ্রীভূত অবস্থানে শক্তিশালী নেটওয়ার্ক নিয়ন্ত্রণ অনুমান এবং বহিষ্কার ঝুঁকি আরও কমাতে পারে।
এই পোস্টে, আমরা ব্যবহার করে একটি FL পদ্ধতি শেয়ার করি FedML, অ্যামাজন ইলাস্টিক কুবারনেটস পরিষেবা (আমাজন ইকেএস), এবং আমাজন সেজমেকার ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগ মোকাবেলা করার সময় রোগীর ফলাফল উন্নত করতে।
স্বাস্থ্যসেবাতে ফেডারেটেড শিক্ষার প্রয়োজন
রোগীর যত্ন সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং মূল্যায়ন করতে স্বাস্থ্যসেবা বিতরণকৃত ডেটা উত্সের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। গোপনীয়তা রক্ষা করার জন্য উপলভ্য ডেটা উত্স সীমিত করা ফলাফলের নির্ভুলতা এবং শেষ পর্যন্ত রোগীর যত্নের গুণমানকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে। অতএব, ML AWS গ্রাহকদের জন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে যাদের রোগীর ফলাফলের সাথে আপস না করে বিতরণ করা সত্তা জুড়ে গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে হবে।
স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে অবশ্যই FL সমাধানগুলি বাস্তবায়নের সময় মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে স্বাস্থ্য বীমা পোর্টেবিলিটি এবং জবাবদিহিতা আইন (HIPAA) এর মতো কঠোর সম্মতি বিধিগুলি নেভিগেট করতে হবে। স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা গোপনীয়তা, নিরাপত্তা এবং সম্মতি নিশ্চিত করা আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, যার জন্য শক্তিশালী এনক্রিপশন, অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ, অডিটিং প্রক্রিয়া এবং নিরাপদ যোগাযোগ প্রোটোকল প্রয়োজন। অতিরিক্তভাবে, স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলিতে প্রায়শই জটিল এবং ভিন্ন ভিন্ন ডেটা টাইপ থাকে, যা FL সেটিংসে ডেটা মানককরণ এবং আন্তঃকার্যযোগ্যতাকে একটি চ্যালেঞ্জ করে তোলে।
কেস ওভারভিউ ব্যবহার করুন
এই পোস্টে বর্ণিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিভিন্ন সংস্থার হৃদরোগের ডেটা রয়েছে, যার ভিত্তিতে একটি এমএল মডেল রোগীর হৃদরোগের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম চালাবে। যেহেতু এই ডেটা সংস্থাগুলি জুড়ে রয়েছে, তাই আমরা ফলাফলগুলিকে একত্রিত করতে ফেডারেটেড লার্নিং ব্যবহার করি।
সার্জারির হৃদরোগের ডেটাসেট ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া থেকে আরভিনের মেশিন লার্নিং রিপোজিটরি কার্ডিওভাসকুলার গবেষণা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের জন্য একটি বহুল ব্যবহৃত ডেটাসেট। এটি 303টি নমুনা নিয়ে গঠিত, প্রতিটি রোগীর প্রতিনিধিত্ব করে এবং এতে ক্লিনিকাল এবং জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যের সংমিশ্রণ, সেইসাথে হৃদরোগের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি রয়েছে।
এই মাল্টিভেরিয়েট ডেটাসেটে রোগীর তথ্যে 76টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যার মধ্যে 14টি বৈশিষ্ট্য প্রদত্ত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে হৃদরোগের উপস্থিতি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এমএল অ্যালগরিদম বিকাশ ও মূল্যায়নের জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়।
FedML ফ্রেমওয়ার্ক
FL ফ্রেমওয়ার্কের একটি বিস্তৃত নির্বাচন রয়েছে, তবে আমরা এটি ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি FedML ফ্রেমওয়ার্ক এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে কারণ এটি ওপেন সোর্স এবং বিভিন্ন FL দৃষ্টান্ত সমর্থন করে। FedML একটি জনপ্রিয় ওপেন সোর্স লাইব্রেরি, MLOps প্ল্যাটফর্ম এবং FL-এর জন্য অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেম প্রদান করে। এগুলি FL সমাধানগুলির বিকাশ এবং স্থাপনার সুবিধা দেয়। এটি টুল, লাইব্রেরি এবং অ্যালগরিদমগুলির একটি বিস্তৃত স্যুট প্রদান করে যা গবেষক এবং অনুশীলনকারীদের একটি বিতরণ করা পরিবেশে FL অ্যালগরিদম প্রয়োগ করতে এবং পরীক্ষা করতে সক্ষম করে৷ FedML একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস এবং কাস্টমাইজযোগ্য উপাদান অফার করে, FL-এ ডেটা গোপনীয়তা, যোগাযোগ এবং মডেল একত্রিতকরণের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে। সহযোগিতা এবং জ্ঞান ভাগ করে নেওয়ার উপর ফোকাস দিয়ে, FedML এর লক্ষ্য হল FL গ্রহণকে ত্বরান্বিত করা এবং এই উদীয়মান ক্ষেত্রে উদ্ভাবন চালানো। FedML ফ্রেমওয়ার্ক হল মডেল অজ্ঞেয়বাদী, বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLMs) জন্য সম্প্রতি যোগ করা সমর্থন সহ। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন FedLLM প্রকাশ করা: FedML প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে মালিকানাধীন ডেটাতে আপনার নিজের বড় ভাষার মডেল তৈরি করুন.
ফেডএমএল অক্টোপাস
সিস্টেমের শ্রেণিবিন্যাস এবং ভিন্নতা হল বাস্তব-জীবনের FL ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি মূল চ্যালেঞ্জ, যেখানে বিভিন্ন ডেটা সাইলোর CPU এবং GPU সহ বিভিন্ন অবকাঠামো থাকতে পারে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন ফেডএমএল অক্টোপাস.
FedML অক্টোপাস হল ক্রস-অর্গানাইজেশন এবং ক্রস-অ্যাকাউন্ট প্রশিক্ষণের জন্য ক্রস-সিলো FL-এর শিল্প-গ্রেড প্ল্যাটফর্ম। FedML MLOps-এর সাথে মিলিত, এটি ডেভেলপার বা সংস্থাগুলিকে যে কোনও স্কেলে যে কোনও জায়গা থেকে নিরাপদ উপায়ে খোলা সহযোগিতা পরিচালনা করতে সক্ষম করে। FedML অক্টোপাস প্রতিটি ডেটা সাইলোর মধ্যে একটি বিতরণকৃত প্রশিক্ষণের দৃষ্টান্ত চালায় এবং সিঙ্ক্রোনাস বা অ্যাসিঙ্ক্রোনাস প্রশিক্ষণ ব্যবহার করে।
FedML MLOps
FedML MLOps কোডের স্থানীয় বিকাশ সক্ষম করে যা পরে FedML ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে যে কোনো জায়গায় স্থাপন করা যেতে পারে। প্রশিক্ষণ শুরু করার আগে, আপনাকে অবশ্যই একটি FedML অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে হবে, সেইসাথে FedML অক্টোপাসে সার্ভার এবং ক্লায়েন্ট প্যাকেজ তৈরি এবং আপলোড করতে হবে। আরো বিস্তারিত জানার জন্য, পড়ুন ধাপ এবং ফেডএমএল অক্টোপাস প্রবর্তন: সরলীকৃত এমএলওপির সাহায্যে ফেডারেটেড লার্নিংকে উৎপাদনে স্কেল করা.
সমাধান ওভারভিউ
আমরা পরীক্ষা ট্র্যাকিংয়ের জন্য SageMaker-এর সাথে একীভূত একাধিক EKS ক্লাস্টারে FedML স্থাপন করি। আমরা ব্যাবহার করি Terraform এর জন্য Amazon EKS ব্লুপ্রিন্ট প্রয়োজনীয় অবকাঠামো স্থাপন করতে। EKS ব্লুপ্রিন্ট সম্পূর্ণ EKS ক্লাস্টারগুলি রচনা করতে সাহায্য করে যেগুলি কার্যক্ষম সফ্টওয়্যারগুলির সাথে সম্পূর্ণরূপে বুটস্ট্র্যাপ করা হয় যা কাজের চাপ স্থাপন এবং পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয়। EKS ব্লুপ্রিন্টের সাথে, EKS পরিবেশের পছন্দসই অবস্থার জন্য কনফিগারেশন, যেমন কন্ট্রোল প্লেন, ওয়ার্কার নোড এবং কুবারনেটস অ্যাড-অন, কোড (IaC) ব্লুপ্রিন্ট হিসাবে একটি অবকাঠামো হিসাবে বর্ণনা করা হয়। একটি ব্লুপ্রিন্ট কনফিগার করার পরে, এটি ক্রমাগত স্থাপনা অটোমেশন ব্যবহার করে একাধিক AWS অ্যাকাউন্ট এবং অঞ্চল জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিবেশ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
এই পোস্টে শেয়ার করা বিষয়বস্তু বাস্তব জীবনের পরিস্থিতি এবং অভিজ্ঞতাকে প্রতিফলিত করে, কিন্তু এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বিভিন্ন স্থানে এই পরিস্থিতির স্থাপনা পরিবর্তিত হতে পারে। যদিও আমরা আলাদা ভিপিসি সহ একটি একক AWS অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করি, তবে পৃথক পরিস্থিতি এবং কনফিগারেশনগুলি আলাদা হতে পারে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। অতএব, প্রদত্ত তথ্য একটি সাধারণ নির্দেশিকা হিসাবে ব্যবহার করা উচিত এবং নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা এবং স্থানীয় অবস্থার উপর ভিত্তি করে অভিযোজন প্রয়োজন হতে পারে।
নিম্নলিখিত চিত্রটি আমাদের সমাধান আর্কিটেকচারের চিত্র তুলে ধরেছে।
প্রতিটি প্রশিক্ষণ চালানোর জন্য FedML MLOps দ্বারা প্রদত্ত ট্র্যাকিং ছাড়াও, আমরা ব্যবহার করি অ্যামাজন সেজমেকার পরীক্ষা-নিরীক্ষা প্রতিটি ক্লায়েন্ট মডেল এবং কেন্দ্রীভূত (একত্রিত) মডেলের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে।
