Αυτό είναι το Μέρος 3 της σειράς μας όπου σχεδιάζουμε και υλοποιούμε έναν αγωγό MLOps για οπτική επιθεώρηση ποιότητας στην άκρη. Σε αυτήν την ανάρτηση, εστιάζουμε στον τρόπο αυτοματοποίησης του τμήματος ανάπτυξης άκρων του αγωγού MLOps από άκρο σε άκρο. Σας δείχνουμε πώς να το χρησιμοποιήσετε AWS IoT Greengrass για να διαχειριστείτε τα συμπεράσματα του μοντέλου στην άκρη και πώς να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία χρησιμοποιώντας Λειτουργίες βημάτων AWS και άλλες υπηρεσίες AWS.
Επισκόπηση λύσεων
In Μέρος 1 αυτής της σειράς, σχεδιάσαμε μια αρχιτεκτονική για τη γραμμή MLOps από άκρο σε άκρο που αυτοματοποιεί ολόκληρη τη διαδικασία μηχανικής εκμάθησης (ML), από την επισήμανση δεδομένων έως την εκπαίδευση μοντέλων και την ανάπτυξη στην άκρη. Σε Μέρος 2, δείξαμε πώς να αυτοματοποιηθεί η επισήμανση και η μοντελοποίηση των εκπαιδευτικών τμημάτων του αγωγού.
Η θήκη χρήσης δείγματος που χρησιμοποιείται για αυτήν τη σειρά είναι μια λύση οπτικού ελέγχου ποιότητας που μπορεί να ανιχνεύσει ελαττώματα σε μεταλλικές ετικέτες, τις οποίες μπορείτε να αναπτύξετε ως μέρος μιας διαδικασίας κατασκευής. Το παρακάτω διάγραμμα δείχνει την αρχιτεκτονική υψηλού επιπέδου του αγωγού MLOps που ορίσαμε στην αρχή αυτής της σειράς. Αν δεν το έχετε διαβάσει ακόμα, σας προτείνουμε να το ελέγξετε Μέρος 1.
Αυτοματοποίηση της ανάπτυξης άκρων ενός μοντέλου ML
Αφού εκπαιδευτεί και αξιολογηθεί ένα μοντέλο ML, πρέπει να αναπτυχθεί σε ένα σύστημα παραγωγής για να δημιουργήσει επιχειρηματική αξία κάνοντας προβλέψεις για τα εισερχόμενα δεδομένα. Αυτή η διαδικασία μπορεί γρήγορα να γίνει πολύπλοκη σε μια ρύθμιση άκρων όπου τα μοντέλα πρέπει να αναπτυχθούν και να εκτελεστούν σε συσκευές που συχνά βρίσκονται μακριά από το περιβάλλον cloud στο οποίο έχουν εκπαιδευτεί τα μοντέλα. Ακολουθούν μερικές από τις μοναδικές προκλήσεις για τη μηχανική μάθηση στην αιχμή:
- Τα μοντέλα ML συχνά χρειάζονται βελτιστοποίηση λόγω των περιορισμών πόρων στις συσκευές άκρων
- Οι συσκευές Edge δεν μπορούν να αναδιαταχθούν ή ακόμη και να αντικατασταθούν σαν διακομιστής στο cloud, επομένως χρειάζεστε μια ισχυρή διαδικασία ανάπτυξης μοντέλου και διαχείρισης συσκευών
- Η επικοινωνία μεταξύ συσκευών και του cloud πρέπει να είναι αποτελεσματική και ασφαλής επειδή συχνά διασχίζει αναξιόπιστα δίκτυα χαμηλού εύρους ζώνης
Ας δούμε πώς μπορούμε να αντιμετωπίσουμε αυτές τις προκλήσεις με τις υπηρεσίες AWS εκτός από την εξαγωγή του μοντέλου σε μορφή ONNX, η οποία μας επιτρέπει, για παράδειγμα, να εφαρμόζουμε βελτιστοποιήσεις όπως η κβαντοποίηση για να μειώσουμε το μέγεθος του μοντέλου για συσκευές περιορισμού. Το ONNX παρέχει επίσης βελτιστοποιημένους χρόνους εκτέλεσης για τις πιο κοινές πλατφόρμες υλικού edge.
Καταρρίπτοντας τη διαδικασία ανάπτυξης άκρων, χρειαζόμαστε δύο στοιχεία:
- Ένας μηχανισμός ανάπτυξης για την παράδοση του μοντέλου, ο οποίος περιλαμβάνει το ίδιο το μοντέλο και κάποια επιχειρηματική λογική για τη διαχείριση και την αλληλεπίδραση με το μοντέλο
- Μια μηχανή ροής εργασιών που μπορεί να ενορχηστρώσει την όλη διαδικασία για να το κάνει στιβαρό και επαναλαμβανόμενο
Σε αυτό το παράδειγμα, χρησιμοποιούμε διαφορετικές υπηρεσίες AWS για να δημιουργήσουμε τον αυτοματοποιημένο μηχανισμό ανάπτυξης άκρων, ο οποίος ενσωματώνει όλα τα απαιτούμενα στοιχεία που συζητήσαμε.
Αρχικά, προσομοιώνουμε μια συσκευή ακμών. Για να σας διευκολύνουμε να περάσετε από τη ροή εργασίας από άκρο σε άκρο, χρησιμοποιούμε ένα Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) για την προσομοίωση μιας συσκευής άκρων εγκαθιστώντας το λογισμικό AWS IoT Greengrass Core στο στιγμιότυπο. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε στιγμιότυπα EC2 για να επικυρώσετε τα διαφορετικά στοιχεία σε μια διαδικασία QA πριν από την ανάπτυξη σε μια πραγματική συσκευή παραγωγής αιχμής. Το AWS IoT Greengrass είναι μια υπηρεσία χρόνου εκτέλεσης και cloud ανοιχτού κώδικα Internet of Things (IoT) που σας βοηθά να δημιουργήσετε, να αναπτύξετε και να διαχειριστείτε λογισμικό αιχμής. Το AWS IoT Greengrass μειώνει την προσπάθεια δημιουργίας, ανάπτυξης και διαχείρισης λογισμικού συσκευών αιχμής με ασφαλή και επεκτάσιμο τρόπο. Αφού εγκαταστήσετε το λογισμικό AWS IoT Greengrass Core στη συσκευή σας, μπορείτε να προσθέσετε ή να αφαιρέσετε λειτουργίες και στοιχεία και να διαχειριστείτε τις εφαρμογές της συσκευής IoT χρησιμοποιώντας το AWS IoT Greengrass. Προσφέρει πολλά ενσωματωμένα στοιχεία για να διευκολύνει τη ζωή σας, όπως τα στοιχεία StreamManager και MQTT broker, τα οποία μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για ασφαλή επικοινωνία με το cloud, υποστηρίζοντας κρυπτογράφηση από άκρο σε άκρο. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις δυνατότητες για να ανεβάσετε αποτελεσματικά αποτελέσματα συμπερασμάτων και εικόνων.
Σε ένα περιβάλλον παραγωγής, θα έχετε συνήθως μια βιομηχανική κάμερα που παρέχει εικόνες για τις οποίες το μοντέλο ML θα πρέπει να παράγει προβλέψεις. Για τις ρυθμίσεις μας, προσομοιώνουμε αυτήν την είσοδο εικόνας ανεβάζοντας μια προεπιλογή εικόνων σε έναν συγκεκριμένο κατάλογο στη συσκευή άκρων. Στη συνέχεια χρησιμοποιούμε αυτές τις εικόνες ως είσοδο συμπερασμάτων για το μοντέλο.
Χωρίσαμε τη συνολική διαδικασία ανάπτυξης και εξαγωγής συμπερασμάτων σε τρία διαδοχικά βήματα για την ανάπτυξη ενός μοντέλου ML που εκπαιδεύεται σε σύννεφο σε ένα περιβάλλον άκρης και τη χρήση του για προβλέψεις:
- Προετοιμάστε – Συσκευάστε το εκπαιδευμένο μοντέλο για ανάπτυξη άκρων.
