סטודיו SageMaker של אמזון היא סביבת הפיתוח המשולבת המלאה הראשונה (IDE) עבור ML. הוא מספק ממשק חזותי יחיד מבוסס אינטרנט שבו אתה יכול לבצע את כל שלבי הפיתוח של למידת מכונה (ML) הנדרשים לבניית, לאמן, לכוון, לנפות באגים, לפרוס ולנטר מודלים. זה נותן למדעני נתונים את כל הכלים הדרושים לך כדי לקחת מודלים של ML מניסוי לייצור מבלי לעזוב את ה-IDE. יתרה מכך, החל מנובמבר 2022, Studio תומך חללים משותפים כדי להאיץ שיתוף פעולה בזמן אמת ו מספר דומיינים של אמזון SageMaker באזור AWS יחיד עבור כל חשבון.
ישנם שני מקרי שימוש רווחים עבור גיבוי ושחזור תחום Studio. מקרה השימוש הראשון כולל יחידה עסקית ופרויקט של לקוחות המעוניינים בפונקציונליות לשכפל חפצי מידע וקבצי נתונים של מדעני נתונים לכל תחום יעד ופרופילים לפי רצונם. מקרה השימוש השני כולל את השכפול רק כאשר הדומיין והפרופיל נמחקים עקב תנאים כמו השינוי ממפתח בניהול לקוח למפתח מפתח מנוהל AWS או שינוי של העלייה למטוס מ AWS זהות וניהול גישה (IAM) אימות (ראה נכלל ב-Amazon SageMaker Domain באמצעות IAM) כדי AWS IAM Identity Center (ראה נכלל ב-Amazon SageMaker Domain באמצעות IAM Identity Center).
פוסט זה מכסה בעיקר את מקרה השימוש השני על ידי הצגת כיצד לגבות ולשחזר את עבודת המשתמשים כאשר המשתמש ו שטח פרופילים נמחקים ויוצרים מחדש, אך אנו מספקים גם את הסקריפט של Python כדי לתמוך במקרה השימוש הראשון.
כאשר פרופילי המשתמש והמרחב נוצרים מחדש בדומיין הקיים של Studio, ייווצר מזהה חדש של ספריית הפרופילים בתוך הסטודיו מערכת הקבצים של אמזון אלסטית (Amazon EFS) כֶּרֶך. כתוצאה מכך, משתמשי הסטודיו עלולים לאבד גישה לחפצי המודל ולקבצי הנתונים המאוחסנים בספריית הפרופיל הקודמת שלהם אם הם יימחקו. בנוסף, דומיינים של סטודיו לא תומכים כרגע בהרכבת אמצעי אחסון מותאמים אישית או נוספים של EFS. אנו ממליצים לשמור את אמצעי האחסון הקודם של Studio EFS כגיבוי באמצעות מדיניות שמירה בסטודיו.
לכן, יש ליישם פתרון שחזור מתאים כדי לגשת לנתונים מהספרייה הקודמת במקרה של מחיקת פרופיל או לשחזור קבצים מנפח מנותק במקרה של מחיקת דומיין. מדעני נתונים יכולים למזער את ההשפעות הפוטנציאליות של מחיקת הדומיין והפרופילים אם הם מרבים להעביר את הקוד שלהם למאגר ומשתמשים באחסון חיצוני לגישה לנתונים. עם זאת, היכולת לגבות ולשחזר את סביבת העבודה של מדען הנתונים היא נדבך נוסף כדי להבטיח את המשכיות העבודה שלהם, מה שעשוי להגביר את הפרודוקטיביות שלהם. יתרה מכך, אם יש לכם עשרות ומאות משתמשי Studio, שקול כיצד להפוך את תהליך השחזור לאוטומטי כדי למנוע טעויות ולחסוך בעלויות וזמן. כדי לפתור בעיה זו, אנו מספקים א פתרון להשלמת שחזור תחום Studio.
פוסט זה מסביר את מודול הגיבוי והשחזור וגישה אחת לאוטומציה של התהליך באמצעות ארכיטקטורה מונעת אירועים. ראשית, אנו מדגים כיצד לבצע גיבוי ושחזור אם אתה יוצר פרופילים חדשים של סטודיו, משתמש ושטח באמצעות AWS CloudFormation תבניות. לאחר מכן, אנו מסבירים את השלבים הנדרשים לבדיקת פתרון השחזור שלנו באמצעות הדומיין והפרופילים הקיימים מבלי להשתמש בתבניות CloudFormation שלנו (תוכל להשתמש בתבניות משלך). למרות שפוסט זה מתמקד בהגדרת דומיין בודד, הפתרון שלנו עובד גם עבור מספר דומיינים של Studio. לבסוף, ביצענו אוטומטית את ההקצאה של כל המשאבים באמצעות ה מודל יישום ללא שרת AWS (AWS SAM), מסגרת קוד פתוח לבניית יישומים ללא שרת.
סקירת פתרונות
התרשים הבא ממחיש את זרימת העבודה ברמה גבוהה של גיבוי ושחזור תחום Studio עם ארכיטקטורה מונעת אירועים.
האפליקציה מונעת אירועים כוללת את השלבים הבאים:
- An אמזון CloudWatch אירועים שולטים שימושים AWS CloudTrail כדי לעקוב אחר
CreateUserProfile
וCreateSpace
קריאות API, מפעילים את הכלל ומפעילים את AWS למבדה פונקציה. - הפונקציה מעדכנת את טבלת המשתמש ומוסיפה פריטים בטבלת ההיסטוריה ב אמזון דינמו. בנוסף, שכבת מסד הנתונים עוקבת אחר שם הדומיין ושם הפרופיל ומיפוי מערכת הקבצים.
התמונה הבאה מציגה את מבנה הטבלאות של DynamoDB. ה מפתח מחיצה ומפתח מיון ב studioUser
הטבלה מורכבת מהפרופיל ושם הדומיין. עמודת השכפול מכילה את דגל השכפול עם true כערך ברירת המחדל. בנוסף, bytes_written
, bytes_file_transferred
, total_duration_ms
, ו replication_status
השדות מאוכלסים כאשר השכפול מסתיים בהצלחה.
ניתן להחליף את שכבת מסד הנתונים בשירותים אחרים, כגון שירות מסדי נתונים יחסי של אמזון (אמזון RDS) או שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3). עם זאת, בחרנו ב- DynamoDB בגלל ה זרמי דינמו-די-בי אמזון תכונה.
- DynamoDB Streams מופעלת בטבלת המשתמש, ופונקציית Lambda מוגדרת כטריגר ומופעלת באופן סינכרוני כאשר רשומות זרם חדשות זמינות.
- פונקציית Lambda נוספת מפעילה את התהליך לשחזור הקבצים באמצעות כלי שחזור קבצי המשתמש והמרחב.
זרימת העבודה של הגיבוי והשחזור כוללת את השלבים הבאים:
- זרימת העבודה של הגיבוי והשחזור מורכבת מ פונקציות שלב AWS, משולב עם שירותי AWS אחרים, כולל AWS DataSync, כדי לארגן את השחזור של קבצי המשתמש והרווח מהספרייה הקודמת לספרייה חדשה בין אותו נפח EFS בתחום הסטודיו (בידור פרופיל) או נפח EFS חדש של תחום (בידור תחום). עם ה Step Functions Workflow Studio, ניתן ליישם את זרימת העבודה ללא קוד (כגון במקרה זה) או קוד נמוך לפתרון מותאם אישית יותר. מכונת המצב של Step Functions מופעלת כאשר האפליקציה מונעת אירועים מזהה את אירוע יצירת הפרופיל. עבור כל פרופיל, מכשיר המצב Step Functions מריץ את משימת DataSync כדי להעתיק את כל הקבצים מהספריות הקודמות שלהם לספרייה החדשה.
התמונה הבאה היא הגרף בפועל של מכונת המצב של Step Functions. שימו לב שה- ListApp*
שלב מבטיח שספריות הפרופילים מאוכלסות באמצעי האחסון של Studio EFS לפני שתמשיך. כמו כן, יישמנו נסה שוב עם גיבוי אקספוננציאלי לטפל במצערת API עבור DataSync CreateLocationEfs
ו CreateTask
קריאות API.
- כאשר המשתמשים פותחים את הסטודיו שלהם, כל הקבצים מהספריות המתאימות מהספרייה הקודמת יהיו זמינים להמשך עבודתם. עבודת DataSync בשכפול גיגה-בייט אחד של נתונים מהניסוי שלנו ארכה כדקה אחת.
להלן שירותים שישמשו כחלק מהפתרון:
תנאים מוקדמים
כדי ליישם פיתרון זה, עליכם להיות בעלי התנאים המוקדמים הבאים:
- An חשבון AWS אם עדיין אין לך אחד. משתמש IAM שבו אתה משתמש חייב להיות בעל הרשאות מספיקות כדי לבצע את קריאות השירות הדרושות של AWS ולנהל משאבי AWS.
- השמיים AWS SAM CLI מותקן ומוגדר.
- אישורי AWS להכין.
- Git מותקן.
- פיתון 3.9.
- שילוב של פרופיל Studio ושמות דומיין ייחודי בכל הדומיינים של Studio בתוך אזור וחשבון.
- עליך להשתמש בדלי הקיים של Amazon VPC ו-S3 כדי לעקוב אחר שלב הפריסה.
- כמו כן, היו מודעים למכסת השירות עבור המספר המרבי של משימות DataSync לכל חשבון לכל אזור (ברירת המחדל היא 100). אתה יכול לבקש הגדלת מכסה כדי לעמוד במספר משימות השכפול עבור מקרה השימוש שלך.
עיין ב רשימת השירותים האזוריים של AWS לזמינות שירות בהתבסס על אזור. בנוסף, סקירה נקודות קצה ומכסות של אמזון SageMaker.
הגדר תשתית לשחזור פרופיל Studio
התרשים הבא מציג את השלבים ההגיוניים עבור מנהל SageMaker להגדרת תשתית משתמש Studio ושחזור שטח, שפקודה אחת יכולה להשלים עם הפתרון האוטומטי שלנו.
כדי להגדיר את הסביבה, שיבטו את מאגר GitHub בטרמינל:
הקוד הבא מציג את השימוש בסקריפט הפריסה:
כדי ליצור חדש אמזון SageMaker domain, הפעל את הפקודה הבאה. אתה צריך לציין איזה Amazon VPC ו המשנה אתה רוצה להשתמש. אנו משתמשים VPC בלבד מצב עבור פריסת Studio. אם אין לך העדפה כלשהי, אתה יכול להשתמש ברירת המחדל של VPC ורשת המשנה. כמו כן, ציין כל שם מחסנית, אזור AWS, ושם דלי S3 עבור AWS SAM כדי לפרוס את פונקציית Lambda:
אם ברצונך להשתמש בדומיין קיים של Studio, הפעל את הפקודה הבאה. אוֹפְּצִיָה -d
yes ידלג על יצירת דומיין חדש של Studio:
עבור הדומיינים הקיימים, מנהל SageMaker חייב לעדכן גם את קבוצות האבטחה של המקור והיעד של Studio EFS כדי לאפשר חיבור לכלי שחזור קבצי המשתמש והמרחב. לדוגמה, כדי להפעיל את הפקודה הבאה, עליך לציין HomeEfsFileSystemId, מזהה מערכת הקבצים EFS, ו SecurityGroupId
בשימוש על ידי כלי שחזור קבצי המשתמש והמרחב (אנו דנים בכך ביתר פירוט בהמשך הפוסט):
זרימה לוגית של שחזור משתמש וחלל
הדיאגרמה הבאה מציגה את תרשים זרימת המשתמש והחלל ההגיוני עבור מנהל SageMaker כדי להבין כיצד הפתרון עובד, ואין צורך בהגדרה נוספת. אם הפרופיל (המשתמש או המרחב) והדומיין נמחקים בטעות, עוצמת הקול של EFS מנותקת אך לא נמחקת. תרחיש אפשרי הוא שאולי נרצה לבטל את המחיקה על ידי יצירה מחדש של דומיין ופרופילים חדשים. אם אותם פרופילים מוכנסים שוב, ייתכן שהם ירצו לגשת לקבצים מסביבת העבודה המתאימה להם באמצעי האחסון המנותק. תהליך השחזור אוטומטי כמעט לחלוטין; הפעולה היחידה שנדרש על ידי מנהל SageMaker היא ליצור מחדש את הדומיין והפרופילים של Studio באמצעות אותה תבנית CloudFormation. שאר השלבים הם אוטומטיים.
לחלופין, אם מנהל SageMaker רוצה שליטה על שכפול, הפעל את הפקודה הבאה כדי לבטל את השכפול עבור דומיינים ופרופילים ספציפיים. סקריפט זה מעדכן את שדה השכפול בהתחשב בדומיין ובשם הפרופיל בטבלה. שים לב שאתה צריך להפעיל את הסקריפט עבור אותו משתמש בכל פעם שהם נוצרים מחדש.
השלב האופציונלי הבא מספק את הפתרון למקרה השימוש הראשון כדי לאפשר שכפול להתבצע בין מערכת קבצי המקור שצוינה לכל תחום יעד ושם פרופיל. אם מנהל SageMaker רוצה לשכפל נתוני פרופיל מסוימים לדומיין אחר ולפרופיל שעדיין לא קיים, הפעל את הפקודה הבאה. הסקריפט מוסיף את התחום ואת שם הפרופיל החדשים עם מידע מערכת קבצי המקור שצוין. יצירת הפרופיל שלאחר מכן תפעיל את משימת השכפול. שימו לב שעליכם להפעיל את add-security-group.py מהשלב הקודם כדי לאפשר חיבור לכלי שחזור הקבצים.
בסעיפים הבאים, אנו בודקים שני תרחישים כדי לאשר שהפתרון פועל כמצופה.
צור דומיין חדש של Studio
תרחיש הבדיקה הראשון שלנו מניח שאתה מתחיל מאפס ורוצה ליצור דומיין ופרופילים חדשים של Studio בסביבה שלך באמצעות התבניות שלנו. לאחר מכן אנו פורסים את הדומיין של Studio, המשתמש והמרחב, זרימת העבודה של גיבוי ושחזור ואפליקציית אירועים. מטרת התרחיש הראשון היא לאשר שקובץ הפרופיל משוחזר בספריית הבית החדשה באופן אוטומטי כאשר הפרופיל נמחק ויוצר מחדש באותו תחום Studio.
בצע את הצעדים הבאים:
- כדי לפרוס את היישום, הפעל את הפקודה הבאה:
- במסוף AWS CloudFormation, ודא שהערימות הבאות נמצאות
CREATE_COMPLETE
סטטוס:<stack_name>
-DemoBootstrap-*
<stack_name>
-StepFunction-*
<stack_name>
-EventApp-*
<stack_name>
-StudioDomain-*
<stack_name>
-StudioUser1-*
<stack_name>
-StudioSpace-*
אם הפריסה נכשלה בערימות כלשהן, בדוק את השגיאה ופתור את הבעיות. לאחר מכן, המשך לשלב הבא רק אם הבעיות נפתרו.
- במסוף DynamoDB בחר לוחות בחלונית הניווט ואשר כי
studioUser
וstudioUserHistory
נוצרות טבלאות. - בחר
studioUser
ולבחור חקור פריטי שולחן כדי לאשר כי פריטים עבורuser1
וspace1
מאוכלסים בטבלה. - במסוף SageMaker בחר תחומים בחלונית הניווט.
- בחרו
demo-myapp-dev-studio-domain
. - על פרופילי משתמשים בחר, בחר
user1
ולבחור לשגר, ולבחור סטודיו כדי לפתוח את הסטודיו עבור המשתמש.
שימו לב שסטודיו עשוי לקחת 10-15 דקות לטעון בפעם הראשונה.
- על שלח בתפריט, בחר מסוף להשיק טרמינל חדש בתוך Studio.
- הפעל את הפקודה הבאה בטרמינל כדי ליצור קובץ לבדיקה:
- חזור על שלבים אלה עבור
space1
(בחר רווחים בשלב 7). אתה מוזמן ליצור קובץ לפי בחירתך. - מחק את משתמש הסטודיו
user1
וspace1
על ידי הסרת הערימות המקוננות<stack_name>
ו-StudioUser1-*
<stack_name>
-StudioSpace-*
מההורה. מחק את הערימות על ידי הערה על בלוקי הקוד הבאים מקובץ תבנית AWS SAM,template.yaml
. הקפד לשמור את הקובץ לאחר העריכה:
- הפעל את הפקודה הבאה כדי לפרוס את המחסנית עם השינוי הזה:
- צור מחדש את פרופילי הסטודיו על ידי הוספת המחסנית בחזרה להורה. בטל את ההערה לבלוק הקוד מהשלב הקודם, שמור את הקובץ והפעל את אותה פקודה:
לאחר פריסה מוצלחת, תוכל לבדוק את התוצאות.
- במסוף AWS CloudFormation, בחר את הערימה
<stack_name>
-StepFunction-*
- בערימה, בחר את הערך עבור תעודת זהות פיזית of
StepFunction
ב משאבים סָעִיף. - בחר את הריצה האחרונה ואשר את הסטטוס שלה ב תצוגת גרף.
זה אמור להיראות כמו צילום המסך הבא עבור שכפול פרופיל המשתמש. אתה יכול גם לבדוק את הריצה השנייה כדי להבטיח את אותו הדבר עבור פרופיל החלל.
- אם השלמת את שלבים 5-10, פתח את הדומיין של Studio עבור
user1
ולאשר כיuser1.txt
הקובץ מועתק לספרייה החדשה שנוצרה.
זה לא אמור להיות גלוי ב space1
ספרייה, תוך שמירה על אותה בעלות על הקובץ.
- חזור על שלב זה עבור
space1
. - במסוף DataSync, בחר את מזהה המשימה האחרון.
- בחרו הִיסטוֹרִיָה ומזהה הריצה האחרון.
זוהי דרך נוספת לבדוק את התצורות ואת מצב ההפעלה של משימת DataSync. כדוגמה, צילום המסך הבא מציג את תוצאת המשימה עבור user1
שכפול ספרייה.
כיסינו רק בילוי בפרופיל בתרחיש זה. עם זאת, הפתרון שלנו פועל באותו האופן עבור בילוי של דומיין Studio, וניתן לבדוק אותו על ידי מחיקה ויצירה מחדש של הדומיין.
השתמש בדומיין קיים של Studio
תרחיש הבדיקה השני שלנו מניח שאתה רוצה להשתמש בדומיין ובפרופילים הקיימים של SageMaker בסביבה. לכן, אנו פורסים רק את זרימת העבודה של הגיבוי והשחזור ואת אפליקציית האירועים. שוב, אתה יכול להשתמש בתבנית Studio CloudFormation משלך או ליצור אותן דרך קונסולת AWS CloudFormation כדי לעקוב אחריה. מכיוון שאנו משתמשים בדומיין הקיים של Studio, הפתרון יפרט את המשתמש הנוכחי והשטח עבור כל הדומיינים בתוך האזור, להם אנו קוראים זריעה.
בצע את הצעדים הבאים:
- כדי לפרוס את היישום, הפעל את הפקודה הבאה:
- במסוף AWS CloudFormation, ודא שהערימות הבאות נמצאות
CREATE_COMPLETE
סטטוס:<stack_name>
-DemoBootstrap-*
<stack_name>
-StepFunction-*
<stack_name>
-EventApp-*
אם הפריסה נכשלה בערימות כלשהן, בדוק את השגיאה ופתור את הבעיות. לאחר מכן, המשך לשלב הבא רק אם הבעיות נפתרו.
- ודא שה-Seed הראשוני הושלם.
- במסוף DynamoDB בחר לוחות בחלונית הניווט ואשר כי
studioUser
וstudioUserHistory
נוצרות טבלאות. - בחרו
studioUser
ולבחור חקור פריטי שולחן כדי לאשר שפריטים עבור הדומיין הקיים של Studio מאוכלסים בטבלה.
המשך לשלב הבא רק אם הזרע הסתיים בהצלחה. אם הטבלאות אינן מאוכלסות, בדוק את יומני CloudWatch של פונקציית Lambda המתאימה. במסוף AWS CloudFormation, בחר את הערימה <stack_name>
, ובחר את המזהה הפיזי של -EventApp-*
DDBSeedLambda
ב משאבים קטע. תחת צג, בחר הצג יומני CloudWatch ובדוק את היומנים של הריצה האחרונה לפתרון בעיות.
- כדי לעדכן את קבוצת האבטחה EFS, תחילה קבל את
SecurityGroupId
. אנו משתמשים בקבוצת האבטחה שנוצרה על ידי תבנית CloudFormation, המאפשרת את כל התעבורה בחיבור היוצא. הפעל את הפקודה הבאה:
- קבל
HomeEfsFileSystemId
, שהוא המזהה של אמצעי האחסון EFS של Studio home. הפעל את הפקודה הבאה: - לבסוף, עדכן את קבוצת האבטחה EFS על ידי מתן אפשרות כניסה מקבוצת האבטחה המשותפת עם משימת DataSync באמצעות יציאה 2049. הפעל את הפקודה הבאה:
- מחק וצור מחדש את פרופילי הסטודיו לבחירתך באמצעות אותו שם פרופיל.
- אשר את מצב ההפעלה של מכונת המצב של Step Functions ושחזור ספריית פרופיל הסטודיו על ידי ביצוע השלבים מהתרחיש הראשון.
אתה יכול גם לבדוק את זרימת העבודה של Step Functions באופן ידני עם בחירת כניסות המקור והיעד לשכפול (פרטים נוספים נמצאים ב-README.md ב- מאגר GitHub).
לנקות את
הפעל את הפקודות הבאות כדי לנקות את המשאבים שלך:
מחק את ה SageMakerSecurityGroup
אחרי 20 דקות בערך. מחיקת ה ממשק רשת אלסטי (ENI) יכול לגרום למחסנית להראות כמו DELETE_IN_PROGRESS
במשך זמן מה, אז קבענו בכוונה את קבוצת האבטחה לשמירה. כמו כן, אתה צריך נתק את קבוצת האבטחה הזו מקבוצת האבטחה המנוהלת על ידי SageMaker לפני שתוכל למחוק אותה.
סיכום
Studio הוא IDE רב עוצמה המאפשר למדעני נתונים לפתח, לאמן, לבדוק ולפרוס מודלים במהירות. פוסט זה דן כיצד לגבות ולשחזר את הקבצים המאוחסנים בספריית הבית והמרחב המשותף של מדען נתונים. הדגמנו גם כיצד ארכיטקטורה מונעת אירועים יכולה לעזור להפוך את תהליך השחזור לאוטומטי.
הפתרון שלנו יכול לעזור לשפר את הגמישות של חפצי מידע של מדעני נתונים בתוך Studio, מה שמוביל ליעילות תפעולית בענן AWS. כמו כן, הפתרון הוא מודולרי, כך שתוכל להשתמש ברכיבים הדרושים ולעדכן אותם לשימושך. לדוגמה, השיפור לפתרון זה עשוי להיות שכפול חוצה-חשבונות. אנו מקווים שמה שהדגמנו בפוסט יהווה משאב מועיל לתמיכה ברעיונות אלה.
כדי להתחיל עם Studio, בדוק אמזון SageMaker עבור מדעני נתונים. אנא שלח לנו משוב על פורום AWS עבור SageMaker או דרך אנשי הקשר שלך לתמיכה ב-AWS. אתה יכול למצוא דוגמאות נוספות של סטודיו אצלנו מאגר GitHub.
על הכותבים
קני סאטו הוא מהנדס למידת מכונה ב-AWS, המנחה לקוחות בארכיטקטורה והטמעת פתרונות למידת מכונה. הוא קיבל את התואר השני בהנדסת מחשבים מווירג'יניה טק ועומד על דוקטורט במדעי המחשב. בזמנו הפנוי, תוכלו למצוא אותו בחצר האחורית שלו או בחוץ משחק עם בנותיו המקסימות.
גאוטם נמביאר הוא יועץ DevOps עם AWS. הוא מתעניין במיוחד באדריכלות ובניית פתרונות אוטומטיים, צינורות MLOps, ויצירת דפוסי שיטות עבודה מומלצות לשימוש חוזר ומאובטח של DevOps. בזמנו הפנוי הוא אוהב לשחק ולראות כדורגל.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-backup-and-recovery-using-an-event-driven-serverless-architecture-with-amazon-sagemaker-studio/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 7
- 8
- 9
- a
- להאיץ
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- לרוחב
- פעולה
- מוסיף
- תוספת
- נוסף
- בנוסף
- מנהל
- לאחר
- שוב
- תעשיות
- להתיר
- מאפשר
- מאפשר
- לאורך
- כְּבָר
- גם
- למרות
- אמזון בעברית
- אמזון RDS
- אמזון SageMaker
- סטודיו SageMaker של אמזון
- an
- ו
- אחר
- כל
- API
- האפליקציה
- בקשה
- יישומים
- גישה
- בערך
- ארכיטקטורה
- ARE
- AS
- At
- אימות
- אוטומטי
- אוטומטי
- באופן אוטומטי
- זמינות
- זמין
- לְהִמָנַע
- AWS
- AWS CloudFormation
- בחזרה
- גיבוי
- מבוסס
- BE
- כי
- לפני
- להיות
- הטוב ביותר
- בֵּין
- לחסום
- אבני
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- עסקים
- אבל
- by
- שיחה
- שיחות
- CAN
- מקרה
- מקרים
- CD
- שינוי
- לבדוק
- בחירה
- בחרו
- בחר
- ענן
- קוד
- שיתוף פעולה
- טור
- שילוב
- בהגיבו
- לבצע
- להשלים
- השלמת
- הושלם
- רכיבים
- המחשב
- הנדסת מחשבים
- מדעי מחשב
- מצב
- תנאים
- לאשר
- הקשר
- לשקול
- קונסול
- יועץ
- אנשי קשר
- להמשיך
- לִשְׁלוֹט
- תוֹאֵם
- עלויות
- יכול
- מכוסה
- מכסה
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- נוֹכְחִי
- כיום
- מנהג
- לקוח
- לקוחות
- אישית
- נתונים
- גישה למידע
- מסד נתונים
- בְּרִירַת מֶחדָל
- להפגין
- מופגן
- לפרוס
- פריסה
- פרט
- פרטים
- לפתח
- צעצועי התפתחות
- אחר
- ספריות
- לדון
- לא
- תחום
- שם תחום
- תחומים
- דון
- לא
- ראוי
- כל אחד
- יְעִילוּת
- מופעל
- מהנדס
- הנדסה
- לְהַבטִיחַ
- מבטיח
- לַחֲלוּטִין
- סביבה
- שגיאה
- אירוע
- דוגמה
- דוגמאות
- להתקיים
- קיימים
- צפוי
- לְנַסוֹת
- להסביר
- מסביר
- מעריכי
- חיצוני
- נכשל
- מאפיין
- מָשׁוֹב
- להרגיש
- שדה
- שדות
- שלח
- קבצים
- בסופו של דבר
- ראשון
- תזרים
- מתמקד
- לעקוב
- הבא
- בעד
- התהוות
- פוֹרוּם
- מצא
- מסגרת
- חופשי
- בתדירות גבוהה
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- פונקציונלי
- פונקציות
- לקבל
- Git
- GitHub
- נתן
- נותן
- גרף
- קְבוּצָה
- קבוצה
- לטפל
- יש
- יש
- he
- לעזור
- מועיל
- ברמה גבוהה
- שֶׁלוֹ
- היסטוריה
- מחזיק
- עמוד הבית
- לקוות
- איך
- איך
- אולם
- HTML
- http
- HTTPS
- מאות
- i
- ID
- רעיונות
- זהות
- if
- מדגים
- תמונה
- השפעות
- ליישם
- יושם
- יישום
- לשפר
- in
- כולל
- כולל
- להגדיל
- מידע
- תשתית
- בתחילה
- תשומות
- מוסיף
- מותקן
- למשל
- משולב
- בכוונה
- מעוניין
- מִמְשָׁק
- הופעל
- בעיות
- IT
- פריטים
- שֶׁלָה
- עבודה
- שמירה
- מפתח
- מאוחר יותר
- לשגר
- שכבה
- מוביל
- למידה
- עזיבה
- כמו
- אוהב
- רשימה
- לִטעוֹן
- מיקום
- הגיוני
- נראה
- נראה כמו
- להפסיד
- נמוך
- מכונה
- למידת מכונה
- בעיקר
- לעשות
- לנהל
- הצליח
- באופן ידני
- מיפוי
- מאסטר
- מאי..
- לִפְגוֹשׁ
- תפריט
- יכול
- דקה
- דקות
- טעויות
- ML
- MLOps
- מצב
- מודל
- מודלים
- מודולרי
- מודול
- צג
- יותר
- יתר על כן
- רוב
- מספר
- צריך
- שם
- ניווט
- הכרחי
- צורך
- צרכי
- רשת
- חדש
- הבא
- לא
- נוֹבֶמבֶּר
- מספר
- of
- כבוי
- on
- Onboarding
- ONE
- רק
- לפתוח
- קוד פתוח
- מבצעי
- אפשרות
- אפשרויות
- or
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- יותר
- שֶׁלוֹ
- בעלות
- זגוגית
- פרמטר
- פרמטרים
- חלק
- מסוים
- במיוחד
- דפוסי
- לְבַצֵעַ
- הרשאות
- גופני
- מקום
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- משחק
- אנא
- מְאוּכלָס
- אפשרי
- הודעה
- פוטנציאל
- חזק
- תרגול
- תנאים מוקדמים
- קודם
- בעיה
- בעיות
- תהליך
- הפקה
- פִּריוֹן
- פּרוֹפִיל
- פרופילים
- פּרוֹיֶקט
- תָקִין
- נכסים
- לספק
- מספק
- מטרה
- פיתון
- מהירות
- זמן אמת
- קיבלו
- לאחרונה
- להמליץ
- רשום
- להחלים
- התאוששות
- באזור
- אזורי
- הסרת
- החליף
- שכפול
- מאגר
- נדרש
- נפתרה
- משאב
- משאבים
- אלה
- REST
- לשחזר
- תוצאה
- תוצאות
- לשימוש חוזר
- לחזור
- סקירה
- כלל
- הפעלה
- בעל חכמים
- סם
- אותו
- שמור
- תרחיש
- תרחישים
- מדע
- מדענים
- שְׁנִיָה
- סעיף
- סעיפים
- לבטח
- אבטחה
- לִרְאוֹת
- זרע
- לשלוח
- ללא שרת
- שרות
- שירותים
- סט
- הצבה
- התקנה
- משותף
- צריך
- לְהַצִיג
- הופעות
- פָּשׁוּט
- יחיד
- So
- כדורגל
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- לפתור
- כמה
- אי שם
- מָקוֹר
- מֶרחָב
- ספציפי
- מפורט
- לערום
- ערימות
- החל
- החל
- מדינה
- מצב
- שלב
- צעדים
- אחסון
- חנות
- מאוחסן
- זרם
- זרמים
- מִבְנֶה
- סטודיו
- המשנה
- לאחר מכן
- מוצלח
- בהצלחה
- כזה
- מספיק
- תמיכה
- תומך
- מערכת
- שולחן
- לקחת
- יעד
- המשימות
- משימות
- טק
- טכני
- תבנית
- תבניות
- עשרות
- מסוף
- מבחן
- בדיקות
- זֶה
- השמיים
- המקור
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- לכן
- אלה
- הֵם
- זֶה
- אלה
- דרך
- זמן
- ל
- לקח
- כלי
- כלים
- לעקוב
- תְנוּעָה
- רכבת
- להפעיל
- נָכוֹן
- תור
- שתיים
- סוג
- תחת
- להבין
- ייחודי
- יחידה
- עדכון
- עדכונים
- us
- נוֹהָג
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- באמצעות
- לנצל
- ערך
- וירג'יניה
- נראה
- כֶּרֶך
- רוצה
- רוצה
- רוצה
- צופה
- דֶרֶך..
- we
- המבוסס על האינטרנט
- טוֹב
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- יצטרך
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- תיק עבודות
- עובד
- יאמל
- עוד
- אתה
- זפירנט