SageMaker পরীক্ষাগুলি হল SageMaker এর একটি ক্ষমতা যা আপনাকে আপনার ML পরীক্ষাগুলি তৈরি করতে, পরিচালনা করতে, বিশ্লেষণ করতে এবং তুলনা করতে দেয়৷ পরীক্ষার বিবরণ, পরামিতি এবং ফলাফল রেকর্ড করে, গবেষকরা তাদের কাজ সঠিকভাবে পুনরুত্পাদন এবং যাচাই করতে পারেন। এটি কার্যকরী তুলনা এবং বিভিন্ন পদ্ধতির বিশ্লেষণের জন্য অনুমতি দেয়, যা অবগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করে। উপরন্তু, ট্র্যাকিং পরীক্ষাগুলি মডেলগুলির অগ্রগতির অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং গবেষকদের পূর্ববর্তী পুনরাবৃত্তিগুলি থেকে শিখতে সক্ষম করে, শেষ পর্যন্ত আরও কার্যকর সমাধানগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করে পুনরাবৃত্তিমূলক উন্নতির সুবিধা দেয়।
আমরা প্রতিটি রানের জন্য সেজমেকার পরীক্ষায় নিম্নলিখিত পাঠাই:
- মডেল মূল্যায়ন মেট্রিক্স - প্রশিক্ষণের ক্ষতি এবং বক্ররেখার অধীনে এলাকা (AUC)
- হাইপারপ্যারামিটার - যুগ, শেখার হার, ব্যাচের আকার, অপ্টিমাইজার, এবং ওজন ক্ষয়
পূর্বশর্ত
এই পোস্টটি অনুসরণ করতে, আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্ত থাকা উচিত:
সমাধান স্থাপন করুন
শুরু করতে, স্থানীয়ভাবে নমুনা কোড হোস্টিং সংগ্রহস্থল ক্লোন করুন:
তারপরে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করে ব্যবহারের ক্ষেত্রে অবকাঠামো স্থাপন করুন:
টেরাফর্ম টেমপ্লেটটি সম্পূর্ণরূপে স্থাপন করতে 20-30 মিনিট সময় নিতে পারে৷ এটি স্থাপন করার পরে, FL অ্যাপ্লিকেশন চালানোর জন্য পরবর্তী বিভাগগুলির পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন৷
একটি MLOps স্থাপনার প্যাকেজ তৈরি করুন
FedML ডকুমেন্টেশনের একটি অংশ হিসাবে, আমাদের ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার প্যাকেজ তৈরি করতে হবে, যা MLOps প্ল্যাটফর্ম সার্ভার এবং ক্লায়েন্টদের প্রশিক্ষণ শুরু করার জন্য বিতরণ করবে।
এই প্যাকেজগুলি তৈরি করতে, রুট ডিরেক্টরিতে পাওয়া নিম্নলিখিত স্ক্রিপ্টটি চালান:
এটি প্রকল্পের রুট ডিরেক্টরিতে নিম্নলিখিত ডিরেক্টরিতে সংশ্লিষ্ট প্যাকেজ তৈরি করবে:
প্যাকেজগুলি FedML MLOps প্ল্যাটফর্মে আপলোড করুন
প্যাকেজ আপলোড করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- FedML UI-তে, নির্বাচন করুন আমার অ্যাপ্লিকেশন নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন নূতন আবেদনপত্র.
- আপনার ওয়ার্কস্টেশন থেকে ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার প্যাকেজ আপলোড করুন।
- আপনি হাইপারপ্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে বা নতুন তৈরি করতে পারেন।
ট্রিগার ফেডারেটেড প্রশিক্ষণ
ফেডারেটেড প্রশিক্ষণ চালানোর জন্য, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- FedML UI-তে, নির্বাচন করুন প্রকল্প তালিকা নেভিগেশন ফলকে।
- বেছে নিন একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করুন.
- একটি গোষ্ঠীর নাম এবং একটি প্রকল্পের নাম লিখুন, তারপর চয়ন করুন৷ OK.
- সদ্য নির্মিত প্রকল্প নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন নতুন রান তৈরি করুন একটি প্রশিক্ষণ রান ট্রিগার করতে.
- এই প্রশিক্ষণ চালানোর জন্য প্রান্ত ক্লায়েন্ট ডিভাইস এবং সেন্ট্রাল অ্যাগ্রিগেটর সার্ভার নির্বাচন করুন।
- আগের ধাপে আপনি যে অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করেছেন সেটি বেছে নিন।
- যেকোনো হাইপারপ্যারামিটার আপডেট করুন বা ডিফল্ট সেটিংস ব্যবহার করুন।
- বেছে নিন শুরু প্রশিক্ষণ শুরু করতে।
- পছন্দ প্রশিক্ষণ অবস্থা ট্যাব করুন এবং প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন। এছাড়াও আপনি উপলব্ধ ট্যাব নেভিগেট করতে পারেন.