- Ανάπτυξη – Μεταφορά στοιχείων μοντέλου και συμπερασμάτων από το cloud στη συσκευή άκρων.
- Συμπέρασμα – Φορτώστε το μοντέλο και εκτελέστε τον κώδικα συμπερασμάτων για προβλέψεις εικόνων.
Το παρακάτω διάγραμμα αρχιτεκτονικής δείχνει τις λεπτομέρειες αυτής της διαδικασίας τριών σταδίων και πώς την εφαρμόσαμε με τις υπηρεσίες AWS.
Στις επόμενες ενότητες, συζητούμε τις λεπτομέρειες για κάθε βήμα και δείχνουμε πώς να ενσωματώσετε αυτή τη διαδικασία σε μια αυτοματοποιημένη και επαναλαμβανόμενη ροή εργασίας ενορχήστρωσης και CI/CD τόσο για τα μοντέλα ML όσο και για τον αντίστοιχο κώδικα συμπερασμάτων.
Προετοιμάστε
Οι συσκευές Edge συχνά διαθέτουν περιορισμένη υπολογιστική και μνήμη σε σύγκριση με ένα περιβάλλον cloud όπου ισχυροί CPU και GPU μπορούν να εκτελούν εύκολα μοντέλα ML. Οι διαφορετικές τεχνικές βελτιστοποίησης μοντέλων σάς επιτρέπουν να προσαρμόσετε ένα μοντέλο για μια συγκεκριμένη πλατφόρμα λογισμικού ή υλικού για να αυξήσετε την ταχύτητα πρόβλεψης χωρίς να χάσετε την ακρίβεια.
Σε αυτό το παράδειγμα, εξάγαμε το εκπαιδευμένο μοντέλο στη διοχέτευση εκπαίδευσης στη μορφή ONNX για φορητότητα, πιθανές βελτιστοποιήσεις, καθώς και βελτιστοποιημένους χρόνους εκτέλεσης ακμών και καταχωρήσαμε το μοντέλο σε Μητρώο μοντέλων Amazon SageMaker. Σε αυτό το βήμα, δημιουργούμε ένα νέο στοιχείο μοντέλου Greengrass που περιλαμβάνει το πιο πρόσφατο καταχωρημένο μοντέλο για μετέπειτα ανάπτυξη.
Ανάπτυξη
Ένας ασφαλής και αξιόπιστος μηχανισμός ανάπτυξης είναι το κλειδί κατά την ανάπτυξη ενός μοντέλου από το cloud σε μια συσκευή edge. Επειδή το AWS IoT Greengrass ενσωματώνει ήδη ένα ισχυρό και ασφαλές σύστημα ανάπτυξης αιχμής, το χρησιμοποιούμε για τους σκοπούς ανάπτυξης. Πριν εξετάσουμε τη διαδικασία ανάπτυξης λεπτομερώς, ας κάνουμε μια γρήγορη ανακεφαλαίωση του τρόπου με τον οποίο λειτουργούν οι αναπτύξεις AWS IoT Greengrass. Στον πυρήνα του συστήματος ανάπτυξης AWS IoT Greengrass βρίσκονται εξαρτήματα, οι οποίες ορίζουν τις λειτουργικές μονάδες λογισμικού που αναπτύσσονται σε μια συσκευή άκρων που εκτελεί το AWS IoT Greengrass Core. Αυτά μπορεί να είναι είτε ιδιωτικά στοιχεία που δημιουργείτε είτε δημόσια στοιχεία που παρέχονται είτε από AWS ή το ευρύτερο Κοινότητα Greengrass. Πολλά στοιχεία μπορούν να συνδυαστούν ως μέρος μιας ανάπτυξης. Μια διαμόρφωση ανάπτυξης ορίζει τα στοιχεία που περιλαμβάνονται σε μια ανάπτυξη και τις συσκευές-στόχους της ανάπτυξης. Μπορεί είτε να οριστεί σε ένα αρχείο διαμόρφωσης ανάπτυξης (JSON) είτε μέσω της κονσόλας AWS IoT Greengrass κατά τη δημιουργία μιας νέας ανάπτυξης.
Δημιουργούμε τα ακόλουθα δύο στοιχεία Greengrass, τα οποία στη συνέχεια αναπτύσσονται στη συσκευή edge μέσω της διαδικασίας ανάπτυξης:
- Συσκευασμένο μοντέλο (ιδιωτικό στοιχείο) – Αυτό το στοιχείο περιέχει το εκπαιδευμένο μοντέλο και το μοντέλο ML σε μορφή ONNX.
- Κωδικός συμπερασμάτων (ιδιωτικό στοιχείο) – Εκτός από το ίδιο το μοντέλο ML, πρέπει να εφαρμόσουμε κάποια λογική εφαρμογής για να χειριστούμε εργασίες όπως η προετοιμασία δεδομένων, η επικοινωνία με το μοντέλο για εξαγωγή συμπερασμάτων και η μετεπεξεργασία των αποτελεσμάτων συμπερασμάτων. Στο παράδειγμά μας, έχουμε αναπτύξει ένα ιδιωτικό στοιχείο που βασίζεται σε Python για να χειρίζεται τις ακόλουθες εργασίες:
- Εγκαταστήστε τα απαιτούμενα στοιχεία χρόνου εκτέλεσης, όπως το πακέτο Ultralytics YOLOv8 Python.
- Αντί να παίρνουμε εικόνες από μια ζωντανή ροή κάμερας, το προσομοιώνουμε φορτώνοντας έτοιμες εικόνες από έναν συγκεκριμένο κατάλογο και προετοιμάζοντας τα δεδομένα εικόνας σύμφωνα με τις απαιτήσεις εισαγωγής του μοντέλου.
- Πραγματοποιήστε κλήσεις συμπερασμάτων έναντι του φορτωμένου μοντέλου με τα προετοιμασμένα δεδομένα εικόνας.
- Ελέγξτε τις προβλέψεις και μεταφορτώστε τα αποτελέσματα συμπερασμάτων πίσω στο cloud.
Εάν θέλετε να ρίξετε μια πιο βαθιά ματιά στον κώδικα συμπερασμάτων που δημιουργήσαμε, ανατρέξτε στο GitHub repo.
Συμπέρασμα
Η διαδικασία εξαγωγής συμπερασμάτων μοντέλου στη συσκευή ακμών ξεκινά αυτόματα μετά την ολοκλήρωση της ανάπτυξης των προαναφερθέντων στοιχείων. Το προσαρμοσμένο στοιχείο συμπερασμάτων εκτελεί περιοδικά το μοντέλο ML με εικόνες από έναν τοπικό κατάλογο. Το αποτέλεσμα συμπερασμάτων ανά εικόνα που επιστρέφεται από το μοντέλο είναι ένας τανυστής με το ακόλουθο περιεχόμενο:
- Βαθμολογίες αυτοπεποίθησης – Πόσο σίγουρο είναι το μοντέλο για τις ανιχνεύσεις
- Συντεταγμένες αντικειμένων – Οι συντεταγμένες του αντικειμένου γρατσουνίσματος (x, y, πλάτος, ύψος) που ανιχνεύονται από το μοντέλο στην εικόνα
Στην περίπτωσή μας, το στοιχείο συμπερασμάτων φροντίζει για την αποστολή αποτελεσμάτων συμπερασμάτων σε ένα συγκεκριμένο θέμα MQTT στο AWS IoT όπου μπορεί να διαβαστεί για περαιτέρω επεξεργασία. Αυτά τα μηνύματα μπορούν να προβληθούν μέσω του προγράμματος-πελάτη δοκιμής MQTT στην κονσόλα AWS IoT για εντοπισμό σφαλμάτων. Σε μια ρύθμιση παραγωγής, μπορείτε να αποφασίσετε να ειδοποιήσετε αυτόματα ένα άλλο σύστημα που φροντίζει για την αφαίρεση ελαττωματικών μεταλλικών ετικετών από τη γραμμή παραγωγής.
Ορχήστρα
Όπως φαίνεται στις προηγούμενες ενότητες, απαιτούνται πολλαπλά βήματα για την προετοιμασία και την ανάπτυξη ενός μοντέλου ML, του αντίστοιχου κώδικα συμπερασμάτων και του απαιτούμενου χρόνου εκτέλεσης ή παράγοντα σε μια συσκευή ακμών. Το Step Functions είναι μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία που σας επιτρέπει να ενορχηστρώνετε αυτά τα ειδικά βήματα και να σχεδιάζετε τη ροή εργασίας με τη μορφή μιας κατάστασης μηχανής. Η φύση αυτής της υπηρεσίας χωρίς διακομιστή και οι εγγενείς δυνατότητες Step Functions, όπως οι ενσωματώσεις API υπηρεσίας AWS, σάς επιτρέπουν να ρυθμίσετε γρήγορα αυτήν τη ροή εργασίας. Οι ενσωματωμένες δυνατότητες όπως οι επαναλήψεις ή η καταγραφή είναι σημαντικά σημεία για τη δημιουργία ισχυρών ενορχηστρώσεων. Για περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με τον ορισμό της κατάστασης μηχανής, ανατρέξτε στο Αποθετήριο GitHub ή ελέγξτε το γράφημα κατάστασης του μηχανήματος στην κονσόλα Step Functions αφού αναπτύξετε αυτό το παράδειγμα στον λογαριασμό σας.
Ανάπτυξη υποδομής και ενσωμάτωση σε CI/CD
Ο αγωγός CI/CD για την ενοποίηση και την κατασκευή όλων των απαιτούμενων στοιχείων υποδομής ακολουθεί το ίδιο μοτίβο που απεικονίζεται στο Μέρος 1 αυτής της σειράς. Χρησιμοποιούμε το Κιτ ανάπτυξης AWS Cloud (AWS CDK) για την ανάπτυξη των απαιτούμενων αγωγών από Αγωγός κώδικα AWS.
Εκμάθηση
Υπάρχουν πολλοί τρόποι για τη δημιουργία μιας αρχιτεκτονικής για ένα αυτοματοποιημένο, ισχυρό και ασφαλές σύστημα ανάπτυξης άκρων μοντέλων ML, οι οποίοι συχνά εξαρτώνται πολύ από την περίπτωση χρήσης και άλλες απαιτήσεις. Ωστόσο, εδώ θα θέλαμε να μοιραστούμε μαζί σας μερικές γνώσεις:
- Αξιολογήστε εκ των προτέρων εάν το πρόσθετο Απαιτήσεις πόρων υπολογισμού AWS IoT Greengrass ταιριάζει στη θήκη σας, ειδικά με συσκευές περιορισμένης ακμής.
- Δημιουργήστε έναν μηχανισμό ανάπτυξης που ενσωματώνει ένα βήμα επαλήθευσης των αναπτυγμένων τεχνουργημάτων πριν από την εκτέλεση στη συσκευή ακμής για να διασφαλίσετε ότι δεν συνέβη καμία παραβίαση κατά τη μετάδοση.
- Είναι καλή πρακτική να διατηρείτε τα στοιχεία ανάπτυξης στο AWS IoT Greengrass όσο το δυνατόν πιο αρθρωτά και αυτόνομα για να μπορείτε να τα αναπτύξετε ανεξάρτητα. Για παράδειγμα, εάν έχετε μια σχετικά μικρή μονάδα κώδικα εξαγωγής, αλλά ένα μεγάλο μοντέλο ML ως προς το μέγεθος, δεν θέλετε πάντα να τα αναπτύσσετε και τα δύο, εάν απλώς ο κώδικας εξαγωγής έχει αλλάξει. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό όταν έχετε περιορισμένο εύρος ζώνης ή υψηλού κόστους συνδεσιμότητα συσκευών αιχμής.
Συμπέρασμα
Αυτό ολοκληρώνει τη σειρά τριών μερών μας για την κατασκευή ενός αγωγού MLOps από άκρο σε άκρο για οπτική επιθεώρηση ποιότητας στην άκρη. Εξετάσαμε τις πρόσθετες προκλήσεις που συνεπάγεται η ανάπτυξη ενός μοντέλου ML στην άκρη, όπως η συσκευασία μοντέλων ή η πολύπλοκη ενορχήστρωση ανάπτυξης. Υλοποιήσαμε τον αγωγό με πλήρως αυτοματοποιημένο τρόπο, ώστε να μπορούμε να βάζουμε τα μοντέλα μας στην παραγωγή με στιβαρό, ασφαλές, επαναλαμβανόμενο και ανιχνεύσιμο τρόπο. Μη διστάσετε να χρησιμοποιήσετε την αρχιτεκτονική και την υλοποίηση που αναπτύχθηκαν σε αυτήν τη σειρά ως σημείο εκκίνησης για το επόμενο έργο σας με δυνατότητα ML. Εάν έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις σχετικά με τον τρόπο αρχιτεκτονικής και κατασκευής ενός τέτοιου συστήματος για το περιβάλλον σας, παρακαλούμε φτάνω. Για άλλα θέματα και περιπτώσεις χρήσης, ανατρέξτε στο δικό μας Μηχανική μάθηση και IoT blogs.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Michael Roth είναι Ανώτερος Αρχιτέκτονας Λύσεων στην AWS, υποστηρίζοντας τους πελάτες της Manufacturing στη Γερμανία για να λύσουν τις επιχειρηματικές τους προκλήσεις μέσω της τεχνολογίας AWS. Εκτός από τη δουλειά και την οικογένεια, ενδιαφέρεται για τα σπορ αυτοκίνητα και απολαμβάνει τον ιταλικό καφέ.
Jörg Wöhrle είναι αρχιτέκτονας λύσεων στην AWS, που συνεργάζεται με πελάτες κατασκευαστών στη Γερμανία. Με πάθος για την αυτοματοποίηση, ο Joerg έχει εργαστεί ως προγραμματιστής λογισμικού, μηχανικός DevOps και Μηχανικός αξιοπιστίας τοποθεσίας στην προ-AWS ζωή του. Πέρα από το σύννεφο, είναι ένας φιλόδοξος δρομέας και απολαμβάνει ποιοτικό χρόνο με την οικογένειά του. Επομένως, εάν έχετε μια πρόκληση DevOps ή θέλετε να πάτε για τρέξιμο: ενημερώστε τον.
Γιοχάνες Λάνγκερ είναι Senior Solutions Architect στην AWS, που εργάζεται με εταιρικούς πελάτες στη Γερμανία. Ο Johannes είναι παθιασμένος με την εφαρμογή μηχανικής μάθησης για την επίλυση πραγματικών επιχειρηματικών προβλημάτων. Στην προσωπική του ζωή, ο Johannes απολαμβάνει να εργάζεται σε έργα βελτίωσης σπιτιού και να περνά χρόνο σε εξωτερικούς χώρους με την οικογένειά του.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-end-to-end-mlops-pipeline-for-visual-quality-inspection-at-the-edge-part-3/
- :έχει
- :είναι
- :που
- $UP
- 150
- 7
- a
- Ικανός
- Σχετικα
- Σύμφωνα με
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- πραγματικός
- προσθέτω
- Επιπλέον
- Πρόσθετος
- εκ των προτέρων
- Μετά το
- κατά
- Πράκτορας
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- ήδη
- Επίσης
- πάντοτε
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon υπηρεσίες Web
- φιλόδοξος
- an
- και
- Άλλος
- κάθε
- api
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- Εφαρμογή
- εφαρμόζοντας
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- AS
- κατά μέρος
- At
- αυτοματοποίηση
- Αυτοματοποιημένη
- αυτοκίνητα
- αυτομάτως
- Αυτοματοποίηση
- μακριά
- AWS
- AWS IoT Greengrass
- πίσω
- εύρος ζώνης
- BE
- επειδή
- γίνονται
- ήταν
- πριν
- Αρχή
- εκτός
- μεταξύ
- Πέρα
- Μεγάλος
- ιστολόγια
- και οι δύο
- ευρύτερη
- μεσίτης
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- ενσωματωμένο
- ομαδοποιούνται
- επιχείρηση
- αλλά
- by
- κλήσεις
- φωτογραφική μηχανή
- CAN
- δυνατότητες
- ο οποίος
- αυτοκίνητα
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- πρόκληση
- προκλήσεις
- άλλαξε
- έλεγχος
- έλεγχος
- πελάτης
- Backup
- κωδικός
- Καφές
- Ελάτε
- Κοινός
- επικοινωνούν
- Επικοινωνία
- σύγκριση
- συγκρότημα
- συστατικό
- εξαρτήματα
- Υπολογίστε
- βέβαιος
- διαμόρφωση
- Συνδεσιμότητα
- συνεχής
- πρόξενος
- περιορισμούς
- Περιέχει
- περιεχόμενο
- πυρήνας
- βασικό λογισμικό
- Αντίστοιχος
- Κόστος
- δημιουργία
- δημιουργία
- έθιμο
- Πελάτες
- ημερομηνία
- Προετοιμασία δεδομένων
- αποφασίζει
- αφιερωμένο
- βαθύτερη
- ορίζεται
- ορίζεται
- Ορίζει
- ορισμός
- παράδοση
- διανομή
- εξαρτώμενος
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- ανάπτυξη
- αναπτύξεις
- Υπηρεσίες
- λεπτομέρεια
- καθέκαστα
- ανίχνευση
- εντοπιστεί
- αναπτύχθηκε
- Εργολάβος
- Ανάπτυξη
- συσκευή
- Συσκευές
- διαφορετικές
- συζητήσουν
- συζήτηση
- διαιρούμενο
- do
- Μην
- κάτω
- δυο
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- ευκολότερη
- εύκολα
- άκρη
- αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- προσπάθεια
- είτε
- embed
- κρυπτογράφηση
- από άκρη σε άκρη
- Κινητήρας
- μηχανικός
- εξασφαλίζω
- Εταιρεία
- Ολόκληρος
- Περιβάλλον
- ειδικά
- αξιολόγηση
- Even
- παράδειγμα
- οικογένεια
- μακριά
- Μόδα
- ελαττωματικός
- Χαρακτηριστικά
- αισθάνομαι
- λίγοι
- Αρχεία
- ταιριάζουν
- Συγκέντρωση
- Εξής
- εξής
- Για
- μορφή
- μορφή
- Δωρεάν
- από
- πλήρως
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- παράγουν
- Germany
- Go
- καλός
- GPU
- γραφική παράσταση
- λαβή
- συνέβη
- υλικού
- Έχω
- ύψος
- βοηθά
- εδώ
- Ψηλά
- υψηλού επιπέδου
- αυτόν
- του
- Αρχική
- Πως
- Πώς να
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- if
- εικόνα
- εικόνες
- εφαρμογή
- εκτέλεση
- εφαρμοστεί
- σημαντικό
- βελτίωση
- in
- περιλαμβάνονται
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- Εισερχόμενος
- Αυξάνουν
- ανεξάρτητα
- βιομηχανικές
- Υποδομή
- εισαγωγή
- εγκαθιστώ
- εγκατάσταση
- παράδειγμα
- ενσωματώσει
- Ενσωματώνει
- ολοκλήρωση
- ολοκληρώσεις
- αλληλεπιδρούν
- ενδιαφερόμενος
- Internet
- Ίντερνετ των πραγμάτων
- σε
- IoT
- Συσκευή IoT
- IT
- ιταλικός
- εαυτό
- jpg
- json
- μόλις
- Διατήρηση
- Κλειδί
- Ξέρω
- τιτλοφόρηση
- αργότερο
- μάθηση
- ας
- ζωή
- Μου αρέσει
- Περιωρισμένος
- γραμμή
- ζω
- φορτίο
- φόρτωση
- τοπικός
- που βρίσκεται
- ξύλευση
- λογική
- ματιά
- κοίταξε
- να χάσει
- Παρτίδα
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- κάνω
- Κατασκευή
- διαχείριση
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- κατασκευής
- μηχανισμός
- Μνήμη
- μηνύματα
- μέταλλο
- Μιχαήλ
- ML
- MLOps
- μοντέλο
- μοντέλα
- σπονδυλωτή
- Μονάδα μέτρησης
- ενότητες
- περισσότερο
- πλέον
- πολλαπλούς
- ντόπιος
- Φύση
- Ανάγκη
- ανάγκες
- Νέα
- επόμενη
- Όχι.
- αντικείμενο
- of
- προσφορές
- συχνά
- on
- ανοικτού κώδικα
- βελτιστοποιημένη
- or
- ενορχήστρωση
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- ύπαιθρο
- φόρμες
- πακέτο
- συσκευασία
- μέρος
- εξαρτήματα
- πάθος
- παθιασμένος
- πρότυπο
- για
- προσωπικός
- αγωγού
- πλατφόρμες
- Πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- σας παρακαλούμε
- Σημείο
- σημεία
- φορητότητα
- δυνατός
- Θέση
- ισχυρός
- πρακτική
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- προετοιμασία
- Προετοιμάστε
- έτοιμος
- προετοιμασία
- ιδιωτικός
- προβλήματα
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- παράγει
- παραγωγή
- σχέδιο
- έργα
- παρέχεται
- παρέχει
- δημόσιο
- σκοποί
- βάζω
- Python
- Ερωτήσεις και απαντήσεις
- ποιότητα
- Ερωτήσεις
- Γρήγορα
- γρήγορα
- Διάβασε
- πραγματικός
- ανακεφαλαιώσουμε
- συνιστώ
- μείωση
- μειώνει
- παραπέμπω
- σχετικά με
- καταχωρηθεί
- σχετικά
- αξιοπιστία
- αξιόπιστος
- αφαιρέστε
- αφαίρεση
- επαναληπτός
- αντικατασταθούν
- απαιτούν
- απαιτείται
- απαιτήσεις
- πόρος
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- εύρωστος
- τρέξιμο
- δρομέας
- τρέξιμο
- τρέχει
- σοφός
- ίδιο
- επεκτάσιμη
- μηδέν
- τμήματα
- προστατευμένο περιβάλλον
- ασφαλώς
- δείτε
- δει
- αποστολή
- αρχαιότερος
- Σειρές
- διακομιστής
- Χωρίς διακομιστή
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- τον καθορισμό
- setup
- Κοινοποίηση
- θα πρέπει να
- δείχνουν
- έδειξε
- Δείχνει
- ιστοσελίδα
- Μέγεθος
- small
- So
- λογισμικό
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- μερικοί
- συγκεκριμένες
- ταχύτητα
- Δαπάνες
- Αθλητισμός
- Ξεκινήστε
- ξεκινά
- Κατάσταση
- Βήμα
- Βήματα
- ειλικρινής
- μετάδοση
- μεταγενέστερος
- τέτοιος
- Στήριξη
- σύστημα
- ανυψωτήρ
- παίρνει
- λήψη
- στόχος
- εργασίες
- τεχνικές
- Τεχνολογία
- όροι
- δοκιμή
- ότι
- Η
- Το κράτος
- τους
- Τους
- τότε
- Αυτοί
- πράγματα
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- τριών βημάτων
- Μέσω
- ώρα
- προς την
- μαζι
- τοπικός
- Θέματα
- ανιχνεύσιμος
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταφορά
- δύο
- συνήθως
- μοναδικός
- Ανέβασμα
- us
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- χρησιμοποιώντας
- ΕΠΙΚΥΡΩΝΩ
- αξία
- Επαλήθευση
- πολύ
- μέσω
- θέλω
- Τρόπος..
- τρόπους
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ΛΟΙΠΌΝ
- πότε
- Ποιό
- ολόκληρο
- πλάτος
- με
- εντός
- χωρίς
- Εργασία
- εργάστηκαν
- ροής εργασίας
- εργαζόμενος
- θα
- X
- ακόμη
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet