AWS CDK এবং AWS পরিষেবা ক্যাটালগ ব্যবহার করে Amazon SageMaker ক্যানভাসের সাথে ML পরিবেশের ব্যবস্থা এবং পরিচালনা করুন

বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং (ML) এর বিস্তার প্রতিটি শিল্পে প্রচলিত হয়ে উঠছে। যাইহোক, এটি এমএল অনুশীলনকারীদের সংখ্যা বৃদ্ধিকে ছাড়িয়ে যায় যারা ঐতিহ্যগতভাবে ব্যবসার ফলাফল উপলব্ধি করার জন্য এই প্রযুক্তিগত সমাধানগুলি বাস্তবায়নের জন্য দায়ী।

আজকের এন্টারপ্রাইজে, নন-এমএল অনুশীলনকারীদের দ্বারা ব্যবহার করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োজন রয়েছে যারা ডেটাতে দক্ষ, যা ML-এর ভিত্তি। এটিকে বাস্তবে পরিণত করার জন্য, ML-এর মান নো-কোড এমএল প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে এন্টারপ্রাইজ জুড়ে উপলব্ধ করা হচ্ছে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি বিভিন্ন ব্যক্তিত্বকে সক্ষম করে, উদাহরণস্বরূপ ব্যবসায়িক বিশ্লেষক, কোডের একটি লাইন না লিখে ML ব্যবহার করতে এবং দ্রুত, সহজ এবং স্বজ্ঞাত পদ্ধতিতে ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান প্রদান করে। আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস এটি একটি ভিজ্যুয়াল পয়েন্ট-এন্ড-ক্লিক পরিষেবা যা ব্যবসায়িক বিশ্লেষকদের নিজেরাই সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য ML ব্যবহার করতে সক্ষম করে—কোনও ML অভিজ্ঞতার প্রয়োজন ছাড়াই বা কোডের একটি লাইন লিখতে হবে না। ক্যানভাস এন্টারপ্রাইজে ML-এর ব্যবহার সম্প্রসারিত করেছে একটি সহজ-থেকে-ব্যবহারযোগ্য স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস যা ব্যবসায়িক সমাধানগুলি দ্রুত বাস্তবায়ন করতে সাহায্য করে।

যদিও ক্যানভাস ML-এর গণতন্ত্রীকরণকে সক্ষম করেছে, তবুও নিরাপদ পদ্ধতিতে ML পরিবেশের ব্যবস্থা এবং স্থাপনের চ্যালেঞ্জ এখনও রয়ে গেছে। সাধারণত, বেশিরভাগ বড় উদ্যোগে এটি কেন্দ্রীয় আইটি টিমের দায়িত্ব। এই পোস্টে, আমরা আলোচনা করি যে কীভাবে আইটি দলগুলি ব্যবহার করে নিরাপদ এমএল পরিবেশগুলি পরিচালনা করতে, বিধান করতে এবং পরিচালনা করতে পারে আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস, এডাব্লুএস ক্লাউড ডেভেলপমেন্ট কিট (AWS CDK) এবং AWS পরিষেবা ক্যাটালগ. পোস্টটি আইটি প্রশাসকদের জন্য একটি ধাপে ধাপে নির্দেশিকা উপস্থাপন করে যাতে এটি দ্রুত এবং মাত্রায় অর্জন করা যায়।

AWS CDK এবং AWS পরিষেবা ক্যাটালগের ওভারভিউ

AWS CDK হল একটি ওপেন সোর্স সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক যা আপনার ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন রিসোর্সকে সংজ্ঞায়িত করতে পারে। এটি আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে মডেল করার জন্য প্রোগ্রামিং ভাষার পরিচিতি এবং অভিব্যক্তিমূলক শক্তি ব্যবহার করে, যখন একটি নিরাপদ এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য উপায়ে সংস্থানগুলি সরবরাহ করে৷

AWS পরিষেবা ক্যাটালগ আপনাকে কেন্দ্রীয়ভাবে স্থাপন করা আইটি পরিষেবা, অ্যাপ্লিকেশন, সংস্থান এবং মেটাডেটা পরিচালনা করতে দেয়৷ AWS পরিষেবা ক্যাটালগের সাহায্যে, আপনি কোড (IaC) টেমপ্লেট হিসাবে অবকাঠামো সহ ক্লাউড সংস্থানগুলি তৈরি করতে, ভাগ করতে, সংগঠিত করতে এবং পরিচালনা করতে পারেন এবং দ্রুত এবং সহজবোধ্য বিধান সক্ষম করতে পারেন৷

সমাধান ওভারভিউ

আমরা তিনটি ধাপে ক্যানভাস ব্যবহার করে এমএল পরিবেশের বিধান সক্ষম করি:

1. প্রথমে, আমরা শেয়ার করি কিভাবে আপনি AWS সার্ভিস ক্যাটালগ ব্যবহার করে ক্যানভাসের অনুমোদিত ব্যবহারের জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের একটি পোর্টফোলিও পরিচালনা করতে পারেন।
2. তারপর, আমরা AWS CDK ব্যবহার করে ক্যানভাসের জন্য একটি উদাহরণ AWS পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিও স্থাপন করি।
3. অবশেষে, আমরা দেখাই কিভাবে আপনি কয়েক মিনিটের মধ্যে চাহিদা অনুযায়ী ক্যানভাস পরিবেশের ব্যবস্থা করতে পারেন।

পূর্বশর্ত

ক্যানভাস, AWS CDK, এবং AWS পরিষেবা ক্যাটালগের সাথে ML পরিবেশের ব্যবস্থা করতে, আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি করতে হবে:

1. AWS অ্যাকাউন্টে অ্যাক্সেস আছে যেখানে পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিও স্থাপন করা হবে। আপনার অ্যাকাউন্টে AWS CDK স্ট্যাক স্থাপন করার জন্য আপনার কাছে শংসাপত্র এবং অনুমতি আছে তা নিশ্চিত করুন। দ্য AWS CDK কর্মশালা আপনার সমর্থনের প্রয়োজন হলে আপনি উল্লেখ করতে পারেন একটি সহায়ক সম্পদ।
2. আমরা নিম্নলিখিত সংস্থানগুলিতে বিশদ ধারণাগুলির মাধ্যমে হাইলাইট করা কিছু সর্বোত্তম অনুশীলন অনুসরণ করার পরামর্শ দিই:
3. ক্লোন এই GitHub সংগ্রহস্থল আপনার পরিবেশে।

AWS পরিষেবা ক্যাটালগ ব্যবহার করে অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসের সাথে অনুমোদিত এমএল পরিবেশের বিধান

নিয়ন্ত্রিত শিল্প এবং সবচেয়ে বড় উদ্যোগগুলিতে, আপনাকে ML পরিবেশের ব্যবস্থা এবং পরিচালনার জন্য IT টিম দ্বারা বাধ্যতামূলক প্রয়োজনীয়তাগুলি মেনে চলতে হবে। এর মধ্যে একটি নিরাপদ, ব্যক্তিগত নেটওয়ার্ক, ডেটা এনক্রিপশন, শুধুমাত্র অনুমোদিত এবং প্রমাণীকৃত ব্যবহারকারীদের অনুমতি দেওয়ার জন্য নিয়ন্ত্রণ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যেমন এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ক্যানভাসের মতো সমাধান অ্যাক্সেস করার জন্য এবং নিরীক্ষার উদ্দেশ্যে কঠোর লগিং এবং পর্যবেক্ষণের জন্য।

একজন আইটি প্রশাসক হিসাবে, আপনি একটি পণ্য পোর্টফোলিওতে সেজমেকার ক্যানভাসের সাথে সুরক্ষিত, পুনরুত্পাদনযোগ্য এমএল পরিবেশ তৈরি এবং সংগঠিত করতে AWS পরিষেবা ক্যাটালগ ব্যবহার করতে পারেন। এটি IaC নিয়ন্ত্রণগুলি ব্যবহার করে পরিচালিত হয় যা পূর্বে উল্লেখিত প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করার জন্য এমবেড করা হয় এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে চাহিদা অনুযায়ী ব্যবস্থা করা যেতে পারে। এছাড়াও আপনি পণ্য লঞ্চ করতে এই পোর্টফোলিও অ্যাক্সেস করতে পারেন নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে পারেন.

নিম্নলিখিত চিত্রটি এই স্থাপত্যের চিত্র তুলে ধরেছে।

উদাহরণ প্রবাহ

এই বিভাগে, আমরা সেজমেকার ক্যানভাসের সাথে একটি AWS পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিওর একটি উদাহরণ প্রদর্শন করি। পোর্টফোলিওতে ক্যানভাস পরিবেশের বিভিন্ন দিক রয়েছে যা পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিওর অংশ:

• স্টুডিও ডোমেইন - ক্যানভাস এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা ভিতরে চলে স্টুডিও ডোমেইন. ডোমেইন একটি নিয়ে গঠিত আমাজন ইলাস্টিক ফাইল সিস্টেম (Amazon EFS) ভলিউম, অনুমোদিত ব্যবহারকারীদের একটি তালিকা এবং নিরাপত্তা, অ্যাপ্লিকেশন, নীতি এবং আমাজন ভার্চুয়াল প্রাইভেট ক্লাউড (VPC) কনফিগারেশন। একটি AWS অ্যাকাউন্ট প্রতি অঞ্চলে একটি ডোমেনের সাথে লিঙ্ক করা হয়।
• Amazon S3 বালতি - স্টুডিও ডোমেন তৈরি হওয়ার পরে, একটি আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) বালতি স্থানীয় ফাইল থেকে ডেটাসেট আমদানি করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ক্যানভাসের জন্য ব্যবস্থা করা হয়েছে, স্থানীয় ফাইল আপলোড নামেও পরিচিত। এই বালতি গ্রাহকের অ্যাকাউন্টে আছে এবং একবার প্রভিশন করা হয়েছে।
• ক্যানভাস ব্যবহারকারী – সেজমেকার ক্যানভাস এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যেখানে আপনি প্রতিটি ক্যানভাস ব্যবহারকারীর জন্য স্টুডিও ডোমেনের মধ্যে ব্যবহারকারীর প্রোফাইল যোগ করতে পারেন, যারা ডেটাসেট আমদানি করতে, কোড না লিখে ML মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিতে এবং মডেলে ভবিষ্যদ্বাণী চালাতে পারেন।
• ক্যানভাস সেশনের নির্ধারিত শাটডাউন - ক্যানভাস ব্যবহারকারীরা তাদের কাজগুলি সম্পন্ন করার পরে ক্যানভাস ইন্টারফেস থেকে লগ আউট করতে পারেন৷ বিকল্পভাবে, অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা ক্যানভাস সেশন বন্ধ করতে পারেন থেকে এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল ক্যানভাস সেশন পরিচালনার অংশ হিসাবে। AWS পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিওর এই অংশে, একটি এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ক্রিয়া সংজ্ঞায়িত নির্ধারিত ব্যবধানে ক্যানভাস সেশনগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বন্ধ করার জন্য তৈরি এবং ব্যবস্থা করা হয়েছে। এটি খোলা সেশন পরিচালনা করতে এবং ব্যবহার না করার সময় সেগুলি বন্ধ করতে সহায়তা করে।

এই উদাহরণ প্রবাহ পাওয়া যাবে GitHub সংগ্রহস্থল দ্রুত রেফারেন্সের জন্য।

AWS CDK দিয়ে ফ্লো স্থাপন করুন

এই বিভাগে, আমরা AWS CDK ব্যবহার করে পূর্বে বর্ণিত প্রবাহ স্থাপন করি। এটি স্থাপন করার পরে, আপনি সংস্করণ ট্র্যাকিং এবং পোর্টফোলিও পরিচালনা করতে পারেন।

পোর্টফোলিও স্ট্যাক পাওয়া যাবে app.py এবং পণ্য নীচে স্ট্যাক products/ ফোল্ডার আপনি IAM ভূমিকাতে পুনরাবৃত্তি করতে পারেন, AWS কী ব্যবস্থাপনা পরিষেবা (AWS KMS) কী, এবং ভিপিসি সেটআপ studio_constructs/ ফোল্ডার আপনার অ্যাকাউন্টে স্ট্যাক স্থাপন করার আগে, আপনি নিম্নলিখিত লাইনগুলি সম্পাদনা করতে পারেন৷ app.py এবং আপনার পছন্দের IAM ভূমিকায় পোর্টফোলিও অ্যাক্সেস মঞ্জুর করুন।

আপনি প্রাসঙ্গিক IAM ব্যবহারকারী, গোষ্ঠী এবং ভূমিকাগুলির জন্য পোর্টফোলিওতে অ্যাক্সেস পরিচালনা করতে পারেন। দেখা ব্যবহারকারীদের অ্যাক্সেস প্রদান আরো বিস্তারিত জানার জন্য.

আপনার অ্যাকাউন্টে পোর্টফোলিও স্থাপন করুন

আপনি এখন AWS CDK ইনস্টল করতে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি চালাতে পারেন এবং নিশ্চিত করুন যে আপনার পোর্টফোলিও স্থাপন করার জন্য সঠিক নির্ভরতা রয়েছে:

npm install -g aws-cdk@2.27.0
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

আপনার অ্যাকাউন্টে পোর্টফোলিও স্থাপন করতে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি চালান:

ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account | tr -d '"')
AWS_REGION=$(aws configure get region)
cdk bootstrap aws://${ACCOUNT_ID}/${AWS_REGION}
cdk deploy --require-approval never

প্রথম দুটি কমান্ড ব্যবহার করে আপনার অ্যাকাউন্ট আইডি এবং বর্তমান অঞ্চল পান এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI) আপনার কম্পিউটারে। এটি অনুসরণ করে, cdk bootstrap এবং cdk deploy স্থানীয়ভাবে সম্পদ তৈরি করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে স্ট্যাক স্থাপন করুন।

পোর্টফোলিওটি এখন AWS পরিষেবা ক্যাটালগে পাওয়া যাবে, যেমনটি নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো হয়েছে।

অন-ডিমান্ড প্রভিশনিং

পোর্টফোলিওর মধ্যে থাকা পণ্যগুলি থেকে চাহিদা অনুযায়ী দ্রুত এবং সহজে চালু করা যেতে পারে প্রভিশনিং AWS পরিষেবা ক্যাটালগ কনসোলে মেনু। একটি সাধারণ প্রবাহ হল প্রথমে স্টুডিও ডোমেন চালু করা এবং ক্যানভাস স্বয়ংক্রিয় শাটডাউন কারণ এটি সাধারণত এককালীন ক্রিয়া। আপনি তারপর ডোমেনে ক্যানভাস ব্যবহারকারীদের যোগ করতে পারেন। ডোমেন আইডি এবং ব্যবহারকারীর IAM ভূমিকা ARN সংরক্ষিত আছে এডাব্লুএস সিস্টেম ম্যানেজার এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো ব্যবহারকারীর পরামিতিগুলির সাথে জনবহুল হয়৷

আপনি প্রতিটি ব্যবহারকারীর সাথে সংযুক্ত খরচ বরাদ্দ ট্যাগ ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ, UserCostCenter একটি নমুনা ট্যাগ যেখানে আপনি প্রতিটি ব্যবহারকারীর নাম যোগ করতে পারেন।

ক্যানভাস ব্যবহার করে এমএল পরিবেশ পরিচালনার জন্য মূল বিবেচনা

এখন যেহেতু আমরা ক্যানভাসে ফোকাস করে একটি AWS পরিষেবা ক্যাটালগ পোর্টফোলিওর ব্যবস্থা করেছি এবং স্থাপন করেছি, আমরা ডোমেন এবং ব্যবহারকারীর প্রোফাইলে ফোকাস করা ক্যানভাস-ভিত্তিক ML পরিবেশগুলি পরিচালনা করার জন্য কয়েকটি বিবেচ্য বিষয় তুলে ধরতে চাই৷

স্টুডিও ডোমেন সম্পর্কিত বিবেচ্য বিষয়গুলি নিম্নরূপ:

• ক্যানভাসের জন্য নেটওয়ার্কিং স্টুডিও ডোমেন স্তরে পরিচালিত হয়, যেখানে নিরাপদ সংযোগের জন্য ডোমেনটি একটি ব্যক্তিগত VPC সাবনেটে স্থাপন করা হয়। দেখা একটি ব্যক্তিগত VPC ব্যবহার করে Amazon SageMaker স্টুডিও সংযোগ সুরক্ষিত করা আরও জানতে.
• একটি ডিফল্ট IAM সম্পাদন ভূমিকা ডোমেন স্তরে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই ডিফল্ট ভূমিকাটি ডোমেনের সমস্ত ক্যানভাস ব্যবহারকারীদের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে৷
• ডোমেনে EFS ভলিউম এনক্রিপ্ট করে AWS KMS ব্যবহার করে এনক্রিপশন করা হয়। অতিরিক্ত নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি আপনার নিজস্ব পরিচালিত কী নির্দিষ্ট করতে পারেন, যা একটি গ্রাহক পরিচালিত কী (CMK) নামেও পরিচিত। দেখা এনক্রিপশন ব্যবহার করে বিশ্রামে ডেটা সুরক্ষিত করুন আরও জানতে.
• আপনার স্থানীয় ডিস্ক থেকে ফাইল আপলোড করার ক্ষমতা ক্যানভাস দ্বারা ব্যবহৃত S3 বালতিতে একটি ক্রস-অরিজিন রিসোর্স শেয়ারিং (CORS) নীতি সংযুক্ত করে করা হয়। দেখা আপনার ব্যবহারকারীদের স্থানীয় ফাইল আপলোড করার অনুমতি দিন আরও জানতে.

ব্যবহারকারীর প্রোফাইল সম্পর্কে নিম্নলিখিত বিবেচনা করা হয়:

• স্টুডিওতে প্রমাণীকরণ একক সাইন-অন (SSO) এবং IAM উভয় মাধ্যমেই করা যেতে পারে। কনসোল অ্যাক্সেস করার জন্য আপনার যদি ফেডারেট ব্যবহারকারীদের জন্য একটি বিদ্যমান পরিচয় প্রদানকারী থাকে, আপনি IAM ব্যবহার করে প্রতিটি ফেডারেটেড পরিচয়ে একটি স্টুডিও ব্যবহারকারী প্রোফাইল বরাদ্দ করতে পারেন। বিভাগ দেখুন স্টুডিও ব্যবহারকারীদের কাছে নীতি বরাদ্দ করা in সম্পূর্ণ সম্পদ বিচ্ছিন্নতা সহ দল এবং গোষ্ঠীগুলির জন্য Amazon SageMaker স্টুডিও কনফিগার করা আরও জানতে.
• আপনি প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইলে IAM এক্সিকিউশন রোল বরাদ্দ করতে পারেন। স্টুডিও ব্যবহার করার সময়, একজন ব্যবহারকারী তাদের ব্যবহারকারীর প্রোফাইলে ম্যাপ করা ভূমিকা ধরে নেয় যা ডিফল্ট এক্সিকিউশন ভূমিকাকে ওভাররাইড করে। আপনি একটি দলের মধ্যে সূক্ষ্ম-দানাপ্রাপ্ত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারেন।
• আপনি অ্যাট্রিবিউট-ভিত্তিক অ্যাক্সেস কন্ট্রোল (ABAC) ব্যবহার করে বিচ্ছিন্নতা অর্জন করতে পারেন যাতে ব্যবহারকারীরা শুধুমাত্র তাদের দলের জন্য রিসোর্স অ্যাক্সেস করতে পারে। দেখা সম্পূর্ণ সম্পদ বিচ্ছিন্নতা সহ দল এবং গোষ্ঠীগুলির জন্য Amazon SageMaker স্টুডিও কনফিগার করা আরও জানতে.
• আপনি ব্যবহারকারী প্রোফাইলে খরচ বরাদ্দ ট্যাগ প্রয়োগ করে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত খরচ ট্র্যাকিং করতে পারেন।

পরিষ্কার কর

উপরে AWS CDK স্ট্যাক দ্বারা তৈরি সংস্থানগুলি পরিষ্কার করার জন্য, AWS CloudFormation স্ট্যাক পৃষ্ঠাতে নেভিগেট করুন এবং ক্যানভাস স্ট্যাকগুলি মুছুন৷ আপনিও চালাতে পারেন cdk destroy সংগ্রহস্থল ফোল্ডারের মধ্যে থেকে, একই করতে।

উপসংহার

এই পোস্টে, আমরা শেয়ার করেছি কিভাবে আপনি AWS সার্ভিস ক্যাটালগ এবং AWS CDK ব্যবহার করে ক্যানভাসের সাথে দ্রুত এবং সহজে ML পরিবেশের ব্যবস্থা করতে পারেন। আমরা আলোচনা করেছি কিভাবে আপনি AWS পরিষেবা ক্যাটালগে একটি পোর্টফোলিও তৈরি করতে পারেন, পোর্টফোলিওর ব্যবস্থা করতে পারেন এবং এটি আপনার অ্যাকাউন্টে স্থাপন করতে পারেন। আইটি অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা ক্যানভাসের ব্যবস্থা করার সময় ব্যবহারকারী, সেশন এবং সংশ্লিষ্ট খরচ স্থাপন এবং পরিচালনা করতে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করতে পারেন।

তে ক্যানভাস সম্পর্কে আরও জানুন পণ্য পাতা এবং বিকাশকারী গাইড. আরও পড়ার জন্য, আপনি কীভাবে তা শিখতে পারেন কনসোল ছাড়া AWS SSO ব্যবহার করে SageMaker ক্যানভাস অ্যাক্সেস করতে ব্যবসা বিশ্লেষকদের সক্ষম করুন. আপনি কিভাবে শিখতে পারেন ব্যবসা বিশ্লেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা ক্যানভাস এবং স্টুডিও ব্যবহার করে দ্রুত সহযোগিতা করতে পারে.

লেখক সম্পর্কে

ডেভিড গ্যালিটেলি EMEA অঞ্চলে AI/ML-এর জন্য একজন বিশেষজ্ঞ সমাধান স্থপতি৷ তিনি ব্রাসেলসে অবস্থিত এবং বেনেলাক্স জুড়ে গ্রাহকদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেন। তিনি খুব অল্প বয়স থেকেই একজন বিকাশকারী ছিলেন, 7 বছর বয়সে কোড করতে শুরু করেছিলেন। তিনি বিশ্ববিদ্যালয়ে AI/ML শিখতে শুরু করেছিলেন, এবং তখন থেকেই এর প্রেমে পড়েছেন।

সোফিয়ান হামিতি AWS-এর একজন AI/ML বিশেষজ্ঞ সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি ইন্ডাস্ট্রি জুড়ে গ্রাহকদের এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং সলিউশন তৈরি এবং কার্যকর করতে সাহায্য করে তাদের AI/ML যাত্রাকে ত্বরান্বিত করতে সাহায্য করেন।

শ্যাম শ্রীনিবাসন AWS AI/ML টিমের একজন প্রধান পণ্য ব্যবস্থাপক, Amazon SageMaker Canvas-এর জন্য নেতৃস্থানীয় পণ্য ব্যবস্থাপনা। শ্যাম প্রযুক্তির মাধ্যমে বিশ্বকে একটি ভাল জায়গা করে তোলার বিষয়ে চিন্তা করেন এবং এই যাত্রায় AI এবং ML কীভাবে একটি অনুঘটক হতে পারে সে সম্পর্কে উত্সাহী৷

আভি প্যাটেল অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাস টিমে একজন সফ্টওয়্যার প্রকৌশলী হিসাবে কাজ করে। তার ব্যাকগ্রাউন্ড একটি ফ্রন্টএন্ড ফোকাস সঙ্গে সম্পূর্ণ স্ট্যাক কাজ গঠিত. তার অবসর সময়ে, তিনি ক্রিপ্টো স্পেসে ওপেন সোর্স প্রকল্পে অবদান রাখতে এবং নতুন DeFi প্রোটোকল সম্পর্কে জানতে পছন্দ করেন।

জ্যারেড হেউড AWS-এর একজন সিনিয়র বিজনেস ডেভেলপমেন্ট ম্যানেজার। তিনি একজন বিশ্বব্যাপী এআই/এমএল বিশেষজ্ঞ যিনি নো-কোড মেশিন লার্নিং সহ গ্রাহকদের সাহায্য করেন। তিনি গত 5 বছর ধরে অটোএমএল স্পেসে কাজ করেছেন এবং অ্যামাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট এবং অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসের মতো পণ্যগুলি চালু করেছেন।