- প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণ হলে, নির্বাচন করুন পদ্ধতি আপনার প্রান্ত সার্ভার এবং একত্রীকরণ ইভেন্টে প্রশিক্ষণের সময়কাল দেখতে ট্যাব।
ফলাফল এবং পরীক্ষার বিবরণ দেখুন
প্রশিক্ষণ শেষ হলে, আপনি FedML এবং SageMaker ব্যবহার করে ফলাফল দেখতে পারেন।
FedML UI-তে, তে মডেল ট্যাব, আপনি এগ্রিগেটর এবং ক্লায়েন্ট মডেল দেখতে পারেন। আপনি ওয়েবসাইট থেকে এই মডেলগুলি ডাউনলোড করতে পারেন।
এছাড়াও আপনি লগ ইন করতে পারেন অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও এবং নির্বাচন করুন এক্সপেরিমেন্ট নেভিগেশন ফলকে।
নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট লগ করা পরীক্ষাগুলি দেখায়৷
পরীক্ষা ট্র্যাকিং কোড
এই বিভাগে, আমরা কোডটি অন্বেষণ করি যা FL ফ্রেমওয়ার্ক প্রশিক্ষণের সাথে SageMaker পরীক্ষা ট্র্যাকিংকে একীভূত করে।
আপনার পছন্দের সম্পাদকের মধ্যে, প্রশিক্ষণের একটি অংশ হিসাবে SageMaker এক্সপেরিমেন্ট ট্র্যাকিং কোড ইনজেক্ট করার কোডের সম্পাদনাগুলি দেখতে নিম্নলিখিত ফোল্ডারটি খুলুন:
প্রশিক্ষণ ট্র্যাকিং জন্য, আমরা একটি SageMaker পরীক্ষা তৈরি করুন প্যারামিটার এবং মেট্রিক্স ব্যবহার করে লগ করা হয়েছে log_parameter
এবং log_metric
নিম্নলিখিত কোড নমুনা হিসাবে নির্দেশিত কমান্ড.
একটি এন্ট্রি config/fedml_config.yaml
ফাইলটি পরীক্ষার উপসর্গ ঘোষণা করে, যা অনন্য পরীক্ষার নাম তৈরি করতে কোডে উল্লেখ করা হয়েছে: sm_experiment_name: "fed-heart-disease"
. আপনি এটিকে আপনার পছন্দের যেকোনো মানতে আপডেট করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, জন্য নিম্নলিখিত কোড দেখুন heart_disease_trainer.py
, যা প্রতিটি ক্লায়েন্ট তাদের নিজস্ব ডেটাসেটে মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করে:
প্রতিটি ক্লায়েন্ট রানের জন্য, পরীক্ষার বিশদ বিবরণ heart_disease_trainer.py এ নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করে ট্র্যাক করা হয়:
একইভাবে, আপনি কোডটি ব্যবহার করতে পারেন heart_disease_aggregator.py
মডেল ওজন আপডেট করার পরে স্থানীয় ডেটাতে একটি পরীক্ষা চালানোর জন্য। ক্লায়েন্টদের সাথে প্রতিটি যোগাযোগ চালানোর পরে বিশদগুলি লগ করা হয়।
পরিষ্কার কর
আপনি সমাধানের সাথে সম্পন্ন হলে, দক্ষ সম্পদ ব্যবহার এবং খরচ ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত সংস্থানগুলি পরিষ্কার করতে ভুলবেন না এবং অপ্রয়োজনীয় খরচ এবং সম্পদের অপচয় এড়ান। অব্যবহৃত দৃষ্টান্তগুলি মুছে ফেলা, অপ্রয়োজনীয় পরিষেবা বন্ধ করা এবং অস্থায়ী ডেটা মুছে ফেলার মতো পরিবেশকে সক্রিয় করা পরিষ্কার এবং সংগঠিত অবকাঠামোতে অবদান রাখে। আপনি আপনার সম্পদ পরিষ্কার করতে নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করতে পারেন:
সারাংশ
Amazon EKS-কে অবকাঠামো হিসাবে এবং FedML-কে FL-এর কাঠামো হিসাবে ব্যবহার করার মাধ্যমে, আমরা ডেটা গোপনীয়তাকে সম্মান করার সাথে সাথে প্রশিক্ষণ এবং ভাগ করা মডেল স্থাপনের জন্য একটি মাপযোগ্য এবং পরিচালিত পরিবেশ প্রদান করতে সক্ষম হয়েছি। FL-এর বিকেন্দ্রীকৃত প্রকৃতির সাথে, সংস্থাগুলি নিরাপদে সহযোগিতা করতে পারে, বিতরণ করা ডেটার সম্ভাবনাকে আনলক করতে পারে এবং ডেটা গোপনীয়তার সাথে আপস না করে ML মডেলগুলিকে উন্নত করতে পারে৷
বরাবরের মত, AWS আপনার মতামতকে স্বাগত জানায়। মন্তব্য বিভাগে আপনার চিন্তা এবং প্রশ্ন ছেড়ে দয়া করে.
লেখক সম্পর্কে
র্যান্ডি ডিফাউ AWS-এর একজন সিনিয়র প্রিন্সিপাল সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয় থেকে একটি MSEE ধারণ করেছেন, যেখানে তিনি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিতে কাজ করেছেন। তিনি কলোরাডো স্টেট ইউনিভার্সিটি থেকে এমবিএও করেছেন। র্যান্ডি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে শুরু করে প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্ট পর্যন্ত টেকনোলজি স্পেসে বিভিন্ন পদে অধিষ্ঠিত হয়েছেন। তিনি 2013 সালে বিগ ডেটা স্পেসে প্রবেশ করেন এবং সেই এলাকাটি অন্বেষণ করতে থাকেন। তিনি সক্রিয়ভাবে এমএল স্পেসে প্রকল্পগুলিতে কাজ করছেন এবং স্ট্র্যাটা এবং গ্লুকন সহ অসংখ্য সম্মেলনে উপস্থাপন করেছেন।
অর্ণব সিনহা এডব্লিউএস-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, সংস্থাগুলিকে ডেটা সেন্টার মাইগ্রেশন, ডিজিটাল ট্রান্সফরমেশন এবং অ্যাপ্লিকেশন আধুনিকীকরণ, বড় ডেটা এবং মেশিন লার্নিং জুড়ে ব্যবসায়িক ফলাফলগুলিকে সমর্থন করে পরিমাপযোগ্য সমাধানগুলি ডিজাইন এবং তৈরি করতে সহায়তা করার জন্য ফিল্ড CTO হিসাবে কাজ করে৷ তিনি শক্তি, খুচরা, উত্পাদন, স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান সহ বিভিন্ন শিল্প জুড়ে গ্রাহকদের সমর্থন করেছেন। অর্ণবের ML স্পেশালিটি সার্টিফিকেশন সহ সমস্ত AWS সার্টিফিকেশন রয়েছে। AWS-এ যোগদানের আগে, অর্ণব একজন প্রযুক্তি নেতা ছিলেন এবং পূর্বে স্থপতি এবং প্রকৌশলী নেতৃত্বের ভূমিকা পালন করেছিলেন।
প্রাচি কুলকার্নি AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার স্পেশালাইজেশন হল মেশিন লার্নিং, এবং সে সক্রিয়ভাবে বিভিন্ন AWS ML, বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স অফার ব্যবহার করে সমাধান ডিজাইন করার জন্য কাজ করছে। প্রাচির স্বাস্থ্যসেবা, বেনিফিট, খুচরা এবং শিক্ষা সহ একাধিক ডোমেনে অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং পণ্য প্রকৌশল এবং স্থাপত্য, ব্যবস্থাপনা এবং গ্রাহক সাফল্যের বিভিন্ন পদে কাজ করেছেন।
তামের শরীফ প্রযুক্তি এবং এন্টারপ্রাইজ পরামর্শ পরিষেবার ক্ষেত্রে একটি বৈচিত্র্যময় ব্যাকগ্রাউন্ড সহ AWS-এর একজন প্রিন্সিপাল সলিউশন আর্কিটেক্ট, একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট হিসাবে 17 বছরেরও বেশি সময় ধরে বিস্তৃত। অবকাঠামোর উপর ফোকাস করার সাথে, টেমেরের দক্ষতা বাণিজ্যিক, স্বাস্থ্যসেবা, স্বয়ংচালিত, পাবলিক সেক্টর, উত্পাদন, তেল এবং গ্যাস, মিডিয়া পরিষেবা এবং আরও অনেক কিছু সহ শিল্প উল্লম্বগুলির একটি বিস্তৃত বর্ণালী কভার করে। তার দক্ষতা বিভিন্ন ডোমেনে প্রসারিত, যেমন ক্লাউড আর্কিটেকচার, এজ কম্পিউটিং, নেটওয়ার্কিং, স্টোরেজ, ভার্চুয়ালাইজেশন, ব্যবসায়িক উৎপাদনশীলতা এবং প্রযুক্তিগত নেতৃত্ব।
হ্যান্স নেসবিট দক্ষিণ ক্যালিফোর্নিয়া ভিত্তিক AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি পশ্চিম ইউএস জুড়ে গ্রাহকদের সাথে উচ্চ মাপযোগ্য, নমনীয়, এবং স্থিতিস্থাপক ক্লাউড আর্কিটেকচার তৈরি করতে কাজ করেন। তার অবসর সময়ে, তিনি তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে, রান্না করা এবং গিটার বাজানো উপভোগ করেন।
চাওয়ং হি তিনি FedML, Inc.-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং CTO, যে কোনো স্কেলে যে কোনো জায়গা থেকে একটি কমিউনিটি বিল্ডিং উন্মুক্ত এবং সহযোগিতামূলক AI এর জন্য একটি স্টার্টআপ চলছে। তার গবেষণা ডিস্ট্রিবিউটেড এবং ফেডারেটেড মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। তিনি ইউনিভার্সিটি অফ সাউদার্ন ক্যালিফোর্নিয়া থেকে কম্পিউটার সায়েন্সে পিএইচডি ডিগ্রি লাভ করেন।
আল নেভারেজ FedML-এর প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্টের পরিচালক। FedML-এর আগে, তিনি Google-এর একজন গ্রুপ প্রোডাক্ট ম্যানেজার এবং LinkedIn-এ ডেটা সায়েন্সের একজন সিনিয়র ম্যানেজার ছিলেন। তার কাছে একাধিক ডেটা পণ্য-সম্পর্কিত পেটেন্ট রয়েছে এবং তিনি স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ে প্রকৌশল অধ্যয়ন করেছেন।
সালমান আভেস্টিমার FedML এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও। তিনি USC-তে একজন ডিন প্রফেসর, USC-Amazon Center on Trustworthy AI এর ডিরেক্টর এবং Alexa AI-তে একজন আমাজন স্কলার ছিলেন। তিনি ফেডারেটেড এবং বিকেন্দ্রীভূত মেশিন লার্নিং, তথ্য তত্ত্ব, নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার একজন বিশেষজ্ঞ। তিনি IEEE এর একজন ফেলো এবং UC বার্কলে থেকে EECS-এ পিএইচডি পেয়েছেন।
সমীর লাড AWS-এর একজন দক্ষ এন্টারপ্রাইজ টেকনোলজিস্ট যিনি গ্রাহকদের সি-লেভেল এক্সিকিউটিভদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেন। একজন প্রাক্তন সি-স্যুট এক্সিকিউটিভ হিসেবে যিনি একাধিক ফরচুন 100 কোম্পানিতে রূপান্তর ঘটিয়েছেন, সামির তার ক্লায়েন্টদের তাদের নিজস্ব রূপান্তর যাত্রায় সফল হতে সাহায্য করার জন্য তার অমূল্য অভিজ্ঞতা শেয়ার করেন।
স্টিফেন ক্রেমার একজন বোর্ড এবং CxO উপদেষ্টা এবং AWS-এর প্রাক্তন নির্বাহী। স্টিফেন সাফল্যের ভিত্তি হিসাবে সংস্কৃতি এবং নেতৃত্বের পক্ষে। তিনি অত্যন্ত প্রতিযোগিতামূলক, ডেটা-চালিত সংস্থাগুলিকে সক্ষম করে ক্লাউড ট্রান্সফরমেশনের চালকদের নিরাপত্তা এবং উদ্ভাবনের দাবি করেন।
- 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/federated-learning-on-aws-using-fedml-amazon-eks-and-amazon-sagemaker/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 10
- 100
- 14
- 154
- 17
- 20
- 2013
- 247
- 300
- 7
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- অনুপস্থিতি
- দ্রুততর করা
- ত্বরক
- প্রবেশ
- ডেটাতে অ্যাক্সেস
- সম্পন্ন
- হিসাব
- দায়িত্ব
- অ্যাকাউন্টস
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- অর্জনের
- দিয়ে
- আইন
- অভিনয়
- সক্রিয়
- সক্রিয়ভাবে
- আসল
- অভিযোজন
- যোগ
- যোগ
- যোগ
- উপরন্তু
- ঠিকানা
- ঠিকানাগুলি
- সম্ভাষণ
- সমন্বয় করা
- গ্রহণ
- অধ্যাপক
- সমর্থনকারীরা
- পর
- মোট পরিমাণ
- সমষ্টিবিদ
- AI
- লক্ষ্য
- AL
- আলেক্সা
- আলগোরিদিম
- সব
- অনুমতি
- বরাবর
- এছাড়াও
- যদিও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- কোন
- কোথাও
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- পন্থা
- স্থাপত্য
- আর্কিটেকচারের
- রয়েছি
- এলাকায়
- AS
- মূল্যায়ন
- At
- আক্রমণ
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- কি দারুন
- নিরীক্ষণ
- স্বয়ংক্রিয়তা
- স্বয়ংচালিত
- স্বশাসিত
- স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- পটভূমি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হয়ে
- হয়েছে
- আগে
- শুরু করা
- সুবিধা
- বার্কলে
- উত্তম
- বিশাল
- বড় ডেটা
- প্রতিচিত্র
- তক্তা
- প্রশস্ত
- নির্মাণ করা
- ভবন
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- সি-স্যুট
- ক্যালিফোর্নিয়া
- CAN
- সামর্থ্য
- যত্ন
- কেস
- মামলা
- কেন্দ্র
- মধ্য
- কেন্দ্রীভূত
- সিইও
- সাক্ষ্যদান
- সার্টিফিকেশন
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পছন্দ
- বেছে নিন
- পরিস্থিতি
- শ্রেণীবিন্যাস
- পরিষ্কার
- মক্কেল
- ক্লায়েন্ট
- রোগশয্যা
- ঘনিষ্ঠভাবে
- মেঘ
- সহ - প্রতিষ্ঠাতা
- কোড
- সহযোগিতা করা
- সহযোগিতা
- সহযোগীতা
- কলোরাডো
- সমাহার
- মন্তব্য
- ব্যবসায়িক
- সাধারণভাবে
- যোগাযোগ
- সম্প্রদায়
- কমিউনিটি বিল্ডিং
- কোম্পানি
- তুলনা করা
- তুলনা
- প্রতিযোগিতামূলক
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- সম্মতি
- উপাদান
- ব্যাপক
- সন্দেহজনক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- কম্পিউটার ভিশন
- কম্পিউটিং
- উদ্বেগ
- পরিবেশ
- আচার
- সম্মেলন
- কনফিগারেশন
- কনফিগার
- সঙ্গত
- গঠিত
- পরামর্শকারী
- ধারণ করা
- ধারণ
- বিষয়বস্তু
- চলতে
- একটানা
- অবদান
- নিয়ন্ত্রণ
- নিয়ন্ত্রণগুলি
- সমন্বয়কারী
- মূল্য
- খরচ ব্যবস্থাপনা
- মিলিত
- কভার
- নৈপুণ্য
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- সংকটপূর্ণ
- কঠোর
- CTO
- সংস্কৃতি
- বাঁক
- ক্রেতা
- গ্রাহক সাফল্য
- গ্রাহকদের
- স্বনির্ধারিত
- CXO
- উপাত্ত
- তথ্য কেন্দ্র
- তথ্য গোপনীয়তা
- ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য চালিত
- ডেটাসেট
- বিকেন্দ্রীভূত
- সিদ্ধান্ত নিয়েছে
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- ঘোষণা
- ডিফল্ট
- ডেমোগ্রাফিক
- স্থাপন
- মোতায়েন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- বর্ণিত
- নকশা
- ফন্দিবাজ
- আকাঙ্ক্ষিত
- ধ্বংস
- বিস্তারিত
- দেব
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- যন্ত্র
- ডিভাইস
- নকশা
- ভিন্ন
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল ট্রান্সফরমেসন
- Director
- ডিরেক্টরি
- রোগ
- বিতরণ করা
- বণ্টিত
- বিতরণ করা প্রশিক্ষণ
- বিচিত্র
- ডকুমেন্টেশন
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- ডাউনলোড
- ড্রাইভ
- চালিত
- ড্রাইভার
- প্রতি
- বাস্তু
- প্রান্ত
- প্রান্ত কম্পিউটিং
- সম্পাদক
- প্রশিক্ষণ
- কার্যকর
- দক্ষ
- শিরীষের গুঁড়ো
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- এনক্রিপশন
- শক্তি
- প্রকৌশল
- উন্নত করা
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- প্রবিষ্ট
- উদ্যোগ
- সত্ত্বা
- প্রবেশ
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- কাল
- পর্বগুলি
- বিশেষত
- মূল্যায়নের
- মূল্যায়ন
- এমন কি
- ঘটনাবলী
- উদাহরণ
- কার্যনির্বাহী
- কর্তা
- বহিষ্কার
- খরচ
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষা
- পরীক্ষা-নিরীক্ষা
- ক্যান্সার
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত
- সহজতর করা
- সমাধা
- পরিবার
- সংঘবদ্ধ
- প্রতিক্রিয়া
- সহকর্মী
- বিশ্বস্ততা
- ক্ষেত্র
- ফাইল
- তথ্যও
- নমনীয়
- কেন্দ্রবিন্দু
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- সাবেক
- ভাগ্য
- পাওয়া
- ফাউন্ডেশন
- ফ্রেমওয়ার্ক
- অবকাঠামো
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- ক্রিয়া
- অধিকতর
- গ্যাস
- সাধারণ
- GitHub
- প্রদত্ত
- গুগল
- জিপিইউ
- গ্রুপ
- নিশ্চিত
- কৌশল
- আছে
- he
- স্বাস্থ্য
- স্বাস্থ্য বীমা
- স্বাস্থ্যসেবা
- হৃদয়
- হৃদরোগ
- প্রচন্ডভাবে
- দখলী
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- যাজকতন্ত্র
- অত্যন্ত
- তার
- ঝুলিতে
- হোস্টিং
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- i
- আইইইই
- if
- প্রকাশ
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নতি
- in
- ইনক
- সুদ্ধ
- বর্ধিত
- স্বাধীন
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- অবগত
- পরিকাঠামো
- উদ্বুদ্ধ করা
- ইনোভেশন
- নিরাপত্তাহীন
- ভিতরে
- অর্ন্তদৃষ্টি
- বীমা
- সংহত
- সংহত
- ইন্টারফেস
- আন্তঃক্রিয়া
- মধ্যে
- অমুল্য
- ভিন্ন
- সমস্যা
- IT
- পুনরাবৃত্তি
- এর
- যোগদান
- যাত্রা
- JPEG
- JPG
- চাবি
- জ্ঞান
- পরিচিত
- উদাসীন
- ভাষা
- বড়
- পরে
- নেতা
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- যাক
- লাইব্রেরি
- লাইব্রেরি
- জীবন
- জীবন বিজ্ঞান
- সীমিত
- লিঙ্কডইন
- স্থানীয়
- স্থানীয়ভাবে
- অবস্থান
- অবস্থানগুলি
- লগ ইন করুন
- লগ
- ক্ষতি
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- নিয়ন্ত্রণের
- করা
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- উত্পাদন
- অনেক
- মে..
- মেকানিজম
- মিডিয়া
- ছন্দোবিজ্ঞান
- মিশিগান
- মিনিট
- প্রশমিত করা
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মূর্তিনির্মাণ
- মডেল
- মডিউল
- অধিক
- সেতু
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- নাম
- প্রকৃতি
- নেভিগেট করুন
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- নেতিবাচকভাবে
- নেটওয়ার্ক
- নেটওয়ার্কিং
- নেটওয়ার্ক
- নতুন
- সদ্য
- পরবর্তী
- নোড
- বিঃদ্রঃ
- অনেক
- of
- নৈবেদ্য
- অর্ঘ
- অফার
- প্রায়ই
- তেল
- তেল এবং গ্যাস
- on
- ওগুলো
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- পরিচালনা করা
- কর্মক্ষম
- সুযোগ
- or
- সংগঠন
- সংগঠিত
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- রূপরেখা
- আউটপুট
- শেষ
- নিজের
- প্যাকেজ
- শার্সি
- দৃষ্টান্ত
- দৃষ্টান্ত
- পরামিতি
- অংশ
- পাসিং
- পেটেন্ট
- রোগী
- কর্মক্ষমতা
- ব্যক্তিগতকৃত
- পিএইচডি
- সমতল
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- দয়া করে
- জনপ্রিয়
- বহনযোগ্যতা
- ভঙ্গি
- অবস্থানের
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- ভবিষ্যতবাণী
- পূর্বশর্ত
- উপস্থিতি
- উপস্থাপন
- আগে
- পূর্বে
- অধ্যক্ষ
- পূর্বে
- গোপনীয়তা
- গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা
- ব্যক্তিগত
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপনা
- পণ্য ব্যবস্থাপক
- উত্পাদনের
- প্রমোদ
- অধ্যাপক
- অগ্রগতি
- প্রকল্প
- প্রকল্প
- মালিকানা
- রক্ষা করা
- প্রোটোকল
- প্রদান
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশ্য
- গুণ
- প্রশ্ন
- পরিসর
- রেঞ্জিং
- মর্যাদাক্রম
- হার
- কাঁচা
- রাজত্ব
- গৃহীত
- সম্প্রতি
- রেকর্ডিং
- হ্রাস করা
- পড়ুন
- রেফারেন্সড
- প্রতিফলিত
- অঞ্চল
- নিয়ন্ত্রিত
- নিয়ন্ত্রিত শিল্প
- আইন
- নির্ভর
- সরানোর
- সংগ্রহস্থলের
- প্রতিনিধিত্বমূলক
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- গবেষণা
- গবেষকরা
- স্থিতিস্থাপক
- সংস্থান
- Resources
- সম্মান
- নিজ নিজ
- ফল
- ফলাফল
- খুচরা
- ঝুঁকি
- শক্তসমর্থ
- ভূমিকা
- শিকড়
- বৃত্তাকার
- চালান
- দৌড়
- রান
- ঋষি নির্মাতা
- সালমান
- প্রসঙ্গ
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- আরোহী
- পরিস্থিতিতে
- পণ্ডিত
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- লিপি
- অধ্যায়
- বিভাগে
- সেক্টর
- নিরাপদ
- নিরাপদে
- নিরাপত্তা
- দেখ
- নির্বাচন
- পাঠান
- জ্যেষ্ঠ
- সংবেদনশীল
- আলাদা
- সার্ভার
- সার্ভারের
- সেবা
- সেশন
- সেটিংস
- বিভিন্ন
- শেয়ার
- ভাগ
- শেয়ারগুলি
- শেয়ারিং
- সে
- উচিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- সাইলো
- সরলীকৃত
- একক
- পরিস্থিতিতে
- আয়তন
- সফটওয়্যার
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল
- সমাধান
- সলিউশন
- উৎস
- সোর্স
- দক্ষিণ
- স্থান
- বিস্তৃত
- বিশিষ্টতা
- নির্দিষ্ট
- বর্ণালী
- খরচ
- প্রমিতকরণ
- স্ট্যানফোর্ড
- স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়
- শুরু
- প্রারম্ভকালে
- রাষ্ট্র
- যুক্তরাষ্ট্র
- ধাপ
- স্টিফেন
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- বাঁধন
- স্টোরেজ
- যথাযথ
- শক্তিশালী
- চর্চিত
- সফল
- সাফল্য
- এমন
- অনুসরণ
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থক
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিবিদ
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- অস্থায়ী
- Terraform
- পরীক্ষা
- যে
- সার্জারির
- তথ্য
- তাদের
- তারপর
- তত্ত্ব
- অতএব
- এইগুলো
- এই
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- সরঞ্জাম
- প্রতি
- পথ
- অনুসরণকরণ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- রূপান্তরের
- ট্রিগার
- বিশ্বস্ত
- ধরনের
- ui
- পরিণামে
- অধীনে
- বোঝা
- অনন্য
- অবিভক্ত
- মার্কিন যুক্তরাষ্ট
- বিশ্ববিদ্যালয়
- ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়
- অসদৃশ
- আনলক
- অপ্রয়োজনীয়
- অনুপম
- অব্যবহৃত
- আপডেট
- আপডেট
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী বান্ধব
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- সদ্ব্যবহার করা
- যাচাই করুন
- বৈধতা
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- বিভিন্ন করা
- যানবাহন
- উল্লম্ব
- চেক
- দৃষ্টি
- অপেক্ষা করুন
- ছিল
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েবসাইট
- ওজন
- স্বাগতম
- আমরা একটি
- পাশ্চাত্য
- যে
- যখন
- হু
- ব্যাপক
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কর্মী
- কাজ
- কাজ
- ওয়ার্কস্টেশন
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet