Amazon Sage Maker είναι μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία μηχανικής μάθησης (ML). Με το SageMaker, οι επιστήμονες δεδομένων και οι προγραμματιστές μπορούν γρήγορα και εύκολα να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα ML και στη συνέχεια να τα αναπτύξουν απευθείας σε ένα φιλοξενούμενο περιβάλλον έτοιμο για παραγωγή. Το Sagemaker παρέχει ένα ενσωματωμένο παράδειγμα σημειωματάριου συγγραφής Jupyter για εύκολη πρόσβαση στις πηγές δεδομένων σας για εξερεύνηση και ανάλυση, ώστε να μην χρειάζεται να διαχειρίζεστε διακομιστές. Παρέχει επίσης κοινούς αλγόριθμους ML που είναι βελτιστοποιημένοι για να εκτελούνται αποτελεσματικά έναντι εξαιρετικά μεγάλων δεδομένων σε ένα κατανεμημένο περιβάλλον.
Το SageMaker απαιτεί τα δεδομένα εκπαίδευσης για ένα μοντέλο ML να υπάρχουν είτε στο Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic File System (Amazon EFS) ή Amazon FSx for Luster (για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Access Training Data). Για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο χρησιμοποιώντας δεδομένα που είναι αποθηκευμένα εκτός των τριών υποστηριζόμενων υπηρεσιών αποθήκευσης, τα δεδομένα πρέπει πρώτα να εισαχθούν σε μία από αυτές τις υπηρεσίες (συνήθως Amazon S3). Αυτό απαιτεί τη δημιουργία ενός αγωγού δεδομένων (με χρήση εργαλείων όπως π Amazon SageMaker Data Wrangler) για να μετακινήσετε δεδομένα στο Amazon S3. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση μπορεί να δημιουργήσει μια πρόκληση διαχείρισης δεδομένων όσον αφορά τη διαχείριση του κύκλου ζωής αυτού του μέσου αποθήκευσης δεδομένων, τη δημιουργία ελέγχων πρόσβασης, τον έλεγχο δεδομένων και ούτω καθεξής, όλα με σκοπό τη σταδιοποίηση δεδομένων εκπαίδευσης κατά τη διάρκεια της εργασίας εκπαίδευσης. Σε τέτοιες περιπτώσεις, μπορεί να είναι επιθυμητό να έχετε τα δεδομένα προσβάσιμα στο SageMaker στα εφήμερα μέσα αποθήκευσης συνδεδεμένα στις εφήμερες περιπτώσεις εκπαίδευσης χωρίς την ενδιάμεση αποθήκευση δεδομένων στο Amazon S3.
Αυτή η ανάρτηση δείχνει έναν τρόπο να το κάνετε αυτό χρησιμοποιώντας Νιφάδα χιονιού ως πηγή δεδομένων και κατεβάζοντας τα δεδομένα απευθείας από το Snowflake σε μια παρουσία εργασίας SageMaker Training.
Επισκόπηση λύσεων
Χρησιμοποιούμε το Σύνολο δεδομένων στέγασης Καλιφόρνια ως σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης για αυτήν την ανάρτηση και εκπαιδεύστε ένα μοντέλο ML για την πρόβλεψη της διάμεσης αξίας κατοικίας για κάθε περιοχή. Προσθέτουμε αυτά τα δεδομένα στο Snowflake ως νέο πίνακα. Δημιουργούμε ένα προσαρμοσμένο κοντέινερ εκπαίδευσης που κατεβάζει δεδομένα απευθείας από τον πίνακα Snowflake στην παρουσία εκπαίδευσης αντί να κατεβάζει πρώτα τα δεδομένα σε έναν κάδο S3. Μετά τη λήψη των δεδομένων στην παρουσία εκπαίδευσης, το προσαρμοσμένο σενάριο εκπαίδευσης εκτελεί εργασίες προετοιμασίας δεδομένων και στη συνέχεια εκπαιδεύει το μοντέλο ML χρησιμοποιώντας το Εκτιμητής XGBoost. Όλος ο κώδικας για αυτήν την ανάρτηση είναι διαθέσιμος στο GitHub repo.
Το παρακάτω σχήμα αντιπροσωπεύει την αρχιτεκτονική υψηλού επιπέδου της προτεινόμενης λύσης για τη χρήση του Snowflake ως πηγής δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων ML με το SageMaker.
Τα βήματα της ροής εργασιών είναι τα εξής:
- Ρυθμίστε ένα σημειωματάριο SageMaker και ένα Διαχείριση ταυτότητας και πρόσβασης AWS ρόλος (IAM) με τα κατάλληλα δικαιώματα για να επιτρέπεται η πρόσβαση στο SageMaker Μητρώο εμπορευματοκιβωτίων Amazon Elastic (Amazon ECR), Secrets Manager και άλλες υπηρεσίες εντός του λογαριασμού σας AWS.
- Αποθηκεύστε τα διαπιστευτήρια του λογαριασμού σας Snowflake στο AWS Secrets Manager.
- Απορροφήστε τα δεδομένα σε έναν πίνακα στον λογαριασμό σας στο Snowflake.
- Δημιουργήστε μια προσαρμοσμένη εικόνα κοντέινερ για εκπαίδευση μοντέλου ML και ωθήστε την στο Amazon ECR.
- Εκκινήστε μια εργασία SageMaker Training για την εκπαίδευση του μοντέλου ML. Η παρουσία εκπαίδευσης ανακτά τα διαπιστευτήρια Snowflake από το Secrets Manager και στη συνέχεια χρησιμοποιεί αυτά τα διαπιστευτήρια για να κατεβάσει απευθείας το σύνολο δεδομένων από το Snowflake. Αυτό είναι το βήμα που εξαλείφει την ανάγκη για πρώτη λήψη δεδομένων σε έναν κάδο S3.
- Το εκπαιδευμένο μοντέλο ML αποθηκεύεται σε έναν κάδο S3.
Προϋποθέσεις
Για να εφαρμόσετε τη λύση που παρέχεται σε αυτήν την ανάρτηση, θα πρέπει να έχετε ένα Λογαριασμός AWS, μια Λογαριασμός Snowflake και εξοικείωση με το SageMaker.
Ρυθμίστε έναν ρόλο SageMaker Notebook και IAM
Χρησιμοποιούμε το AWS CloudFormation για να δημιουργήσουμε ένα σημειωματάριο SageMaker που ονομάζεται aws-aiml-blogpost-sagemaker-snowflake-example
και ένας ρόλος IAM που ονομάζεται SageMakerSnowFlakeExample
. Επιλέξτε Εκκίνηση στοίβας για την Περιοχή στην οποία θέλετε να αναπτύξετε πόρους.
Αποθηκεύστε τα διαπιστευτήρια Snowflake στο Secrets Manager
Αποθηκεύστε τα διαπιστευτήριά σας Snowflake ως μυστικό στο Secrets Manager. Για οδηγίες σχετικά με τον τρόπο δημιουργίας ενός μυστικού, ανατρέξτε στο Create an AWS Secrets Manager secret
.
- Ονομάστε το μυστικό
snowflake_credentials
. Αυτό απαιτείται επειδή ο κωδικός στοsnowflake-load-dataset.ipynb
περιμένει το μυστικό να λέγεται έτσι. - Δημιουργήστε το μυστικό ως ζεύγος κλειδιού-τιμής με δύο κλειδιά:
- όνομα χρήστη – Το όνομα χρήστη σας στο Snowflake.
- κωδικό πρόσβασης – Ο κωδικός πρόσβασης που σχετίζεται με το όνομα χρήστη Snowflake.
Απορροφήστε τα δεδομένα σε έναν πίνακα στον λογαριασμό σας στο Snowflake
Για να απορροφήσετε τα δεδομένα, ολοκληρώστε τα ακόλουθα βήματα:
- Στην κονσόλα SageMaker, επιλέξτε Φορητοί υπολογιστές στο παράθυρο πλοήγησης.
- Επιλέξτε το σημειωματάριο aws-aiml-blogpost-sagemaker-snowflake-example και επιλέξτε Ανοίξτε το JupyterLab.
- Επιλέξτε
snowflake-load-dataset.ipynb
για να το ανοίξετε στο JupyterLab. Αυτό το σημειωματάριο θα απορροφήσει το Σύνολο δεδομένων στέγασης Καλιφόρνια σε ένα τραπέζι με νιφάδες χιονιού. - Στο σημειωματάριο, επεξεργαστείτε τα περιεχόμενα του παρακάτω κελιού για να αντικαταστήσετε τις τιμές κράτησης θέσης με αυτήν που αντιστοιχεί στον λογαριασμό σας snowflake:
- Στο μενού Εκτέλεση, επιλέξτε Εκτελέστε όλα τα κελιά για να εκτελέσετε τον κώδικα σε αυτό το σημειωματάριο. Αυτό θα κατεβάσει το σύνολο δεδομένων τοπικά στο σημειωματάριο και στη συνέχεια θα το ενσωματώσει στον πίνακα Snowflake.
Το παρακάτω απόσπασμα κώδικα στο σημειωματάριο απορροφά το σύνολο δεδομένων στο Snowflake. Δείτε το snowflake-load-dataset.ipynb
σημειωματάριο για τον πλήρη κωδικό.
- Κλείστε το σημειωματάριο μετά την εκτέλεση όλων των κελιών χωρίς κανένα σφάλμα. Τα δεδομένα σας είναι πλέον διαθέσιμα στο Snowflake. Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης δείχνει το
california_housing
πίνακας που δημιουργήθηκε στο Snowflake.
Εκτελέστε το sagemaker-snowflake-example.ipynb
σημειωματάριο
Αυτός ο φορητός υπολογιστής δημιουργεί ένα προσαρμοσμένο κοντέινερ εκπαίδευσης με σύνδεση Snowflake, εξάγει δεδομένα από το Snowflake στον εφήμερο χώρο αποθήκευσης της παρουσίας εκπαίδευσης χωρίς να το τοποθετεί στο Amazon S3 και εκτελεί εκπαίδευση μοντέλου XGBoost Distributed Data Parallel (DDP) στα δεδομένα. Η εκπαίδευση DDP δεν απαιτείται για την εκπαίδευση μοντέλων σε ένα τόσο μικρό σύνολο δεδομένων. περιλαμβάνεται εδώ για απεικόνιση μιας άλλης πρόσφατης λειτουργίας του SageMaker.
Δημιουργήστε ένα προσαρμοσμένο κοντέινερ για εκπαίδευση
Τώρα δημιουργούμε ένα προσαρμοσμένο κοντέινερ για την εργασία εκπαίδευσης μοντέλου ML. Σημειώστε ότι απαιτείται πρόσβαση root για τη δημιουργία ενός κοντέινερ Docker. Αυτό το σημειωματάριο SageMaker αναπτύχθηκε με ενεργοποιημένη την πρόσβαση root. Εάν οι πολιτικές του οργανισμού της επιχείρησής σας δεν επιτρέπουν την πρόσβαση root σε πόρους cloud, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε τα ακόλουθα σενάρια αρχείων και κελύφους Docker για να δημιουργήσετε ένα κοντέινερ Docker αλλού (για παράδειγμα, τον φορητό υπολογιστή σας) και στη συνέχεια να το προωθήσετε στο Amazon ECR. Χρησιμοποιούμε το κοντέινερ με βάση την εικόνα κοντέινερ SageMaker XGBoost 246618743249.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.5-1
με τις ακόλουθες προσθήκες:
- Η Σύνδεση Snowflake για Python για να κατεβάσετε τα δεδομένα από τον πίνακα Snowflake στο παράδειγμα εκπαίδευσης.
- Ένα σενάριο Python για σύνδεση με το Secrets Manager για ανάκτηση διαπιστευτηρίων Snowflake.
Η χρήση της σύνδεσης Snowflake και της δέσμης ενεργειών Python διασφαλίζει ότι οι χρήστες που χρησιμοποιούν αυτήν την εικόνα κοντέινερ για εκπαίδευση μοντέλων ML δεν χρειάζεται να γράψουν αυτόν τον κώδικα ως μέρος του σεναρίου εκπαίδευσης και μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτήν τη λειτουργία που είναι ήδη διαθέσιμη.
Το παρακάτω είναι το Dockerfile για το κοντέινερ εκπαίδευσης:
Η εικόνα του κοντέινερ δημιουργείται και προωθείται στο Amazon ECR. Αυτή η εικόνα χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση του μοντέλου ML.
Εκπαιδεύστε το μοντέλο ML χρησιμοποιώντας μια εργασία SageMaker Training
Αφού δημιουργήσουμε με επιτυχία την εικόνα του κοντέινερ και την προωθήσουμε στο Amazon ECR, μπορούμε να αρχίσουμε να τη χρησιμοποιούμε για εκπαίδευση μοντέλων.
- Δημιουργούμε ένα σύνολο σεναρίων Python για λήψη των δεδομένων από το Snowflake χρησιμοποιώντας το Σύνδεση Snowflake για Python, προετοιμάστε τα δεδομένα και στη συνέχεια χρησιμοποιήστε το
XGBoost Regressor
για την εκπαίδευση του μοντέλου ML. Είναι το βήμα της λήψης των δεδομένων απευθείας στην παρουσία εκπαίδευσης που αποφεύγει τη χρήση του Amazon S3 ως ενδιάμεσο χώρο αποθήκευσης για τα δεδομένα εκπαίδευσης. - Διευκολύνουμε την εκπαίδευση Κατανεμημένων Δεδομένων Παράλληλη με τον κώδικα εκπαίδευσης να κατεβάσει ένα τυχαίο υποσύνολο δεδομένων έτσι ώστε κάθε παρουσία εκπαίδευσης να κατεβάζει ίσο αριθμό δεδομένων από το Snowflake. Για παράδειγμα, εάν υπάρχουν δύο κόμβοι εκπαίδευσης, τότε κάθε κόμβος κατεβάζει ένα τυχαίο δείγμα του 50% των σειρών στον πίνακα Snowflake.Δείτε τον ακόλουθο κώδικα:
- Στη συνέχεια, παρέχουμε το σενάριο εκπαίδευσης στο SageMaker SDK
Estimator
μαζί με τον κατάλογο προέλευσης, έτσι ώστε όλα τα σενάρια που δημιουργούμε να μπορούν να παρέχονται στο κοντέινερ εκπαίδευσης όταν εκτελείται η εργασία εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας τοEstimator.fit
μέθοδος:Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Προετοιμάστε ένα σενάριο εκπαίδευσης Scikit-Learn.
- Αφού ολοκληρωθεί η εκπαίδευση του μοντέλου, το εκπαιδευμένο μοντέλο είναι διαθέσιμο ως α
model.tar.gz
αρχείο στον προεπιλεγμένο κάδο SageMaker για την περιοχή:
Τώρα μπορείτε να αναπτύξετε το εκπαιδευμένο μοντέλο για να λάβετε συμπεράσματα για νέα δεδομένα! Για οδηγίες, ανατρέξτε στο Δημιουργήστε το τελικό σημείο σας και αναπτύξτε το μοντέλο σας.
εκκαθάριση
Για να αποφύγετε μελλοντικές χρεώσεις, διαγράψτε τους πόρους. Μπορείτε να το κάνετε αυτό διαγράφοντας το πρότυπο CloudFormation που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία του ρόλου IAM και του σημειωματάριου SageMaker.
Θα πρέπει να διαγράψετε τους πόρους του Snowflake με μη αυτόματο τρόπο από την κονσόλα Snowflake.
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, δείξαμε πώς να κάνετε λήψη δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε έναν πίνακα Snowflake σε μια παρουσία εργασίας SageMaker Training και να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο XGBoost χρησιμοποιώντας ένα προσαρμοσμένο κοντέινερ εκπαίδευσης. Αυτή η προσέγγιση μάς επιτρέπει να ενσωματώσουμε απευθείας το Snowflake ως πηγή δεδομένων με έναν φορητό υπολογιστή SageMaker χωρίς να έχουμε σταδιακά τα δεδομένα στο Amazon S3.
Σας ενθαρρύνουμε να μάθετε περισσότερα εξερευνώντας το Amazon SageMaker Python SDK και να δημιουργήσετε μια λύση χρησιμοποιώντας το δείγμα υλοποίησης που παρέχεται σε αυτήν την ανάρτηση και ένα σύνολο δεδομένων που σχετίζεται με την επιχείρησή σας. Εάν έχετε ερωτήσεις ή προτάσεις, αφήστε ένα σχόλιο.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Amit Arora είναι ένας ειδικός αρχιτέκτονας AI και ML στην Amazon Web Services, βοηθώντας τους εταιρικούς πελάτες να χρησιμοποιούν υπηρεσίες μηχανικής μάθησης που βασίζονται σε cloud για να κλιμακώσουν γρήγορα τις καινοτομίες τους. Είναι επίσης επίκουρος λέκτορας στο πρόγραμμα MS data Science and analytics στο Πανεπιστήμιο Georgetown στην Ουάσιγκτον DC
Divya Muralidharan είναι αρχιτέκτονας λύσεων στο Amazon Web Services. Είναι παθιασμένη να βοηθά τους εταιρικούς πελάτες να λύσουν επιχειρηματικά προβλήματα με την τεχνολογία. Έχει μεταπτυχιακό στην Επιστήμη Υπολογιστών από το Ινστιτούτο Τεχνολογίας του Ρότσεστερ. Έξω από το γραφείο, περνάει χρόνο μαγειρεύοντας, τραγουδώντας και καλλιεργώντας φυτά.
Σεργκέι Έρμολιν είναι κύριος αρχιτέκτονας λύσεων AIML στην AWS. Προηγουμένως, ήταν αρχιτέκτονας λύσεων λογισμικού για βαθιά μάθηση, ανάλυση και τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων στην Intel. Ένας βετεράνος της Silicon Valley με πάθος για τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη, ο Sergey ενδιαφέρεται για τα νευρωνικά δίκτυα από τις ημέρες πριν από την GPU, όταν τα χρησιμοποίησε για να προβλέψει τη γήρανση της συμπεριφοράς των κρυστάλλων χαλαζία και των ατομικών ρολογιών καισίου στη Hewlett-Packard. Ο Sergey είναι κάτοχος πιστοποιητικού MSEE και CS από το Stanford και πτυχίο BS στη φυσική και μηχανολόγο μηχανικό από το California State University, Sacramento. Εκτός δουλειάς, ο Σεργκέι του αρέσει η οινοποίηση, το σκι, η ποδηλασία, η ιστιοπλοΐα και οι καταδύσεις. Ο Sergey είναι επίσης εθελοντής πιλότος για Άγγελος Πτήση.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-snowflake-as-a-data-source-to-train-ml-models-with-amazon-sagemaker/
- :είναι
- $UP
- 1
- 10
- 7
- 8
- a
- Σχετικα
- πρόσβαση
- προσιτός
- Λογαριασμός
- προσθήκες
- Μετά το
- κατά
- Γήρανση
- AI
- AIML
- αλγόριθμοι
- Όλα
- επιτρέπει
- ήδη
- Amazon
- Amazon FSx
- Amazon Sage Maker
- Amazon υπηρεσίες Web
- ποσό
- ανάλυση
- analytics
- και
- Άλλος
- πλησιάζω
- κατάλληλος
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- AS
- συσχετισμένη
- At
- λογιστικού ελέγχου
- συγγραφικός
- διαθέσιμος
- AWS
- AWS CloudFormation
- βάση
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- Μεγάλος
- Big Data
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- by
- Καλιφόρνια
- που ονομάζεται
- CAN
- Κύτταρα
- πιστοποιητικό
- πρόκληση
- φορτία
- Επιλέξτε
- Καθάρισμα
- Ρολόγια
- Backup
- κωδικός
- Στήλη
- Στήλες
- σχόλιο
- Κοινός
- πλήρης
- υπολογιστή
- Πληροφορική
- Connect
- σύνδεση
- πρόξενος
- Δοχείο
- Περιέχει
- περιεχόμενα
- ελέγχους
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- Διαπιστεύσεις
- έθιμο
- Πελάτες
- ημερομηνία
- διαχείριση δεδομένων
- Προετοιμασία δεδομένων
- επιστημονικά δεδομένα
- αποθήκευση δεδομένων
- ημερομηνία
- Ημ.
- DDP
- Αποφασίζοντας
- βαθύς
- βαθιά μάθηση
- Προεπιλογή
- Πτυχίο
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- προγραμματιστές
- κατευθείαν
- διανέμονται
- περιοχή
- Λιμενεργάτης
- Μην
- κατεβάσετε
- λήψεις
- κάθε
- εύκολα
- αποτελεσματικά
- είτε
- εξαλείφει
- αλλού
- ενεργοποιημένη
- ενθαρρύνει
- Τελικό σημείο
- Μηχανική
- εξασφαλίζει
- Εταιρεία
- Περιβάλλον
- σφάλμα
- παράδειγμα
- εκτελέσει
- υπάρχει
- αναμένει
- εξερεύνηση
- Εξερευνώντας
- Εκχυλίσματα
- εξαιρετικά
- διευκολύνω
- έκθεση
- Εξοικείωση
- Χαρακτηριστικό
- Εικόνα
- Αρχεία
- τελικός
- Όνομα
- ταιριάζουν
- Εξής
- εξής
- Για
- από
- πλήρη
- πλήρως
- λειτουργικότητα
- μελλοντικός
- παίρνω
- να πάρει
- GitHub
- μετάβαση
- Μεγαλώνοντας
- Έχω
- που έχει
- βοήθεια
- εδώ
- υψηλού επιπέδου
- κατέχει
- φιλοξενείται
- οικοδεσπότες
- Σπίτι
- στέγαση
- Πως
- Πώς να
- Ωστόσο
- HTML
- HTTPS
- Ταυτότητα
- εικόνα
- εφαρμογή
- εκτέλεση
- εισαγωγή
- in
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνονται
- ευρετήριο
- πληροφορίες
- καινοτομίες
- εγκαθιστώ
- παράδειγμα
- Ινστιτούτο
- οδηγίες
- ενσωματώσει
- ενσωματωθεί
- Intel
- Νοημοσύνη
- ενδιαφερόμενος
- IT
- Δουλειά
- πλήκτρα
- laptop
- large
- Επίθετο
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Άδεια
- κύκλος ζωής
- ln
- τοπικά
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- διαχείριση
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- διευθυντής
- διαχείριση
- χειροκίνητα
- ταιριάζουν
- μηχανικός
- Εικόνες / Βίντεο
- medium
- Μενού
- μέθοδος
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- περισσότερο
- μετακινήσετε
- MS
- όνομα
- Πλοήγηση
- Ανάγκη
- ανάγκες
- δίκτυα
- νευρωνικά δίκτυα
- Νέα
- επόμενη
- κόμβος
- κόμβων
- σημειωματάριο
- αριθμός
- αντικείμενο
- of
- Office
- on
- ONE
- ανοίξτε
- βελτιστοποιημένη
- τάξη
- επιχειρήσεις
- ΑΛΛΑ
- εκτός
- πακέτο
- Πάντα
- παράθυρο
- Παράλληλο
- μέρος
- πάθος
- παθιασμένος
- Κωδικός Πρόσβασης
- εκτελεί
- δικαιώματα
- Φυσική
- πιλότος
- αγωγού
- κράτησης θέσης
- Φυτά
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Πολιτικές
- κατοικημένη περιοχή
- Θέση
- προβλέψει
- Προετοιμάστε
- παρόν
- προηγουμένως
- Κύριος
- προβλήματα
- Πρόγραμμα
- προτείνεται
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- σκοπός
- Σπρώξτε
- πίεσε
- Python
- Ερωτήσεις
- γρήγορα
- τυχαίος
- ταχέως
- μάλλον
- Διάβασε
- πρόσφατα
- αρχεία
- μειώνει
- περιοχή
- κυκλοφόρησε
- αντικαθιστώ
- αντιπροσωπεύει
- απαιτείται
- Απαιτεί
- Υποστηρικτικό υλικό
- απόδοση
- Ρόλος
- ρίζα
- ΣΕΙΡΑ
- τρέξιμο
- Σακραμέντο
- σοφός
- ιστιοπλοΐα
- Αποθήκευση
- Κλίμακα
- Επιστήμη
- επιστήμονες
- scikit-μάθετε
- Εφαρμογές
- SDK
- Μυστικό
- Διακομιστές
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- Shape
- κέλυφος
- θα πρέπει να
- Δείχνει
- σημαντικός
- Πυρίτιο
- Κοιλάδα του πυριτίου
- Απλούς
- αφού
- καταστάσεων
- small
- So
- λογισμικό
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- Πηγή
- Πηγές
- Χώρος
- ειδικός
- σκαλωσιά
- Εκκίνηση
- Κατάσταση
- Δήλωση
- Βήμα
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- αποθηκεύονται
- υποδίκτυα
- Επιτυχώς
- τέτοιος
- υποστήριξη
- υποστηριζόνται!
- σύστημα
- τραπέζι
- εργασίες
- Τεχνολογίες
- Τεχνολογία
- πρότυπο
- όροι
- ότι
- Η
- Η Πηγη
- τους
- Τους
- Αυτοί
- τρία
- Μέσω
- ώρα
- προς την
- εργαλεία
- Σύνολο
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- τρένα
- συνήθως
- πανεπιστήμιο
- Ενημέρωση
- us
- χρήση
- Χρήστες
- Χρήστες
- κοιλάδα
- αξία
- Αξίες
- βετεράνος
- εθελοντής
- Ουάσιγκτον
- Τρόπος..
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- Ποιό
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- θα
- με
- εντός
- χωρίς
- Εργασία
- γράφω
- XGBoost
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet