Kuna tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) tehnoloogiad on muutunud peavooluks, on paljud ettevõtted olnud edukad kriitiliste ärirakenduste loomisel, mida toidavad ML-mudelid tootmises. Kuna need ML-mudelid teevad aga ettevõtte jaoks kriitilisi äriotsuseid, on oluline, et ettevõtted lisaksid kogu oma ML-i elutsükli jooksul korralikud kaitsepiirded. Kaitsepiirded tagavad, et mudeli elutsüklis kasutatava koodi, konfiguratsiooni ning andmete ja mudeli konfiguratsiooni turvalisus, privaatsus ja kvaliteet on versioonistatud ja säilitatud.
Nende kaitsepiirete rakendamine muutub ettevõtete jaoks keerulisemaks, kuna ML protsessid ja tegevused ettevõtetes muutuvad keerukamaks, kuna kaasatakse sügavalt kaasatud protsesse, mis nõuavad mitmete sidusrühmade ja isikute panust. Lisaks andmeinseneridele ja andmeteadlastele on ML elutsükli automatiseerimiseks ja sujuvamaks muutmiseks kaasatud ka tööprotsesse. Lisaks vajavad ettevõtete sidusrühmade arvu suurenemine ja mõnel juhul juriidilised ja vastavusülevaatused suutlikkust, et suurendada juurdepääsu kontrolli, tegevuste jälgimise ja aruandluse haldamise läbipaistvust kogu ML elutsükli jooksul.
Raamistik, mis annab süstemaatilise nähtavuse ML-mudelite arendamisele, valideerimisele ja kasutamisele, nimetatakse ML-juhtimiseks. AWS-i re:Invent 2022 ajal AWS tutvustas uusi ML-i haldustööriistu eest Amazon SageMaker mis lihtsustab juurdepääsu kontrolli ja suurendab teie ML-projektide läbipaistvust. Üks ML juhtimise osana saadaolevatest tööriistadest on Amazon SageMakeri mudelikaardid, mis suudab luua mudeliteabe jaoks ühtse tõeallika, koondades ja standardiseerides dokumentatsiooni kogu mudeli elutsükli jooksul.
SageMakeri mudelikaardid võimaldavad standardida mudelite dokumenteerimist, saavutades seeläbi nähtavuse mudeli elutsüklist alates projekteerimisest, ehitamisest, koolitusest ja hindamisest. Mudelkaardid on mõeldud mudeli äri- ja tehniliste metaandmete ühtseks tõeallikaks, mida saab usaldusväärselt kasutada auditeerimisel ja dokumenteerimisel. Need annavad mudeli teabelehe, mis on mudeli juhtimise jaoks oluline.
Mudelite, projektide ja meeskondade skaleerimisel soovitame parima tavana võtta kasutusele mitme konto strateegia, mis tagab projekti ja meeskonna isolatsiooni ML-mudeli väljatöötamiseks ja juurutamiseks. Lisateavet oma ML-mudelite juhtimise parandamise kohta leiate aadressilt Parandage oma masinõppemudelite juhtimist Amazon SageMakeriga.
Arhitektuuri ülevaade
Arhitektuuri rakendatakse järgmiselt:
- Andmeteaduse konto – andmeteadlased viivad oma katsed läbi SageMakeri stuudio ja luua MLOps-i seadistus, et juurutada mudeleid lavastus-/tootmiskeskkondades SageMakeri projektid.
- ML-i jagatud teenuste konto – Data Science'i kontolt seadistatud MLO-d käivitavad pideva integreerimise ja pideva edastamise (CI/CD) torujuhtmed, kasutades AWS CodeCommit ja AWS CodePipeline.
- Arenduskonto – CI/CD torujuhtmed käivitavad sellel kontol veelgi ML-konveierid, mis hõlmavad andmete eeltöötlust, mudelikoolitust ja järeltöötlust, nagu mudeli hindamine ja registreerimine. Nende torujuhtmete väljund võtab mudeli kasutusele SageMakeri lõpp-punktid tarbida järelduste tegemiseks. Olenevalt teie haldusnõuetest saab Data Science & Devi kontod liita üheks AWS-i kontoks.
- Andmekonto – arendajakontol töötavad ML-konveierid tõmbavad andmed sellelt kontolt.
- Test- ja tootekontod – CI/CD-konveierid jätkavad juurutamist pärast arendajakontot, et seadistada nendel kontodel SageMakeri lõpp-punkti konfiguratsioon.
- Turvalisus ja haldus – teenuseid, nagu AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus (IAM), AWS IAM-i identiteedikeskus, AWS CloudTrail, AWS-i võtmehaldusteenus (AWS KMS), Amazon CloudWatch ja AWS-i turvakeskus, kasutatakse nendel kontodel turvalisuse ja valitsemine.
Järgmine diagramm illustreerib seda arhitektuuri.
Lisateavet skaleeritava mitme konto ML-arhitektuuri seadistamise kohta vt MLOpsi sihtasutus ettevõtetele Amazon SageMakeriga.
Meie kliendid vajavad mudelikaartide jagamise võimalust kontode vahel, et parandada mudelite nähtavust ja juhtimist mudelikaardil jagatud teabe kaudu. Nüüd saavad kliendid kontoülese mudelkaartide jagamisega nautida mitme kontoga strateegia eeliseid, samal ajal kui neil on juurdepääs oma organisatsioonis saadaolevatele mudelkaartidele, et kiirendada koostööd ja tagada valitsemine.
Selles postituses näitame, kuidas seadistada mudeliarenduse elutsükli (MDLC) kontodel mudelikaarte ja neile juurde pääseda, kasutades mudelikaardi uut kontodevahelist jagamisfunktsiooni. Esiteks kirjeldame mudelkaardi kontoülese jagamisfunktsiooni seadistamise stsenaariumi ja arhitektuuri ning seejärel sukeldume igasse komponenti, kuidas seadistada kontode vahel jagatud mudelkaarte ja neile juurde pääseda, et parandada nähtavust ja mudeli juhtimist.
Lahenduse ülevaade
ML-mudelite loomisel soovitame seadistada mitme konto arhitektuuri, et tagada töökoormuse isoleerimine, mis parandab turvalisust, töökindlust ja mastaapsust. Selle postituse puhul eeldame, et koostame ja juurutame Customer Churni kasutusjuhtumi mudeli. Järgnev arhitektuuriskeem näitab üht soovitatud lähenemisviisi – tsentraliseeritud mudelikaarti – mudelikaardi haldamiseks mitme kontoga masinõppe mudeli-arenduse elutsükli (MDLC) arhitektuuris. Siiski võite kasutada ka teist lähenemisviisi, rummu ja kodaraga mudelkaarti. Selles postituses keskendume ainult tsentraliseeritud mudelkaartide lähenemisviisile, kuid samu põhimõtteid saab laiendada ka jaoturi ja kodaraga lähenemisviisile. Peamine erinevus seisneb selles, et iga kodarakonto säilitab oma mudelikaardi versiooni ning sellel on protsessid koondamiseks ja tsentraliseeritud kontole kopeerimiseks.
Järgmine diagramm illustreerib seda arhitektuuri.
Arhitektuuri rakendatakse järgmiselt:
- Juhtivad andmeteadlased saavad ML-i abil lahendada Customer Churni kasutusjuhtumi ja nad käivitavad ML-projekti, luues ML-i jagatud teenuste kontol mudelikaardi Customer Churn V1 mudeli jaoks Mustandi olekus.
- Automatiseerimise kaudu jagatakse seda mudelikaarti ML Dev kontoga
- Data Scientist koostab mudeli ja hakkab katsetulemuste põhjal API-de kaudu teavet mudelikaardile sisestama ning mudelikaardi olekuks on seatud ülevaatuse ootel
- Automatiseerimise kaudu jagatakse seda mudelikaarti ML-i testkontoga
- ML Engineer (MLE) käivitab ML Testi kontol integratsiooni- ja valideerimistestid ning keskregistris olev mudel on märgistatud Kinnituse ootel
- Mudelikinnitaja vaatab mudeli tulemused üle koos kesksel mudelikaardil esitatud tõendava dokumentatsiooniga ja kinnitab mudelikaardi tootmiseks juurutamiseks.
- Automatiseerimise kaudu jagatakse seda mudelikaarti ML Prod kontoga kirjutuskaitstud režiimis.
Eeldused
Enne alustamist veenduge, et teil on järgmised eeltingimused.
- Kaks AWS-i kontod.
- Mõlemal AWS-i kontol on administraatorijuurdepääsuga IAM-i liitroll, et teha järgmist.
- Looge, redigeerige, vaadake ja kustutage Amazon SageMakeris mudelikaarte.
- Looge, redigeerige, vaadake ja kustutage ressursside jagamist AWS RAM-is.
Lisateavet leiate aadressilt AWS-i RAM-i IAM-poliitika näited.
Mudelkaardi jagamise seadistamine
Konto, kus mudelkaardid luuakse, on näidiskaardikonto. Mudelkaardi konto kasutajad jagavad neid jagatud kontodega, kus neid saab värskendada. Mudelkaardi konto kasutajad saavad oma mudelikaarte jagada AWS-i ressursside juurdepääsu haldur (AWS RAM). AWS-i RAM aitab teil ressursse AWS-i kontode vahel jagada.
Järgmises jaotises näitame, kuidas mudelikaarte jagada.
Esmalt looge näidiskaart Customer Curni kasutusjuhtumi jaoks, nagu eelnevalt kirjeldatud. Laiendage Amazon SageMakeri konsoolis jaotist Juhtimine ja valige Mudelkaardid.
Loome mudelikaardi sisse Eelnõu staatus koos nimega Klient-Churn-Model-Card. Lisateabe saamiseks vaadake Looge mudelkaart. Selles esitluses võite jätta ülejäänud väljad tühjaks ja luua mudelikaardi.
Teise võimalusena võite mudelikaardi loomiseks kasutada järgmist AWS CLI käsku:
Nüüd looge kontoülene jagamine, kasutades AWS RAM-i. Valige AWS RAM-i konsoolis Looge ressursside jagamine.
Sisestage ressursiosa nimi, näiteks „Customer-Churn-Model-Card-Share”. Allikates – Valikuline jaotises valige ressursi tüüp kui SageMakeri mudelikaardid. Eelmises etapis loodud mudelikaart ilmub loendisse.
Valige see mudel ja see kuvatakse jaotises Valitud ressursid. Valige see ressurss uuesti, nagu on näidatud järgmistes sammudes, ja valige järgmine.
Järgmisel lehel saate valida hallatavad load. Saate luua kohandatud õigusi või kasutada vaikevalikut "AWSRAMPermissionSageMakerModelCards
"Ja valige järgmine. Lisateabe saamiseks vaadake Lubade haldamine AWS RAM-is.
Järgmisel lehel saate valida direktorid. Valige jaotises Vali põhitüüp AWS-i konto ja sisestage mudelikaardi jagamise konto ID. Valige lisama ja jätkake järgmisele lehele.
Viimasel lehel vaadake teave üle ja valige "Loo ressursside jagamine". Teise võimalusena võite kasutada järgmist AWS CLI käsk ressursi jagamise loomiseks:
AWS RAM-i konsoolil näete ressursi jagamise atribuute. Veenduge, et jaotises "Jagatud ressursid", "Hallatud õigused" ja "Jagatud põhimõtted" oleksidAssociated
Staatus.
Pärast AWS-i RAM-i kasutamist ressursi jagamise loomiseks saab ressursi jagamises määratud põhilistele anda juurdepääsu jagamise ressurssidele.
- Kui lülitate sisse AWS-i RAM-i jagamise AWS-i organisatsioonidega ja teie käsundiandjad, kellega jagate, on ühiskasutuskontoga samas organisatsioonis, saavad need käsundiandjad juurdepääsu kohe, kui nende kontoadministraator neile loa annab.
- Kui te AWS-i RAM-i organisatsioonidega jagamist sisse ei lülita, saate siiski jagada ressursse teie organisatsioonis olevate üksikute AWS-i kontodega. Tarbiva konto administraator saab kutse ressursiosaga liitumiseks ja ta peab kutse vastu võtma, enne kui ressursi jagamises määratud printsipaalid saavad jagatud ressurssidele juurde pääseda.
- Kui ressursi tüüp seda toetab, saate jagada ka väljaspool oma organisatsiooni asuvate kontodega. Tarbiva konto administraator saab kutse ressursiosaga liitumiseks ja ta peab kutse vastu võtma, enne kui ressursi jagamises määratud printsipaalid saavad jagatud ressurssidele juurde pääseda.
AWS RAM-i kohta lisateabe saamiseks vaadake AWS RAM-i tingimused ja kontseptsioonid.
Juurdepääs jagatud mudelikaartidele
Nüüd saame mudelikaardile juurdepääsuks sisse logida jagatud AWS-i kontole. Veenduge, et pääsete AWS-i konsoolile juurde IAM-i lubade (IAM-i roll) abil, mis võimaldavad juurdepääsu AWS-i RAM-ile.
AWS-i RAM-iga saate vaadata ressursside osakaalu, millele teid on lisatud, jagatud ressursse, millele teil on juurdepääs, ja AWS-i kontosid, millel on teiega jagatud ressursse. Võite jätta ressursi jagamise ka siis, kui te ei vaja enam juurdepääsu selle jagatud ressurssidele.
Mudelkaardi vaatamiseks jagatud AWS-i kontol tehke järgmist.
- Liikuge Minuga jagatud: jagatud ressursid leht AWS RAM-i konsoolis.
- Veenduge, et töötate samas AWS-i piirkonnas, kus jagamine loodi.
- Mudelikontolt jagatud mudel on loendis saadaval. Kui ressursside loend on pikk, saate konkreetsete jagatud ressursside leidmiseks rakendada filtrit. Otsingu kitsendamiseks saate rakendada mitut filtrit.
- Saadaval on järgmine teave:
- Ressursi ID – ressursi ID. See on mudelikaardi nimi, mille lõime varem mudelkaardi kontol.
- Ressursi tüüp – Ressursi tüüp.
- Viimane jagamise kuupäev – kuupäev, millal ressurssi teiega jagati.
- Ressursiosakud – Ressursiosakute arv, millesse ressurss on kaasatud. Valige ressursside osakaalude vaatamiseks väärtus.
- Omaniku ID – käsundiandja ID, kellele ressurss kuulub.
Mudelkaardile pääsete juurde ka AWS CLI valiku abil. Õigete mandaatidega konfigureeritud AWS-i IAM-poliitika puhul veenduge, et teil oleks Amazon SageMakeris mudelikaartide loomise, redigeerimise ja kustutamise õigused. Lisateabe saamiseks vaadake Konfigureerige AWS-i CLI.
Mallina saate kasutada järgmist AWS IAM-i lubade poliitikat.
Jagatud mudelikaardi üksikasjadele juurdepääsuks saate käivitada järgmise AWS CLI käsu.
Nüüd saate sellel kontol mudelikaardil muudatusi teha.
Pärast muudatuste tegemist minge tagasi mudelkaardi kontole, et näha sellel jagatud kontol tehtud muudatusi.
Probleemi tüüp on värskendatud "Customer Churn Model
”, mille olime esitanud osana AWS CLI käsusisendist.
Koristage
Nüüd saate enda loodud mudelkaardi kustutada. Veenduge, et kustutaksite mudelikaardi jagamiseks loodud AWS RAM-i ressursi jagamise.
Järeldus
Selles postituses andsime ülevaate mitme konto arhitektuurist teie ML-i töökoormuse turvaliseks ja usaldusväärseks skaleerimiseks ja haldamiseks. Arutasime mudelikaartide jagamise seadistamise arhitektuurimustreid ja illustreerisime, kuidas tsentraliseeritud mudelikaartide jagamise mustrid töötavad. Lõpuks seadistasime mudelikaardi jagamise mitme konto vahel, et parandada teie mudeliarenduse elutsükli nähtavust ja juhtimist. Soovitame teil proovida uut mudelikaartide jagamise funktsiooni ja anda meile tagasisidet.
Autoritest
Vishal Naik on Amazon Web Servicesi (AWS) lahenduste vanemarhitekt. Ta on ehitaja, kes naudib klientide abistamist nende ärivajaduste täitmisel ja keeruliste väljakutsete lahendamisel AWS-i lahenduste ja parimate tavade abil. Tema põhivaldkonnaks on masinõpe, DevOps ja konteinerid. Vabal ajal armastab Vishal teha lühifilme ajarännakutel ja alternatiivsetel universumiteemadel.
Ram Vital on AWS-i peamine ML-lahenduste arhitekt. Tal on üle 20-aastane kogemus hajutatud, hübriid- ja pilverakenduste kujundamisel ja ehitamisel. Ta on kirglik turvaliste ja skaleeritavate tehisintellekti/ML-i ja suurandmete lahenduste loomise vastu, et aidata ettevõtte klientidel pilveteenuste kasutuselevõtul ja optimeerimisel oma äritulemusi parandada. Vabal ajal sõidab ta mootorrattaga ja kõnnib oma 2-aastase lamba-doodle'iga!
- 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. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
- BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-amazon-sagemaker-model-cards-sharing-to-improve-model-governance/
- :on
- :on
- : kus
- $ UP
- 10
- 100
- 20
- 20 aastat
- 2022
- 361
- 7
- 700
- 9
- a
- MEIST
- kiirendama
- aktsepteerima
- juurdepääs
- kättesaadavus
- Ligipääs
- täitma
- konto
- Kontod
- saavutamisel
- üle
- tegevus
- tegevus
- tegevus
- lisama
- lisatud
- lisamine
- Lisaks
- vastu võtma
- Vastuvõtmine
- pärast
- jälle
- agregaat
- AI
- AI / ML
- võimaldama
- Ka
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- an
- ja
- Teine
- API-liidesed
- ilmuma
- rakendused
- kehtima
- lähenemine
- lähenemisviisid
- arhitektuur
- OLEME
- PIIRKOND
- kunstlik
- tehisintellekti
- Tehisintellekt (AI)
- AS
- eeldab
- At
- atribuudid
- auditeerimine
- automatiseerima
- Automaatika
- saadaval
- AWS
- AWS-i identiteedi ja juurdepääsu haldus (IAM)
- AWS re: leiutada
- tagasi
- põhineb
- BE
- sest
- muutuma
- saada
- olnud
- enne
- Kasu
- BEST
- parimaid tavasid
- Suur
- Big andmed
- mõlemad
- ehitama
- ehitaja
- Ehitus
- Ehitab
- äri
- Business Applications
- kuid
- by
- kutsutud
- CAN
- võimeid
- võime
- kaart
- Kaardid
- juhul
- juhtudel
- keskus
- kesk-
- tsentraliseeritud
- väljakutseid
- Vaidluste lahendamine
- Vali
- Cloud
- pilve adopteerimine
- kood
- koostöö
- keeruline
- Vastavus
- komponent
- mõisted
- Läbi viima
- konfiguratsioon
- konfigureeritud
- konsool
- tarbitud
- Konteinerid
- jätkama
- pidev
- sissemaksed
- kontrollida
- tuum
- parandada
- kattes
- looma
- loodud
- loomine
- volikiri
- kriitiline
- tava
- klient
- Kliendid
- andmed
- andmeteadus
- andmeteadlane
- kuupäev
- otsused
- sügav
- vaikimisi
- tarne
- Olenevalt
- juurutada
- juurutamine
- kasutuselevõtu
- kirjeldama
- kirjeldatud
- projekteerimine
- detailid
- dev
- & Tarkvaraarendus
- erinevus
- arutatud
- jagatud
- sukelduma
- do
- dokumentatsioon
- Ära
- eelnõu
- kaks
- ajal
- iga
- Ajalugu
- mõju
- võimaldama
- julgustama
- Lõpp-punkt
- insener
- Inseneride
- Parandab
- nautima
- tagama
- sisene
- ettevõte
- ettevõtete
- keskkondades
- hindamine
- näide
- Laiendama
- kogemus
- katseid
- asjaolu
- tunnusjoon
- Föderatsioon
- tagasiside
- Valdkonnad
- filmid
- filtreerida
- Filtrid
- Lõpuks
- leidma
- esimene
- Keskenduma
- Järel
- järgneb
- eest
- Sihtasutus
- Raamistik
- Alates
- edasi
- saama
- saamine
- annab
- Go
- valitsemistava
- valitsev
- antud
- toetusi
- olnud
- raskem
- Olema
- võttes
- he
- aitama
- aidates
- aitab
- tema
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- HTTPS
- Keskus
- hübriid
- ID
- Identity
- if
- illustreerib
- rakendatud
- oluline
- parandama
- Paranemist
- in
- lisatud
- hõlmab
- kaasamine
- eraldi
- info
- sisend
- integratsioon
- Intelligentsus
- ette nähtud
- sisse
- sisse
- kutse
- seotud
- isolatsioon
- IT
- ITS
- liituma
- teekond
- jpg
- Võti
- Teadma
- viimane
- õppimine
- Lahkuma
- Õigus
- laskma
- eluring
- nagu
- nimekiri
- loetelu
- logi
- Pikk
- enam
- armastab
- masin
- masinõpe
- tehtud
- põhiline
- mainstream
- säilitada
- tegema
- Tegemine
- juhitud
- juhtimine
- juht
- juhtiv
- palju
- märgitud
- me
- Metaandmed
- ML
- MLOps
- viis
- mudel
- mudelid
- rohkem
- mootorratas
- multi
- mitmekordne
- peab
- nimi
- kitsas
- Vajadus
- vajadustele
- Uus
- järgmine
- ei
- nüüd
- number
- of
- on
- ONE
- ainult
- tegutsevad
- töökorras
- optimeerimine
- valik
- or
- organisatsioon
- organisatsioonid
- välja
- tulemusi
- väljund
- väljaspool
- üle
- ülevaade
- enda
- omab
- lehekülg
- osa
- kirglik
- mustrid
- kuni
- Õigused
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- Poliitika
- poliitika
- post
- sisse
- tava
- tavad
- eeldused
- eelmine
- varem
- Peamine
- direktorid
- põhimõtted
- privaatsus
- Probleem
- Protsessid
- töötlemine
- Produktsioon
- projekt
- projektid
- korralik
- anda
- tingimusel
- annab
- eesmärkidel
- kvaliteet
- RAM
- RE
- Ainult kirjutusrežiim
- saama
- saab
- soovitama
- soovitatav
- viitama
- piirkond
- Registreerimine
- registri
- usaldusväärsus
- ülejäänu
- Aruandlus
- nõudma
- Nõuded
- ressurss
- Vahendid
- Tulemused
- läbi
- Arvustused
- Roll
- jooks
- jooksmine
- jookseb
- salveitegija
- sama
- Skaalautuvus
- skaalautuvia
- Skaala
- ketendamine
- stsenaarium
- teadus
- teadlane
- teadlased
- Otsing
- Osa
- kindlustama
- kindlalt
- turvalisus
- vaata
- väljavalitud
- teenus
- Teenused
- komplekt
- kehtestamine
- seade
- Jaga
- jagatud
- Aktsiad
- jagamine
- leht
- Lühike
- näitama
- näidatud
- Näitused
- alates
- ühekordne
- So
- Lahendused
- LAHENDAGE
- mõned
- varsti
- allikas
- konkreetse
- määratletud
- huvirühmad
- standardimine
- algus
- alustatud
- algab
- väljavõte
- olek
- Samm
- Sammud
- Veel
- Strateegia
- kiirendama
- edukas
- Toetamine
- Toetab
- kindel
- hüppeline
- meeskond
- meeskonnad
- Tehniline
- Tehnoloogiad
- šabloon
- test
- testid
- et
- .
- teave
- oma
- Neile
- teemad
- SIIS
- Seal.
- sellega
- Need
- nad
- see
- need
- Läbi
- läbi kogu
- aeg
- ajas rännata
- et
- töövahendid
- Jälgimine
- koolitus
- läbipaistvus
- reisima
- vallandada
- Tõde
- püüdma
- Pöörake
- tüüp
- all
- Universum
- ajakohastatud
- us
- Kasutus
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- Kasutajad
- kasutamine
- v1
- kinnitamine
- väärtus
- versioon
- kaudu
- vaade
- vishal
- nähtavus
- oli
- we
- web
- veebiteenused
- millal
- mis
- kuigi
- WHO
- will
- koos
- jooksul
- Töö
- aastat
- sa
- Sinu
- sephyrnet