עם כניסתן של רשתות ניידות 5G מהירות, ארגונים ממוקמים בקלות רבה יותר מאי פעם עם ההזדמנות לרתום את ההתכנסות של רשתות התקשורת והענן. כאחד ממקרי השימוש הבולטים עד כה, למידת מכונה (ML) בקצה אפשרה לארגונים לפרוס מודלים של ML קרוב יותר ללקוחות הקצה שלהם כדי להפחית את זמן ההשהיה ולהגביר את ההיענות של היישומים שלהם. לדוגמא, פתרונות מקומות חכמים יכול להשתמש בראייה ממוחשבת כמעט בזמן אמת עבור ניתוח המונים ברשתות 5G, כל זאת תוך צמצום ההשקעה בציוד לרשת חומרה מקומית. קמעונאים יכולים לספק חוויות נטולות חיכוך יותר בדרכים עם עיבוד שפה טבעית (NLP), מערכות המלצות בזמן אמת וזיהוי הונאה. אֲפִילוּ רובוטיקה קרקעית ואווירית יכול להשתמש ב-ML כדי לפתוח פעולות בטוחות ואוטונומיות יותר.
כדי לצמצם את מחסום הכניסה של ML בקצה, רצינו להדגים דוגמה לפריסת מודל מאומן מראש מ אמזון SageMaker ל אורך גל AWS, הכל בפחות מ-100 שורות קוד. בפוסט זה, אנו מדגימים כיצד לפרוס מודל של SageMaker ל-AWS Wavelength כדי להפחית את זמן ההסקה של המודל עבור יישומים מבוססי רשת 5G.
סקירת פתרונות
על פני התשתית הגלובלית המתרחבת במהירות של AWS, AWS Wavelength מביאה את הכוח של מחשוב ענן ואחסון לקצה של רשתות 5G, ופותחת חוויות ניידות ביצועיות יותר. עם AWS Wavelength, אתה יכול להרחיב את הענן הפרטי הווירטואלי שלך (VPC) לאזורי אורך גל התואמים לקצה הרשת של ספק התקשורת ב- ערי 29 על פני הגלובוס. התרשים הבא מציג דוגמה לארכיטקטורה זו.
אתה יכול להצטרף לאזורי אורך הגל בתוך אזור נתון דרך קונסולת הניהול של AWS או ממשק שורת הפקודה של AWS (AWS CLI). למידע נוסף על פריסת יישומים מבוזרים גיאוגרפיים ב-AWS Wavelength, עיין ב פרוס אשכולות EKS של אמזון בפיזור גיאוגרפי ב-AWS Wavelength.
בהתבסס על היסודות שנדונו בפוסט זה, אנו מסתכלים על ML בקצה כעומס עבודה לדוגמה שאיתו ניתן לפרוס ל-AWS Wavelength. כעומס העבודה לדוגמה שלנו, אנו פורסים מודל שהוכשר מראש מ אמזון SageMaker JumpStart.
SageMaker הוא שירות ML מנוהל במלואו המאפשר למפתחים לפרוס בקלות מודלים של ML בסביבות ה-AWS שלהם. למרות ש-AWS מציעה מספר אפשרויות לאימון מודלים - מ AWS שוק מודלים ואלגוריתמים מובנים של SageMaker - ישנן מספר טכניקות לפריסת מודלים של ML בקוד פתוח.
JumpStart מספקת גישה למאות אלגוריתמים מובנים עם מודלים מאומנים מראש שניתן לפרוס בצורה חלקה לנקודות הקצה של SageMaker. מתחזוקה חזויה וראייה ממוחשבת ועד לנהיגה אוטונומית וזיהוי הונאה, JumpStart תומך במגוון מקרי שימוש פופולריים עם פריסה בלחיצה אחת על המסוף.
מכיוון ש-SageMaker אינו נתמך באופן מקורי באזורי אורך גל, אנו מדגימים כיצד לחלץ את חפצי המודל מהאזור ולפרוס מחדש אל הקצה. כדי לעשות זאת, אתה משתמש שירות קוברנט של אמזון (Amazon EKS) אשכולות וקבוצות צמתים ב-Wavelength Zones, ולאחר מכן יצירת מניפסט פריסה עם תמונת המכולה שנוצרה על ידי JumpStart. התרשים הבא ממחיש ארכיטקטורה זו.
תנאים מוקדמים
כדי להקל ככל האפשר, ודא שבחשבון AWS שלך מופעל אזורי אורך גל. שימו לב שהשילוב הזה זמין רק ב us-east-1
ו us-west-2
, ואתה תשתמש us-east-1
למשך ההדגמה.
כדי להצטרף ל-AWS Wavelength, בצע את השלבים הבאים:
- במסוף VPC של אמזון, בחר אזורים תחת הגדרות ולבחור ארה"ב מזרח (Verizon) / us-east-1-wl1.
- בחרו ניהול.
- בחר הצטרפה.
- בחרו עדכן אזורים.
צור תשתית AWS Wavelength
לפני שנמיר את נקודת הקצה המקומית של מודל SageMaker לפריסת Kubernetes, אתה יכול ליצור אשכול EKS באזור אורך גל. לשם כך, פרוס אשכול EKS של אמזון עם קבוצת צמתים באורך גל AWS. למידע נוסף, אתה יכול לבקר מדריך זה בבלוג של AWS Containers or מאגר 5GEdgeTutorials של Verizon לדוגמא אחת כזו.
לאחר מכן, באמצעות an AWS Cloud9 סביבה או סביבת פיתוח אינטראקטיבית (IDE) לפי בחירה, הורד את חבילות SageMaker הנדרשות ו דוקר להלחין, תלות מרכזית של JumpStart.
צור חפצי מודל באמצעות JumpStart
ראשית, ודא שיש לך AWS זהות וניהול גישה (IAM) תפקיד ביצוע עבור SageMaker. למידע נוסף, בקר תפקידי SageMaker.
- שימוש דוגמה זו, צור קובץ בשם train_model.py שמשתמש בערכת פיתוח התוכנה של SageMaker (SDK) כדי לאחזר מודל בנוי מראש (החלף עם שם המשאב של אמזון (ARN) של תפקיד הביצוע של SageMaker שלך). בקובץ זה, אתה פורס מודל באופן מקומי באמצעות ה
instance_type
תכונה בmodel.deploy()
פונקציה, שמתחילה קונטיינר Docker בתוך ה-IDE שלך באמצעות כל חפצי המודל הנדרשים שהגדרת:
- לאחר מכן, הגדר
infer_model_id
לזיהוי של דגם SageMaker שבו תרצה להשתמש.
לרשימה מלאה, עיין ב אלגוריתמים מובנים עם טבלת מודל מיומנת מראש. בדוגמה שלנו, אנו משתמשים במודל Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), המשמש בדרך כלל לעיבוד שפה טבעית.
- הפעל את
train_model.py
סקריפט כדי לאחזר את חפצי מודל JumpStart ולפרוס את המודל המאומן מראש למחשב המקומי שלך:
אם שלב זה יצליח, הפלט שלך עשוי להיראות כדלקמן:
בפלט, תראה שלושה חפצים לפי הסדר: תמונת הבסיס להסקת TensorFlow, סקריפט ההסקה שמשרת את המודל והחפצים המכילים את המודל המאומן. למרות שאתה יכול ליצור תמונת Docker מותאמת אישית עם החפצים האלה, גישה אחרת היא לאפשר למצב המקומי של SageMaker ליצור עבורך את תמונת Docker. בשלבים הבאים, אנו מחלצים את תמונת המכולה הפועלת באופן מקומי ופורסים ל מרשם מיכל אלסטי של אמזון (Amazon ECR) וכן לדחוף את חפץ הדגם בנפרד ל שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3).
המר חפצי מצב מקומי לפריסה מרוחקת של Kubernetes
כעת, לאחר שאישרת ש-SageMaker פועל באופן מקומי, בוא נחלץ את מניפסט הפריסה מהמיכל הפועל. השלם את השלבים הבאים:
זהה את המיקום של מניפסט פריסת המצב המקומי של SageMaker: כדי לעשות זאת, חפש בספריית השורש שלנו עבור כל קובץ בשם docker-compose.yaml
.
docker_manifest=$( find /tmp/tmp* -name "docker-compose.yaml" -printf '%T+ %pn' | sort | tail -n 1 | cut -d' ' -f2-)
echo $docker_manifest
זהה את המיקום של חפצי מודל המצב המקומי של SageMaker: לאחר מכן, מצא את הנפח הבסיסי המותקן על מיכל ההסקה המקומי של SageMaker, אשר ישמש בכל צומת עובד EKS לאחר שנעלה את החפץ ל-Amazon s3.
model_local_volume = $(grep -A1 -w "volumes:" $docker_manifest | tail -n 1 | tr -d ' ' | awk -F: '{print $1}' | cut -c 2-) # Returns something like: /tmp/tmpcr4bu_a7</p>
צור עותק מקומי של הפעלת מיכל המסקנות של SageMaker: לאחר מכן, נמצא את תמונת המיכל הפועלת כעת שמריצה את מודל ההסקה שלנו ללמידה מכונה וניצור עותק של המיכל באופן מקומי. זה יבטיח שיש לנו עותק משלנו של תמונת המכולה לשליפה מאמזון ECR.
# Find container ID of running SageMaker Local container
mkdir sagemaker-container
container_id=$(docker ps --format "{{.ID}} {{.Image}}" | grep "tensorflow" | awk '{print $1}')
# Retrieve the files of the container locally
docker cp $my_container_id:/ sagemaker-container/
לפני שפועלים על model_local_volume
, אותו נדחוף לאמזון S3, דחף עותק של תמונת Docker הפועלת, כעת ב- sagemaker-container
ספרייה, ל- Amazon Elastic Container Registry. הקפד להחליף region
, aws_account_id
, docker_image_id
ו my-repository:tag
או לעקוב אחר מדריך למשתמש של Amazon ECR. כמו כן, הקפד לשים לב לכתובת האתר הסופית של תמונת ECR (aws_account_id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/my-repository:tag
), שבה נשתמש בפריסת ה-EKS שלנו.
כעת, כשיש לנו תמונת ECR התואמת לנקודת הסיום, צור דלי חדש של Amazon S3 והעתק את החפצים המקומיים של SageMaker (model_local_volume
) לדלי הזה. במקביל, צור ניהול גישה לזהות (IAM) המספק למופעי אמזון EC2 גישה לקריאה של אובייקטים בתוך הדלי. הקפד להחליף עם שם ייחודי עולמי עבור דלי Amazon S3 שלך.
לאחר מכן, כדי להבטיח שכל מופע EC2 מושך עותק של חפץ המודל בעת ההשקה, ערוך את נתוני המשתמש עבור צמתי ה-EKS שלך. בסקריפט נתוני המשתמש שלך, ודא שכל צומת מאחזר את חפצי המודל באמצעות ה-API של S3 בעת ההשקה. הקפד להחליף עם שם ייחודי עולמי עבור דלי Amazon S3 שלך. בהתחשב בכך שנתוני המשתמש של הצומת יכללו גם את סקריפט האתחול EKS, נתוני המשתמש המלאים עשויים להיראות בערך כך.
כעת, אתה יכול לבדוק את המניפסט הקיים של Docker ולתרגם אותו לקובצי מניפסט ידידותיים ל-Kubernetes באמצעות קומפוז, כלי המרה ידוע. הערה: אם אתה מקבל שגיאת תאימות לגרסה, שנה את ה version
תכונה בשורה 27 של docker-compose.yml to “2”
.
לאחר הפעלת Kompose, תראה ארבעה קבצים חדשים: א Deployment
חפץ, Service
חפץ, PersistentVolumeClaim
אובייקט, וכן NetworkPolicy
לְהִתְנַגֵד. עכשיו יש לך את כל מה שאתה צריך כדי להתחיל את הגיחה שלך לתוך Kubernetes בקצה!
פרוס חפצי מודל SageMaker
ודא שהורדת kubectl ו-aws-iam-authenticator ל-AWS Cloud9 IDE שלך. אם לא, עקוב אחר מדריכי ההתקנה:
כעת, השלם את השלבים הבאים:
שנה את service/algo-1-ow3nv
אובייקט לשנות ממנו את סוג השירות ClusterIP
ל NodePort
. בדוגמה שלנו, בחרנו ביציאה 30,007 בתור שלנו NodePort
:
לאחר מכן, עליך לאפשר את ה-NodePort בקבוצת האבטחה עבור הצומת שלך. לשם כך, אחזר את מזהה קבוצת האבטחה והרשימה את ה-NodePort:
לאחר מכן, שנה את ה algo-1-ow3nv-deployment.yaml
מניפסט לעלות את /tmp/model hostPath
ספרייה למכולה. החלף עם תמונת ה-ECR שיצרת קודם לכן:
עם קבצי המניפסט שיצרת מ-Kompose, השתמש ב-kubectl כדי להחיל את ההגדרות על האשכול שלך:
התחבר לדגם 5G Edge
כדי להתחבר לדגם שלך, בצע את השלבים הבאים:
במסוף אמזון EC2, אחזר את ה-IP של הספק של צומת העובד של EKS או השתמש ב-AWS CLI כדי לשאול את כתובת ה-IP של הספק ישירות:
כעת, עם חילוץ כתובת ה-IP של הספק, אתה יכול להתחבר ישירות לדגם באמצעות ה-NodePort. צור קובץ בשם invoke.py
להפעיל את מודל BERT ישירות על ידי מתן קלט מבוסס טקסט שיופעל מול מנתח סנטימנטים כדי לקבוע אם הטון היה חיובי או שלילי:
הפלט שלך צריך להיות דומה לזה:
לנקות את
כדי להרוס את כל משאבי היישום שנוצרו, מחק את צמתי העבודה של AWS Wavelength, מישור הבקרה של EKS וכל המשאבים שנוצרו בתוך ה-VPC. בנוסף, מחק את ריפו ה-ECR המשמש לאירוח תמונת המכולה, את דלי ה-S3 המשמשים לאירוח חפצי דגם SageMaker ואת sagemaker-demo-app-s3 IAM
מדיניות.
סיכום
בפוסט זה, הדגמנו גישה חדשה לפריסת דגמי SageMaker לקצה הרשת באמצעות Amazon EKS ו-AWS Wavelength. כדי ללמוד על שיטות העבודה המומלצות של אמזון EKS על AWS Wavelength, עיין ב פרוס אשכולות EKS של אמזון בפיזור גיאוגרפי ב-AWS Wavelength. בנוסף, כדי ללמוד עוד על Jumpstart, בקר באתר Amazon SageMaker JumpStart מדריך למפתחים או טבלת דגמים זמינים של JumpStart.
על הכותבים
רוברט בלסון הוא עו"ד מפתחים ביחידה העסקית של AWS Worldwide Telecom, המתמחה ב-AWS Edge Computing. הוא מתמקד בעבודה עם קהילת המפתחים ועם לקוחות ארגוניים גדולים כדי לפתור את האתגרים העסקיים שלהם באמצעות אוטומציה, רשתות היברידיות וענן הקצה.
מוחמד אל-מהדר הוא אדריכל פתרונות בכיר ביחידה העסקית העולמית של טלקום ב-AWS. המיקוד העיקרי שלו הוא לעזור לאפשר ללקוחות לבנות ולפרוס עומסי עבודה של Telco ו- Enterprise IT ב-AWS. לפני הצטרפותו ל-AWS, מוחמד עובד בתעשיית הטלקו כבר למעלה מ-13 שנים ומביא ניסיון עשיר בתחומי LTE Packet Core, 5G, IMS ו-WebRTC. מוחמד הוא בעל תואר ראשון בהנדסת תקשורת מאוניברסיטת קונקורדיה.
אוון קרביץ הוא מהנדס תוכנה בחברת Amazon Web Services, עובד על SageMaker JumpStart. הוא נהנה לבשל ולצאת לריצות בניו יורק.
ג'סטין סנט ארנולד הוא מנהל שותף - אדריכלי פתרונות ב-Verizon למגזר הציבורי עם למעלה מ-15 שנות ניסיון בתעשיית ה-IT. הוא תומך נלהב בכוחם של מחשוב קצה ורשתות 5G והוא מומחה בפיתוח פתרונות טכנולוגיים חדשניים הממנפים את הטכנולוגיות הללו. ג'סטין מתלהב במיוחד מהיכולות שמציעות שירותי האינטרנט של אמזון (AWS) באספקת פתרונות מתקדמים עבור לקוחותיו. בזמנו הפנוי, ג'סטין נהנה להתעדכן בטרנדים הטכנולוגיים העדכניים ביותר ולחלוק את הידע והתובנות שלו עם אחרים בתעשייה.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-pre-trained-models-on-aws-wavelength-with-5g-edge-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :הוא
- 1
- 10
- 100
- 11
- שנים 15
- 5G
- 7
- 8
- 9
- a
- אודות
- לְקַבֵּל
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- לרוחב
- פעולה
- בנוסף
- כתובת
- הִתגַלוּת
- עו"ד
- לאחר
- נגד
- אלגוריתמים
- תעשיות
- מאפשר
- למרות
- תמיד
- אמזון בעברית
- אמזון
- אמזון SageMaker
- אמזון SageMaker JumpStart
- אמזון שירותי אינטרנט
- אמזון שירותי אינטרנט (AWS)
- ניתוח
- ו
- אחר
- API
- בקשה
- יישומים
- החל
- גישה
- ארכיטקטורה
- ARE
- אזורים
- AS
- עמית
- עמותה
- At
- אוטומציה
- אוטונומי
- זמין
- AWS
- AWS Cloud9
- מחסום
- בסיס
- BE
- להתחיל
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- אוזן נעל
- מביא
- לִבנוֹת
- מובנה
- עסקים
- by
- נקרא
- CAN
- יכולות
- מקרים
- חָתוּל
- CD
- האתגרים
- שינוי
- בחירה
- בחרו
- עִיר
- לקוחות
- קרוב יותר
- ענן
- Cloud9
- אשכול
- קוד
- COM
- בדרך כלל
- קהילה
- תאימות
- להשלים
- לחשב
- המחשב
- ראייה ממוחשבת
- מחשוב
- מְאוּשָׁר
- לְחַבֵּר
- קונסול
- מכולה
- מכולות
- לִשְׁלוֹט
- התכנסות
- המרה
- להמיר
- ליבה
- תוֹאֵם
- יכול
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- קהל
- כיום
- מנהג
- לקוחות
- חותך
- שיא הטכנולוגיה
- נתונים
- תַאֲרִיך
- מוגדר
- תואר
- למסור
- אספקה
- להפגין
- מופגן
- תלות
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- פריסה
- להרוס
- איתור
- לקבוע
- מפתח
- מפתחים
- מתפתח
- צעצועי התפתחות
- ישירות
- מְנַהֵל
- נָדוֹן
- סַוָר
- להורדה
- נהיגה
- כל אחד
- מוקדם יותר
- בקלות
- מזרח
- הד
- אדג '
- קצה
- השפעה
- לאפשר
- מופעל
- נקודת קצה
- מהנדס
- הנדסה
- לְהַבטִיחַ
- מִפְעָל
- חברות
- נלהב
- כניסה
- סביבה
- סביבות
- ציוד
- שגיאה
- אֲפִילוּ
- אי פעם
- הכל
- דוגמה
- הוצאת להורג
- קיימים
- הרחבת
- ניסיון
- חוויות
- מומחה
- להאריך
- תמצית
- שלח
- קבצים
- סופי
- להתמקד
- מתמקד
- לעקוב
- בעקבות
- הבא
- בעד
- פושט
- הונאה
- גילוי הונאה
- חופשי
- ללא חיכוך
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- יסודות
- נוצר
- לקבל
- נתן
- גלוֹבָּלִי
- ברחבי עולם
- כדור הארץ
- Go
- הולך
- קְבוּצָה
- קבוצה
- מדריך
- מדריך
- חומרה
- רתמת
- יש
- לעזור
- מחזיק
- המארח
- איך
- איך
- HTML
- http
- HTTPS
- מאות
- היברידי
- ID
- זהות
- תמונה
- לייבא
- in
- לכלול
- להגדיל
- תעשייה
- תשתית
- חדשני
- טכנולוגיה חדשנית
- קלט
- תובנות
- להתקין
- למשל
- השתלבות
- אינטראקטיבי
- השקעה
- IP
- כתובת IP
- IT
- תעשיית ה- IT
- הצטרפות
- jpg
- ג'סון
- ג'סטין
- שמירה
- מפתח
- סוג
- ערכה (SDK)
- ידע
- תוויות
- שפה
- גָדוֹל
- חֶבִיוֹן
- האחרון
- לשגר
- לִלמוֹד
- למידה
- תנופה
- כמו
- קו
- קווים
- רשימה
- מקומי
- באופן מקומי
- מיקום
- נראה
- מכונה
- למידת מכונה
- ראשי
- תחזוקה
- לעשות
- הצליח
- ניהול
- מידע נוסף
- מזעור
- ML
- סלולרי
- רשתות אלחוטיות
- מצב
- מודל
- מודלים
- לשנות
- יותר
- רוב
- הר
- שם
- שם
- טבעי
- עיבוד שפה טבעית
- צורך
- שלילי
- רשת
- מבוסס רשת
- רשתות
- רשתות
- חדש
- ניו יורק
- ניו יורק
- הבא
- NLP
- צומת
- צמתים
- רומן
- מספר
- אובייקט
- אובייקטים
- of
- מוצע
- המיוחדות שלנו
- on
- ONE
- קוד פתוח
- תפעול
- הזדמנות
- אפשרויות
- להזמין
- אחרים
- תפוקה
- שֶׁלוֹ
- חבילות
- מקביל
- במיוחד
- לוהט
- נתיב
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- מדיניות
- פופולרי
- מיקום
- חיובי
- אפשרי
- הודעה
- כּוֹחַ
- פרקטיקות
- חיזוי
- קודם
- פְּרָטִי
- תהליך
- בולט
- מספק
- מתן
- ציבורי
- מושך
- דחוף
- מהר
- חומר עיוני
- זמן אמת
- המלצה
- להפחית
- באזור
- רישום
- מרחוק
- להחליף
- בקשות
- נָחוּץ
- משאב
- משאבים
- קמעונאים
- החזרות
- תפקיד
- שורש
- הפעלה
- ריצה
- בטוח יותר
- בעל חכמים
- SageMaker Inference
- Sdk
- בצורה חלקה
- חיפוש
- מגזר
- אבטחה
- נבחר
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- לשרת
- משמש
- שרות
- שירותים
- סט
- שיתוף
- צריך
- הופעות
- פָּשׁוּט
- בפשטות
- So
- תוכנה
- פיתוח תוכנה
- מהנדס תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- לפתור
- משהו
- מתמחה
- התחלות
- הצהרה
- מצב
- שלב
- צעדים
- אחסון
- אִסטרָטֶגִיָה
- לאחר מכן
- להצליח
- כזה
- נתמך
- תומך
- מתג
- מערכות
- תָג
- לקחת
- טכניקות
- טכנולוגיות
- טכנולוגיה
- Telco
- טלקום
- התקשורת
- הנדסת תקשורת
- תבנית
- tensorflow
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אלה
- שְׁלוֹשָׁה
- זמן
- ל
- צליל
- כלי
- מְאוּמָן
- רוֹבּוֹטרִיקִים
- לתרגם
- מגמות
- נָכוֹן
- תחת
- בְּסִיסִי
- ייחודי
- יחידה
- אוניברסיטה
- לפתוח
- נעילה
- עדכן
- כתובת האתר
- להשתמש
- משתמש
- v1
- ערך
- מגוון
- מָקוֹם מִפגָשׁ
- ורייזון
- גרסה
- באמצעות
- וירטואלי
- חזון
- לְבַקֵר
- כֶּרֶך
- כרכים
- רציתי
- עושר
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- מוכר
- אם
- אשר
- בזמן
- יצטרך
- עם
- בתוך
- עובד
- עובד
- עולמי
- היה
- יאמל
- שנים
- אתה
- YouTube
- זפירנט
- אזורי