Amazon Titan lmage Generator G1 on tipptasemel tekstist pildiks muutmise mudel, mis on saadaval aadressil Amazonase aluspõhi, mis suudab mõista viipasid, mis kirjeldavad mitut objekti erinevates kontekstides, ja jäädvustab need asjakohased üksikasjad oma loodud piltidele. See on saadaval USA idaosas (N. Virginia) ja USA läänes (Oregon) AWS-i piirkondades ning suudab täita täiustatud pilditöötlusülesandeid, nagu nutikas kärpimine, värvimine ja tausta muutmine. Kasutajad sooviksid aga mudelit kohandada kohandatud andmekogumite ainulaadsete omadustega, mille kohta mudelit pole veel koolitatud. Kohandatud andmestikud võivad sisaldada väga patenteeritud andmeid, mis on kooskõlas teie brändijuhistega või konkreetsete stiilidega (nt eelmise kampaaniaga). Nende kasutusjuhtude lahendamiseks ja täielikult isikupärastatud piltide loomiseks saate Amazon Titan Image Generatori oma andmetega peenhäälestada, kasutades kohandatud mudelid Amazon Bedrocki jaoks.
Alates piltide loomisest kuni nende redigeerimiseni on tekstist pildiks muutvatel mudelitel laialdased rakendused erinevates tööstusharudes. Need võivad suurendada töötajate loovust ja pakkuda uusi võimalusi ette kujutada lihtsalt tekstiliste kirjeldustega. Näiteks võib see aidata arhitekte projekteerimisel ja põrandate planeerimisel ning võimaldada kiiremat innovatsiooni, pakkudes võimalust visualiseerida erinevaid kujundusi ilma nende käsitsi loomiseta. Samamoodi võib see aidata disainimisel erinevates tööstusharudes, nagu tootmine, jaemüügi moedisain ja mängukujundus, muutes graafika ja illustratsioonide genereerimise sujuvamaks. Tekst-pildiks mudelid täiustavad ka teie kliendikogemust, võimaldades nii isikupärastatud reklaamimist kui ka interaktiivseid ja kaasahaaravaid visuaalseid vestlusroboteid meedias ja meelelahutuses.
Selles postituses juhendame teid Amazon Titan Image Generatori mudeli peenhäälestamisel, et õppida kahte uut kategooriat: koer Ron ja kass Smila, meie lemmiklemmikloom. Arutame, kuidas oma andmeid mudeli peenhäälestusülesande jaoks ette valmistada ja kuidas luua Amazon Bedrockis mudeli kohandamise töö. Lõpuks näitame teile, kuidas testida ja juurutada oma peenhäälestatud mudelit Ettenähtud läbilaskevõime.
Koer Ron | Naerata kass |
Mudeli võimaluste hindamine enne töö täpsustamist
Vundamendimudelid on koolitatud suurte andmemahtude jaoks, seega on võimalik, et teie mudel töötab karbist välja võttes piisavalt hästi. Seetõttu on hea tava kontrollida, kas teil on tõesti vaja oma mudelit oma kasutusjuhtumi jaoks täpselt häälestada või piisab kiirest inseneritööst. Proovime luua mõned pildid koerast Ronist ja kassist Smilast põhimudeliga Amazon Titan Image Generator, nagu on näidatud järgmistel ekraanipiltidel.
Ootuspäraselt out-of-the-box mudel Roni ja Smilat veel ei tunne ning genereeritud väljundid näitavad erinevaid koeri ja kasse. Kiire inseneritööga saame pakkuda rohkem üksikasju, et oma lemmikloomade välimust lähemalt näha.
Kuigi loodud pildid on rohkem sarnased Roni ja Smilaga, näeme, et mudel ei suuda nende täielikku sarnasust taasesitada. Alustame nüüd täppishäälestamist Roni ja Smila fotodega, et saada ühtseid isikupärastatud väljundeid.
Täppishäälestus Amazon Titan Image Generator
Amazon Bedrock pakub teile serverivaba kogemust oma Amazon Titan Image Generatori mudeli viimistlemiseks. Peate ainult oma andmed ette valmistama ja hüperparameetrid valima ning AWS tegeleb raskete tõstetega teie eest.
Kui kasutate peenhäälestamiseks mudelit Amazon Titan Image Generator, luuakse selle mudeli koopia AWS-i mudeli arenduskontol, mille omanik ja haldaja on AWS, ning luuakse mudeli kohandamise töö. Seejärel pääseb see töö juurde VPC peenhäälestusandmetele ja Amazoni Titani mudeli kaalusid värskendatakse. Seejärel salvestatakse uus mudel a Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3), mis asub eelkoolitatud mudeliga samal mudeliarenduse kontol. Nüüd saab seda järelduste tegemiseks kasutada ainult teie konto ja seda ei jagata ühegi teise AWS-i kontoga. Järelduste käivitamisel pääsete sellele mudelile juurde a ette nähtud võimsuse arvutamine või otse, kasutades partii järeldus Amazon Bedrocki jaoks. Sõltumata valitud järeldamisviisist jäävad teie andmed teie kontole ja neid ei kopeerita ühelegi AWS-ile kuuluvale kontole ega kasutata Amazon Titan Image Generatori mudeli täiustamiseks.
Järgmine diagramm illustreerib seda töövoogu.
Andmete privaatsus ja võrgu turvalisus
Teie andmed, mida kasutatakse peenhäälestamiseks, sealhulgas viipad, ja kohandatud mudelid jäävad teie AWS-i kontol privaatseks. Neid ei jagata ega kasutata mudelikoolituse või teenuste täiustamise jaoks ning neid ei jagata kolmandate osapoolte mudelipakkujatega. Kõik peenhäälestamiseks kasutatavad andmed krüpteeritakse nii edastamisel kui ka puhkeolekus. Andmed jäävad samasse piirkonda, kus API-kutset töödeldakse. Võite ka kasutada AWS PrivateLink privaatse ühenduse loomiseks AWS-i konto, kus teie andmed asuvad, ja VPC vahel.
Andmete ettevalmistamine
Enne mudeli kohandamise töö loomist peate seda tegema valmistage ette oma treeninguandmed. Treeningu andmestiku vorming sõltub loodava kohandamistöö tüübist (peenhäälestus või jätkuv eelkoolitus) ja teie andmete modaalsusest (tekst tekstiks, tekst-pildiks või kujutiseks-vormingus). manustamine). Mudeli Amazon Titan Image Generator jaoks peate esitama pildid, mida soovite peenhäälestamiseks kasutada, ja iga pildi pealkirja. Amazon Bedrock eeldab, et teie pildid salvestatakse Amazon S3-le ning piltide ja pealkirjade paarid esitatakse JSONL-vormingus mitme JSON-reaga.
Iga JSON-rida on näidis, mis sisaldab pildi viidet, pildi S3 URI-d ja pealkirja, mis sisaldab pildi tekstiviipa. Teie pildid peavad olema JPEG- või PNG-vormingus. Järgmine kood näitab vormingu näidet:
{"image-ref": "s3://bucket/path/to/image001.png", "pealkiri": ""} {"image-ref": "s3://bucket/path/to/image002.png", "pealkiri": ""} {"image-ref": "s3://bucket/path/to/image003.png", "pealkiri": ""}
Kuna "Ron" ja "Smila" on nimed, mida saab kasutada ka muus kontekstis, näiteks inimese nimi, lisame mudeli peenhäälestamiseks viipa loomisel identifikaatorid "koer Ron" ja "kass naeratus". . Kuigi see ei ole töövoo peenhäälestuse nõue, pakub see lisateave mudeli jaoks kontekstuaalset selgust, kui seda uute klasside jaoks kohandatakse, ning väldib sõnade „koer Ron” segi ajamist inimesega nimega Ron ja „ Smila kass” Smila linnaga Ukrainas. Seda loogikat kasutades näitavad järgmised pildid meie treeninguandmestiku näidist.
Koer Ron lamas valgel koeravoodil | Koer Ron istub plaaditud põrandal | Koer Ron, kes lamas autoistmel |
Diivanil lamav kass Smila | Kass Smila vaatab diivanil lebavat kaamerat | Naerata kass, kes lamas lemmikloomakandjas |
Andmete muutmisel kohandamistööga oodatud vormingusse saame järgmise näidisstruktuuri:
{"image-ref": "/ron_01.jpg", "pealkiri": "Koer Ron, kes lamas valgel koeravoodil"} {"image-ref": "/ron_02.jpg", "pealkiri": "Koer Ron istub plaatpõrandal"} {"image-ref": "/ron_03.jpg", "pealkiri": "Autoistmel lamas koer Ron"} {"image-ref": "/smila_01.jpg", "pealkiri": "Diivanil lamav kass naerata"} {"image-ref": "/smila_02.jpg", "pealkiri": "Naerata kass, kes istub akna kõrval kujukassi kõrval"} {"image-ref": "/smila_03.jpg", "pealkiri": "Naerata kass, kes lamab lemmikloomakandjal"}
Pärast JSONL-faili loomist peame selle kohandamistöö alustamiseks salvestama S3 ämbrisse. Amazon Titan Image Generator G1 peenhäälestustööd töötavad 5–10,000 60 pildiga. Selles postituses käsitletava näite puhul kasutame 30 pilti: 30 koer Ronist ja XNUMX kass Smilast. Üldiselt parandab õpitava stiili või klassi rohkemate valikute pakkumine teie peenhäälestatud mudeli täpsust. Mida rohkem pilte peenhäälestamiseks kasutate, seda rohkem kulub peenhäälestustöö lõpuleviimiseks aega. Kasutatavate piltide arv mõjutab ka teie peenhäälestatud töö hinda. Viitama Amazoni aluspõhja hinnakujundus rohkem informatsiooni.
Täppishäälestus Amazon Titan Image Generator
Nüüd, kui meil on koolitusandmed valmis, saame alustada uut kohandamistööd. Seda protsessi saab teha nii Amazon Bedrocki konsooli kui ka API-de kaudu. Amazon Bedrocki konsooli kasutamiseks toimige järgmiselt.
- Amazon Bedrocki konsoolil valige Kohandatud mudelid navigeerimispaanil.
- Kohta Mudeli kohandamine menüüst valige Loo peenhäälestustöö.
- eest Peenhäälestatud mudeli nimi, sisestage oma uue mudeli nimi.
- eest Töö konfiguratsioon, sisestage koolitustöö nimi.
- eest Sisendandmed, sisestage sisendandmete S3 tee.
- aasta Hüperparameetrid jaotises esitage väärtused järgmistele:
- Sammude arv – kordade arv, mil mudelit iga partiiga eksponeeritakse.
- Partii suurus – enne mudeli parameetrite värskendamist töödeldud proovide arv.
- Õppimise määr – Mudeli parameetrite värskendamise kiirus pärast iga partii. Nende parameetrite valik sõltub antud andmekogumist. Üldise juhisena soovitame teil alustuseks määrata partii suuruseks 8, õppimiskiiruseks 1e-5 ja määrata sammude arv vastavalt kasutatud piltide arvule, nagu on kirjeldatud järgmises tabelis.
Pakutud piltide arv | 8 | 32 | 64 | 1,000 | 10,000 |
Soovitatav sammude arv | 1,000 | 4,000 | 8,000 | 10,000 | 12,000 |
Kui teie peenhäälestustöö tulemused ei ole rahuldavad, kaaluge sammude arvu suurendamist, kui te ei tähelda loodud piltidel stiili märke, ja sammude arvu vähendamist, kui jälgite stiili loodud piltidel, kuid esemete või hägususega. Kui peenhäälestatud mudel ei õpi teie andmestiku ainulaadset stiili isegi pärast 40,000 XNUMX toimingut, kaaluge partii suuruse või õppimiskiiruse suurendamist.
- aasta Väljundandmed Sisestage S3 väljundtee, kuhu salvestatakse valideerimise väljundid, sealhulgas perioodiliselt salvestatud valideerimiskadu ja täpsuse mõõdikud.
- aasta Juurdepääs teenusele jaotis, genereerige uus AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus (IAM) rolli või valige olemasolev IAM-i roll koos vajalike õigustega, et pääseda juurde oma S3 ämbritele.
See volitus võimaldab Amazon Bedrockil tuua teie määratud ämbrist sisend- ja valideerimisandmed ning salvestada valideerimisväljundid sujuvalt teie S3 ämbrisse.
- Vali Mudeli peenhäälestus.
Õigete konfiguratsioonidega koolitab Amazon Bedrock nüüd teie kohandatud mudelit.
Rakendage täiustatud läbilaskevõimega Amazon Titani pildigeneraatorit
Pärast kohandatud mudeli loomist võimaldab etteantud läbilaskevõime määrata kohandatud mudelile etteantud fikseeritud töötlemisvõimsuse. See jaotus tagab töökoormuste käsitlemiseks ühtlase jõudluse ja võimsuse, mille tulemuseks on parem jõudlus tootmiskoormuses. Provisioned Throughputi teine eelis on kulude juhtimine, kuna standardset märgipõhist hinnakujundust koos tellitava järeldusrežiimiga võib olla suurtes mastaapides raske ennustada.
Kui teie mudeli peenhäälestus on lõpetatud, kuvatakse see mudel ekraanil kohandatud mudelid" lehel Amazon Bedrocki konsoolil.
Ettenähtud läbilaskevõime ostmiseks valige kohandatud mudel, mida just viimistlesite, ja valige see Ostu ette nähtud läbilaskevõime.
See täidab eelnevalt valitud mudeli, mille jaoks soovite ette nähtud läbilaskevõimet osta. Peenhäälestatud mudeli testimiseks enne juurutamist määrake mudeliühikute väärtus 1 ja määrake kohustuse tähtajaks Ei mingit kohustust. See võimaldab teil kiiresti oma kohandatud viipade abil oma mudeleid testima hakata ja kontrollida, kas koolitus on piisav. Veelgi enam, kui saadaval on uued peenhäälestatud mudelid ja uued versioonid, saate värskendada ette nähtud läbilaskevõimet seni, kuni värskendate seda sama mudeli muude versioonidega.
Peenhäälestuse tulemused
Meie ülesandeks kohandada koer Roni ja kass Smila mudelit näitasid katsed, et parimad hüperparameetrid olid 5,000 sammu, partii suurus oli 8 ja õppimiskiirus 1e-5.
Järgnevalt on toodud mõned näited kohandatud mudeliga loodud piltidest.
Superkangelase kuube kandev koer Ron | Ron koer Kuul | Ron koera päikeseprillidega basseinis |
Naerata kass lumel | Mustvalges kass naeratab kaamerasse | Kass Smila jõulumütsiga |
Järeldus
Selles postituses arutasime, millal kasutada peenhäälestamist, selle asemel, et luua parema kvaliteediga kujutisi. Näitasime, kuidas täpsustada Amazon Titan Image Generatori mudelit ja juurutada kohandatud mudel Amazon Bedrockis. Samuti andsime üldised juhised andmete ettevalmistamiseks peenhäälestamiseks ja optimaalsete hüperparameetrite määramiseks mudeli täpsemaks kohandamiseks.
Järgmise sammuna saate kohandada järgmist näide teie kasutusjuhtumile, et luua Amazon Titan Image Generatori abil hüperisikupärastatud pilte.
Autoritest
Maira Ladeira Tanke on AWS-i vanem generatiivne AI andmeteadlane. Masinõppe taustaga on tal üle 10-aastane kogemus tehisintellekti rakenduste kujundamisel ja ehitamisel koos klientidega erinevates tööstusharudes. Tehnilise juhina aitab ta klientidel kiirendada äriväärtuse saavutamist Amazon Bedrocki generatiivsete AI-lahenduste kaudu. Vabal ajal naudib Maira reisimist, kass Smilaga mängimist ja perega soojas kohas aega veetmist.
Dani Mitchell on AI/ML spetsialistilahenduste arhitekt ettevõttes Amazon Web Services. Ta keskendub arvutinägemise kasutusjuhtudele ja aitab klientidel kogu EMEA-s oma ML-teekonda kiirendada.
Bharathi Srinivasan on andmeteadlane ettevõttes AWS Professional Services, kus talle meeldib Amazon Bedrockis lahedaid asju ehitada. Ta on kirglik masinõpperakenduste äriväärtuse suurendamise vastu, keskendudes vastutustundlikule tehisintellektile. Lisaks klientidele uute tehisintellekti kogemuste loomisele armastab Bharathi kirjutada ulmet ja panna end proovile vastupidavusspordiga.
Achin Jain on Amazoni tehisintellekti (AGI) meeskonna rakendusteadlane. Tal on tekstist pildiks muutmise mudelite alased teadmised ja ta on keskendunud Amazon Titan Image Generatori loomisele.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tune-your-amazon-titan-image-generator-g1-model-using-amazon-bedrock-model-customization/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- 000
- 1
- 10
- 100
- 225
- 250
- 30
- 300
- 40
- 60
- 7
- 8
- 9
- 937
- a
- võime
- Võimalik
- MEIST
- kiirendama
- juurdepääs
- Vastavalt
- konto
- täpsus
- täpne
- saavutus
- üle
- tegelikult
- kohandama
- lisama
- Täiendavad lisad
- Tooteinfo
- aadress
- piisav
- edasijõudnud
- ADEelis
- reklaam
- pärast
- AGI
- AI
- AI andmed
- AI / ML
- Abi
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- eraldama
- eraldamine
- võimaldama
- Lubades
- võimaldab
- juba
- Ka
- Kuigi
- Amazon
- Amazon Web Services
- summad
- an
- ja
- mistahes
- API
- API-liidesed
- ilmuma
- rakendused
- rakendatud
- arhitektid
- OLEME
- kunstlik
- tehislik üldintellekt
- AS
- At
- luba
- saadaval
- vältima
- AWS
- AWS-i professionaalsed teenused
- tagapõhi
- baas
- BE
- sest
- enne
- alustama
- on
- BEST
- Parem
- vahel
- Must
- mõlemad
- Kast
- bränd
- lai
- ehitama
- Ehitus
- äri
- kuid
- by
- helistama
- kutsutud
- kaamera
- Kampaania
- CAN
- võimeid
- Võimsus
- tekste
- lööb
- auto
- juhul
- juhtudel
- CAT
- kategooriad
- Kassid
- väljakutse
- Vaidluste lahendamine
- omadused
- jututoad
- kontrollima
- valik
- Vali
- valitud
- jõulud
- Linn
- selgus
- klass
- klassid
- lähemale
- kood
- kohustus
- täitma
- arvuti
- Arvuti visioon
- segadus
- ühendus
- Arvestama
- järjepidev
- konsool
- kontekstid
- kontekstuaalne
- jätkas
- kontrollida
- jahe
- koopia
- parandada
- Maksma
- võiks
- looma
- loodud
- loomine
- loovus
- tava
- klient
- Kliendi kogemus
- Kliendid
- kohandamine
- kohandatud
- viimase peal
- andmed
- andmeteadlane
- andmekogumid
- sõltub
- juurutada
- kasutuselevõtu
- Kirjeldades
- Disain
- määratud
- disainilahendused
- üksikasjalik
- detailid
- & Tarkvaraarendus
- skeem
- erinev
- raske
- otse
- arutama
- arutatud
- ei
- koer
- tehtud
- Ära
- sõidu
- iga
- Ida
- EMEA
- Töötaja
- võimaldab
- krüpteeritud
- Inseneriteadus
- suurendama
- piisavalt
- sisene
- meelelahutus
- Isegi
- näide
- näited
- olemasolevate
- oodatav
- ootab
- kogemus
- Kogemused
- katseid
- teadmised
- avatud
- ei
- pere
- mood
- kiiremini
- Lemmik
- Ilukirjandus
- fail
- Lõpuks
- lõpp
- fikseeritud
- Põrand
- Keskenduma
- keskendunud
- Järel
- eest
- formaat
- tasuta
- Alates
- täis
- täielikult
- g1
- mäng
- Üldine
- üldine intelligentsus
- tekitama
- loodud
- genereerib
- teeniva
- põlvkond
- generatiivne
- Generatiivne AI
- generaator
- saama
- antud
- hea
- graafika
- suunata
- suunised
- käepide
- Käsitsemine
- Olema
- he
- raske
- raske tõstmine
- aidates
- aitab
- siin
- kõrgelt
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- http
- HTTPS
- identifikaatorid
- Identity
- if
- illustreerib
- pilt
- pildid
- kujutage ette
- ümbritsevale
- parandama
- parandusi
- in
- Teistes
- sisaldama
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- kasvav
- iseseisvalt
- tööstusharudes
- mõju
- info
- Innovatsioon
- sisend
- selle asemel
- Intelligentsus
- interaktiivne
- IT
- ITS
- töö
- Tööturg
- teekond
- jpeg
- jpg
- Json
- lihtsalt
- Teadma
- suur
- millega
- viima
- Õppida
- õppimine
- Lets
- Tase
- tõstmine
- nagu
- joon
- liinid
- asub
- loogika
- Pikk
- Vaata
- kaotus
- armastab
- masin
- masinõpe
- juhitud
- käsiraamat
- tootmine
- Meedia
- Meetrika
- ML
- viis
- mudel
- mudelid
- rohkem
- Pealegi
- mitmekordne
- peab
- nimi
- nimed
- NAVIGATSIOON
- vajalik
- Vajadus
- võrk
- Uus
- järgmine
- nüüd
- number
- esemeid
- jälgima
- of
- on
- On-Demand
- ainult
- optimaalselt
- or
- Oregon
- Muu
- meie
- välja
- väljund
- väljundid
- väljaspool
- üle
- enda
- omanikuks
- lehekülg
- paari
- pane
- parameetrid
- kirglik
- tee
- täitma
- jõudlus
- Õigused
- inimene
- Isikliku
- Majapidamine
- Fotod
- planeerimine
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängimine
- ujula
- võimalused
- võimalik
- post
- tava
- ennustada
- Valmistama
- eelmine
- hinnapoliitika
- privaatsus
- era-
- protsess
- Töödeldud
- töötlemine
- Produktsioon
- professionaalne
- küsib
- varaline
- anda
- tingimusel
- pakkujad
- annab
- pakkudes
- ostma
- kiiresti
- määr
- valmis
- soovitama
- dokumenteeritud
- viitama
- piirkond
- piirkondades
- asjakohane
- jääma
- jäänused
- nõutav
- nõue
- elab
- vastutav
- REST
- Tulemused
- jaemüük
- Roll
- RON
- jooksmine
- sama
- proov
- salvestatud
- Kaalud
- teadus
- Ulme
- teadlane
- ekraanipilte
- sujuvalt
- Teine
- Osa
- vaata
- valima
- väljavalitud
- vanem
- Serverita
- teenus
- teenused
- komplekt
- jagatud
- ta
- näitama
- näitas
- näidatud
- Näitused
- Märgid
- sarnane
- Samamoodi
- lihtne
- lihtsalt
- Istung
- SUURUS
- nutikas
- So
- Lahendused
- mõned
- spetsialist
- konkreetse
- Kulutused
- sport
- standard
- algus
- Samm
- Sammud
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- Sujuvamaks muutmine
- struktuur
- stiil
- selline
- piisav
- tabel
- Ülesanne
- ülesanded
- meeskond
- Tehniline
- termin
- test
- Testimine
- tekstiline
- et
- .
- oma
- Neile
- SIIS
- Need
- nad
- asjad
- kolmanda osapoole
- see
- Läbi
- läbilaskevõime
- aeg
- korda
- Titan
- et
- Rong
- koolitatud
- koolitus
- transformeerivate
- transiit
- Reisimine
- püüdma
- üritab
- häälestamine
- kaks
- tüüp
- Ukraina
- mõistma
- ainulaadne
- üksused
- Värskendused
- ajakohastatud
- ajakohastamine
- us
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- Kasutajad
- kasutamine
- kinnitamine
- väärtus
- Väärtused
- eri
- versioonid
- kaudu
- virginia
- nägemus
- visuaalne
- visualiseeri
- tahan
- soe
- we
- web
- veebiteenused
- Hästi
- olid
- Läände
- millal
- mis
- valge
- miks
- will
- aken
- koos
- ilma
- Töö
- töövoog
- oleks
- kirjutama
- aastat
- veel
- sa
- Sinu
- sephyrnet