אמזון SageMaker JumpStart הוא מרכז למידת מכונה (ML) המציע אלגוריתמים, מודלים ופתרונות ML. עם SageMaker JumpStart, מתרגלי ML יכולים לבחור מתוך רשימה הולכת וגדלה של הביצועים הטובים ביותר וזמינים לציבור דגמי יסוד (FM) כגון BLOOM, לאמה 2, Falcon-40B, דיפוזיה יציבה, OpenLLaMA, פלאן-T5/UL2, או FMs מ קוהרה ו LightOn.
בפוסט זה ובמחברת הנלווית, אנו מדגימים כיצד לפרוס את מודל הבסיס של BloomZ 176B באמצעות SageMaker Python SDK מפושט in אמזון SageMaker JumpStart כנקודת קצה והשתמש בה למשימות שונות של עיבוד שפה טבעית (NLP). אתה יכול גם לגשת לדגמי הבסיס דרך סטודיו SageMaker של אמזון. דגם ה-BloomZ 176B, אחד הדגמים הגדולים ביותר הזמינים לציבור, הוא מודל חדשני המותאם להוראות שיכול לבצע מגוון משימות למידת NLP של צילום מועט ו-Zero-shot תוך-הקשר. כוונון הוראות הוא טכניקה הכוללת כוונון עדין של מודל שפה על אוסף של משימות NLP באמצעות הוראות. למידע נוסף על כוונון הוראות, עיין ב הנחיה אפסית לדגם הבסיס Flan-T5 באמזון SageMaker JumpStart.
למידה אפסית ב-NLP מאפשרת ל-LLM שעבר הכשרה מראש ליצור תגובות למשימות שהוא לא הוכשר במיוחד עבורן. בטכניקה זו מסופק המודל עם טקסט קלט והנחיה המתארת את הפלט הצפוי מהמודל בשפה טבעית. למידה ב-Zero-shot משמשת במגוון משימות NLP, כגון:
- סיווג טקסט רב לשוני וסנטימנטים
- שאלה ותשובה רב לשונית
- יצירת קוד
- ניסוח מחדש של פסקה
- סיכום
- הגיון הגיוני והסקת שפה טבעית
- תשובת שאלה
- סיווג משפטים וסנטימנטים
- יצירת מאמרים דמיוניים על בסיס כותרת
- סיכום כותרת המבוססת על מאמר
למידה של כמה יריות כרוכה באימון מודל לביצוע משימות חדשות על ידי מתן דוגמאות בודדות בלבד. זה שימושי כאשר נתונים מסומנים מוגבלים זמינים להדרכה. למידה של מעט מופעים משמשת במגוון משימות, כולל המשימות הבאות:
- סיכום טקסט
- יצירת קוד
- זיהוי ישות
- תשובת שאלה
- תיקון דקדוק ואיות
- תיאור המוצר והכללה
- סיווג משפטים וסנטימנטים
- צ'טבוט ובינה מלאכותית לשיחה
- יצירת ציוצים
- מכונת תרגום
- סיווג כוונות
על בלום
מודל השפה של BigScience Large Open-Science Open-Access Multilingual (BLOOM) הוא מודל שפות גדולות (LLM) המבוסס על שנאים. BLOOM הוא LLM אוטורגרסיבי מאומן להמשיך טקסט מתוך הנחיה על כמויות עצומות של נתוני טקסט תוך שימוש במשאבי חישוב בקנה מידה תעשייתי. ככזה, הוא מסוגל להוציא טקסט קוהרנטי שכמעט ולא ניתן להבחין בו מטקסט שנכתב על ידי בני אדם. ניתן גם להורות ל-BLOOM לבצע משימות טקסט שלא הוכשר אליהן במפורש על ידי יציאתן כמשימות יצירת טקסט.
עם 176 מיליארד הפרמטרים שלה, BLOOM מסוגלת ליצור טקסט ב-46 שפות טבעיות ו-13 שפות תכנות. עבור כמעט כולם, כמו ספרדית, צרפתית וערבית, BLOOM הוא מודל השפה הראשון עם למעלה מ-100 מיליארד פרמטרים שנוצרו אי פעם. חוקרים יכולים להוריד, להפעיל ולמד את BLOOM לחקור את הביצועים וההתנהגות של LLMs שפותחו לאחרונה עד לפעולות הפנימיות העמוקות ביותר שלהם.
סקירת פתרונות
בפוסט זה, אנו מראים כיצד להשתמש בדגם ה-BloomZ 176B המותאם להוראות המתקדם מבית פנים מחבקות ליצירת טקסט. אתה יכול להשתמש במודל BloomZ 176B עם למידה של מספר יריות ולמידה אפסית עבור משימות NLP רבות, מבלי לכוונן את המודל. אין צורך להכשיר דגם חדש מכיוון שלדגמים כמו BloomZ 176B יש מספר לא מבוטל של פרמטרים כך שהם יכולים להסתגל בקלות להקשרים רבים מבלי לעבור הכשרה מחדש. מודל ה-BloomZ 176B הוכשר עם כמות גדולה של נתונים, מה שהופך אותו לישים עבור משימות רבות למטרות כלליות.
הקוד עבור כל השלבים בהדגמה זו זמין בהמשך מחברה.
כוונון הוראות
הגודל והמורכבות של LLMs התפוצצו בשנים האחרונות. לימודי תואר שני הוכיחו יכולות יוצאות דופן בלימוד הסמנטיקה של השפה הטבעית ויצירת תגובות דמויות אדם. LLMs רבים אחרונים מכוונים עדין עם טכניקה רבת עוצמה הנקראת כוונון הוראות, שעוזר למודל לבצע משימות חדשות או ליצור תגובות להנחיות חדשות ללא כוונון עדין ספציפי להנחיות. מודל מכוון להוראות משתמש בהבנתו של משימות או מושגים קשורים כדי ליצור תחזיות להנחיות חדשות. מכיוון שהטכניקה הזו אינה כרוכה בעדכון משקלי מודל, היא נמנעת מהתהליך שלוקח זמן ויקר מבחינה חישובית הנדרש כדי לכוונן מודל עבור משימה חדשה שלא נראתה בעבר.
כוונון הוראות כולל כוונון עדין של מודל שפה על אוסף של משימות NLP באמצעות הוראות. בטכניקה זו, המודל מאומן לבצע משימות על ידי ביצוע הוראות טקסטואליות במקום מערכי נתונים ספציפיים עבור כל משימה. המודל מכוונן עם קבוצה של דוגמאות קלט ופלט עבור כל משימה, מה שמאפשר למודל להכליל למשימות חדשות שלא הוכשר עליהן במפורש כל עוד מסופקות הנחיות למשימות. כוונון הוראות מסייע לשפר את הדיוק והיעילות של מודלים ומועיל במצבים שבהם מערכי נתונים גדולים אינם זמינים למשימות ספציפיות.
הנדסה מהירה למשימות NLP עם אפס shot ו-NLP בדגמי BLOOM
הנדסה מהירה עוסק ביצירת הנחיה באיכות גבוהה להנחיית המודל לקראת התגובות הרצויות. יש לעצב הנחיות בהתבסס על המשימה ועל מערך הנתונים הספציפיים שבהם נעשה שימוש. המטרה כאן היא לספק לדגם את המידע הדרוש ליצירת תגובות באיכות גבוהה תוך מזעור רעש. זה יכול לכלול מילות מפתח, הקשרים נוספים, שאלות ועוד.
הנחיה מעוצבת היטב יכולה להפוך את המודל ליותר יצירתי ומוכלל כך שיוכל להסתגל בקלות למשימות חדשות. הנחיות יכולות גם לעזור לשלב ידע בתחום במשימות ספציפיות ולשפר את יכולת הפירוש. הנדסה מהירה יכולה לשפר במידה ניכרת את הביצועים של מודלים של למידה אפס שוט ושל מעט יריות. יצירת הנחיות איכותיות דורשת התייחסות מדוקדקת של המשימה העומדת על הפרק, כמו גם הבנה מעמיקה של החוזקות והמגבלות של המודל.
בטבלה הבאה, המודל של BloomZ 176B משמש ליצירת תגובות עבור משימות NLP שונות של צילום אפס ושל מספר יריות. העמודה הראשונה מציגה את המשימה, העמודה השנייה מכילה את ההנחיה שסופקה למודל (כאשר טקסט התבנית הוא מודגש והטקסט הלא מודגש הוא הקלט לדוגמה) והעמודה השלישית היא התגובה מהמודל בעת שאילתה כנגד ההנחיה
עבור כל המשימות הבאות, אנו מגדירים את ההיפרפרמטרים כ-600 כדי להיות max_length
, num_return_sequences
, top_k
להיות 250, top_p
להיות 0.95, וללא דגימה.
המשימות | קלט מהירה | תְפוּקָה |
משימות למידה בזריקת אפס | ||
טקסט רב לשוני או סיווג רגשות (מסינית לאנגלית) | 一个传奇的开端,一个不灭的神话,这不仅仅是一部电影,而是作为丰是作为丰是作为縰,永远彪炳史册。האם היית מדרג את הביקורת הקודמת כחיובית, ניטרלית או שלילית? | חיובי |
מענה על שאלות רב לשוניות (מאנגלית לסינית) | תסביר לי בסינית מסורתית מהי ההפצה לאחור | 梯度反向传播算法是一种机器学习算法,用于训练人工神经网络适该算泦适该算注小化损失函数. |
יצירת קוד | כותב עץ חיפוש בינארי עם O(log(n)) מורכבות חישובית. {code_start} |
def binary_search(a, x): נמוך = 0 high = len(a) – 1 בעוד נמוך <= גבוה: אמצע = (נמוך + גבוה) // 2 אם [אמצע] < x: נמוך = אמצע + 1 elif a[mid] > x: גבוה = אמצע – 1 else לחזור באמצע החזר -1′ ... else לחזור באמצע לחזור נמוך' הפלט קטוע |
ניסוח מחדש של הפסקה | Amazon Web Services (AWS) הכריזה על תשעה עדכונים חדשים עיקריים עבור פלטפורמת למידת המכונה מבוססת הענן שלה, SageMaker. SageMaker שואפת לספק שירות למידת מכונה שניתן להשתמש בו כדי לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של ML כמעט לכל מקרה שימוש. במהלך כנס re:Invent השנה, AWS פרסמה מספר הכרזות כדי לשפר עוד יותר את היכולות של SageMaker.nnאיך היית מנסח את זה בקצרה באמצעות אנגלית?,Amazon Web Services (AWS) הכריזה על תשעה עדכונים חדשים עיקריים עבור פלטפורמת למידת המכונה מבוססת הענן שלה, SageMaker. SageMaker שואפת לספק שירות למידת מכונה שניתן להשתמש בו כדי לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של ML כמעט לכל מקרה שימוש. במהלך כנס re:Invent השנה, AWS פרסמה מספר הכרזות כדי לשפר עוד יותר את היכולות של SageMaker. נהמשפט הנ"ל מאוד מסובך. אנא ספק לי גרסה נרדפת פשוטה המורכבת ממספר משפטים: |
Amazon SageMaker מקבל עדכון משמעותי Amazon Web Services (AWS) הכריזה על תשעה עדכונים חדשים עיקריים עבור פלטפורמת למידת המכונה מבוססת הענן שלה, SageMaker. SageMaker שואפת לספק שירות למידת מכונה שניתן להשתמש בו כדי לבנות, לאמן ולפרוס מודלים של ML כמעט לכל מקרה שימוש |
סיכום | Amazon Comprehend משתמשת בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לחלץ תובנות לגבי התוכן של מסמכים. הוא מפתח תובנות על ידי זיהוי הישויות, ביטויי המפתח, השפה, הרגשות ומרכיבים נפוצים אחרים במסמך. השתמש ב- Amazon Comprehend כדי ליצור מוצרים חדשים המבוססים על הבנת מבנה המסמכים. לדוגמה, באמצעות Amazon Comprehend אתה יכול לחפש עדכונים של רשתות חברתיות לאזכורים של מוצרים או לסרוק מאגר מסמכים שלם לאיתור ביטויי מפתח. אתה יכול לגשת ליכולות ניתוח מסמכים של Amazon Comprehend באמצעות קונסולת Amazon Comprehend או באמצעות ממשקי ה-API של Amazon Comprehend. אתה יכול להפעיל ניתוח בזמן אמת עבור עומסי עבודה קטנים או שאתה יכול להתחיל עבודות ניתוח אסינכרוני עבור ערכות מסמכים גדולות. אתה יכול להשתמש במודלים שהוכשרו מראש ש-Amazon Comprehend מספקת, או שאתה יכול לאמן מודלים מותאמים אישית משלך לסיווג וזיהוי ישויות. כל התכונות של Amazon Comprehend מקבלים מסמכי טקסט מסוג UTF-8 כקלט. בנוסף, סיווג מותאם אישית וזיהוי ישויות מותאם אישית מקבלים קבצי תמונה, קבצי PDF וקבצי Word כקלט. Amazon Comprehend יכולה לבחון ולנתח מסמכים במגוון שפות, בהתאם לתכונה הספציפית. למידע נוסף, ראה שפות נתמכות ב- Amazon Comprehend. יכולת השפה הדומיננטית של Amazon Comprehend יכולה לבחון מסמכים ולקבוע את השפה הדומיננטית עבור מבחר רחב בהרבה של שפות.nn===nכתוב תקציר של הטקסט הקודם באנגלית: |
Amazon Comprehend משתמשת בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לחלץ תובנות לגבי התוכן של מסמכים. הוא מפתח תובנות על ידי זיהוי הישויות, ביטויי המפתח, השפה, הרגשות ומרכיבים נפוצים אחרים במסמך. השתמש ב- Amazon Comprehend כדי ליצור מוצרים חדשים המבוססים על הבנת מבנה המסמכים. לדוגמה, באמצעות Amazon Comprehend אתה יכול לחפש עדכונים של רשתות חברתיות לאזכורים של מוצרים או לסרוק מאגר מסמכים שלם לאיתור ביטויי מפתח. אתה יכול לגשת ליכולות ניתוח מסמכים של Amazon Comprehend באמצעות קונסולת Amazon Comprehend או באמצעות ממשקי ה-API של Amazon Comprehend. אתה יכול להפעיל ניתוח בזמן אמת עבור עומסי עבודה קטנים או שאתה יכול להתחיל עבודות ניתוח אסינכרוני עבור ערכות מסמכים גדולות. אתה יכול להשתמש במודלים שהוכשרו מראש ש-Amazon Comprehend מספקת, או שאתה יכול לאמן מודלים מותאמים אישית משלך לסיווג וזיהוי ישויות. כל התכונות של Amazon Comprehend מקבלים מסמכי טקסט מסוג UTF-8 כקלט. בנוסף, סיווג מותאם אישית וזיהוי ישויות מותאם אישית מקבלים קבצי תמונה, קבצי PDF וקבצי Word כקלט. Amazon Comprehend יכולה לבחון ולנתח מסמכים במגוון שפות, בהתאם לתכונה הספציפית. למידע נוסף, ראה שפות נתמכות ב- Amazon Comprehend. יכולת השפה הדומיננטית של Amazon Comprehend יכולה לבחון מסמכים ולקבוע את השפה הדומיננטית עבור מבחר רחב בהרבה של שפות. |
הגיון הגיוני והסקת שפה טבעית | בהתחשב בכך גביע העולם יצא לדרך בלוס אנג'לס, ארצות הברית. האם זה נובע מכך גביע העולם מתקיים בארצות הברית. כן או לא?, גביע העולם יצא לדרך בלוס אנג'לס, ארצות הברית. שימוש רק בתיאור לעיל ובמה שאתה יודע על העולם, הוא "המונדיאל מתקיים בארצות הברית" נכון בהחלט? כן או לא?, |
יש |
תשובת שאלה | שאלה: מהן התכונות העיקריות של קינדל החדש?nnהקשר: Kindle החדש והחדשני ביותר מאפשר לך לרשום הערות על מיליוני ספרים ומסמכים, לכתוב רשימות ויומנים ועוד. לקוראים שתמיד ייחלו שהם יוכלו לכתוב בספרים האלקטרוניים שלהם, Kindle החדש של אמזון מאפשר להם לעשות בדיוק את זה. Kindle Scribe הוא ה-Kindle הראשון לקריאה וכתיבה ומאפשר למשתמשים להשלים את הספרים והמסמכים שלהם עם הערות, רשימות ועוד. הנה כל מה שאתה צריך לדעת על Kindle Scribe, כולל שאלות נפוצות. ה-Kindle Scribe מקל על הקריאה והכתיבה כפי שהיית עושה על הנייר ה-Kindle Scribe כולל מסך בגודל 10.2 אינץ' נטול בוהק (הגדול מכל מכשירי ה-Kindle), רזולוציה חדה של 300 ppi ו-35 נורות LED קדמיות שמתכווננות אוטומטית לסביבה שלך. התאם אישית את החוויה שלך עם האור החם המתכוונן, גדלי הגופן, מרווח השורות ועוד. זה מגיע עם העט הבסיסי או העט הפרימיום לבחירתך, שבו אתה משתמש כדי לכתוב על המסך כמו שאתה כותב על נייר. הם גם מתחברים בצורה מגנטית לקינדל שלך ולעולם אין צורך לטעון אותם. עט הפרימיום כולל מחק ייעודי וכפתור קיצור להתאמה אישית. ל-Kindle Scribe יש את מירב אפשרויות האחסון מכל מכשירי ה-Kindle: בחר מתוך 8 GB, 16 GB או 32 GB כדי להתאים לרמת הקריאה והכתיבה שלך. nnתשובה |
רשום הערות על מיליוני ספרים ומסמכים, כתוב רשימות ויומנים ועוד |
סיווג משפטים וסנטימנטים | סקירה: נהמהלך הזה כל כך גדול ושוב מסנוור ומשמח אותנוהאם משפט ביקורת הסרט הזה הוא שלילי או חיובי?אפשרויות: n-חיובי n-שלילי | חיובי |
יצירת מאמרים דמיוניים על בסיס כותרת | כותרת: "לאוניברסיטה יש מתקן חדש בפתח"nבהתחשב בכותרת שלעיל של מאמר דמיוני, דמיינו את המאמר.n""" |
הפרויקט של £1.2 מיליון יראה יצירת מרכז הוראה ולמידה חדש באוניברסיטת ההיילנדס והאיים (UHI) באינברנס. הוא ייבנה במקום בו עמד הקולג' למסחר לשעבר של אינברנס. UHI אמר שהמתקן החדש ישמש להוראה ולמידה, כמו גם לתמיכה וניהול של תלמידים. מהאוניברסיטה נמסר כי הוא ישמש גם לכנסים ואירועים. הבניין החדש ייבנה במקום בו עמד הקולג' למסחר של אינברנס לשעבר מהאוניברסיטה נמסר כי הבניין החדש ייבנה באתר של מכללת המסחר לשעבר של אינברנס, שנסגרה ב-2013. נאמר כי המתקן החדש ישמש להוראה ולמידה, כמו גם לתמיכה וניהול של תלמידים. זה ישמש גם לכנסים ואירועים. UHI אמר שהמתקן החדש ייבנה באתר של מכללת המסחר לשעבר של אינברנס מהאוניברסיטה נמסר כי הבניין החדש ייבנה באתר של מכללת המסחר לשעבר של אינברנס, שנסגרה ב-2013. נאמר כי המתקן החדש ישמש להוראה ולמידה, כמו גם לתמיכה וניהול של תלמידים. UHI אמר שהמתקן החדש ייבנה באתר של אינברנס לשעבר... |
סיכום כותרת המבוססת על המאמר | 'הקינדל החדש והחדשני ביותר מאפשר לך לרשום הערות על מיליוני ספרים ומסמכים, לכתוב רשימות ויומנים ועוד. לקוראים שתמיד ייחלו שהם יוכלו לכתוב בספרים האלקטרוניים שלהם, Kindle החדש של אמזון מאפשר להם לעשות בדיוק את זה. Kindle Scribe הוא ה-Kindle הראשון לקריאה וכתיבה ומאפשר למשתמשים להשלים את הספרים והמסמכים שלהם עם הערות, רשימות ועוד. הנה כל מה שאתה צריך לדעת על Kindle Scribe, כולל שאלות נפוצות. ה-Kindle Scribe מקל על הקריאה והכתיבה כפי שהיית עושה על הנייר ה-Kindle Scribe כולל מסך בגודל 10.2 אינץ' נטול בוהק (הגדול מכל מכשירי ה-Kindle), רזולוציה חדה של 300 ppi ו-35 נורות LED קדמיות שמתכווננות אוטומטית לסביבה שלך. התאם אישית את החוויה שלך עם האור החם המתכוונן, גדלי הגופן, מרווח השורות ועוד. זה מגיע עם העט הבסיסי או העט הפרימיום לבחירתך, שבו אתה משתמש כדי לכתוב על המסך כמו שאתה כותב על נייר. הם גם מתחברים בצורה מגנטית לקינדל שלך ולעולם אין צורך לטעון אותם. עט הפרימיום כולל מחק ייעודי וכפתור קיצור להתאמה אישית. ל-Kindle Scribe יש את מירב אפשרויות האחסון מכל מכשירי ה-Kindle: בחר מתוך 8 GB, 16 GB או 32 GB כדי להתאים לרמת הקריאה והכתיבה שלך. נן נןתן לי כותרת טובה למאמר למעלה. |
Kindle Scribe של אמזון: כל מה שאתה צריך לדעת |
משימות למידה מועטות | ||
סיכום | [מקור]: מדעני אמזון, בשיתוף עם חוקרים מאוניברסיטת שפילד, הופכים לראשונה מערך נתונים של מיצוי עובדות ואימות בקנה מידה גדול. מערך הנתונים, הכולל יותר מ-185,000 טענות מגובות ראיות, זמין כדי לקוות לזרז מחקר ופיתוח המטפל בבעיות של חילוץ ואימות עובדות ביישומי תוכנה או שירותים מבוססי ענן המבצעים חילוץ מידע אוטומטי. [סיכום]: חוקרים של אמזון ואוניברסיטה הופכים את מערך הנתונים לחילוץ ואימות של עובדות זמין לציבור. # # # [מקורי]: חברי פריים בארה"ב יכולים לקבל עוד יותר מסירה עד דלת ביתם עם חברות Prime. חברים יכולים כעת ליהנות משנה אחת של Grubhub+ בשווי של $9.99 לחודש בחינם - ללא עלות נוספת לחברות ה-Prime שלהם. כדי להפעיל את העסקה הזו, בקר בכתובת amazon.com/grubhub. הצעה חדשה זו כוללת עמלות משלוח מזון ללא הגבלה של $0 בהזמנות מעל $12, כמו גם הטבות בלעדיות לחברי Grubhub+ ותגמולים כמו אוכל חינם והנחות על הזמנות. בנוסף, סועדים יכולים "לאכול טוב תוך שהם עושים טוב" על ידי הצטרפות לתוכנית Donate the Change של Grubhub, יוזמה התאמת תרומות שגייסה יותר מ-25 מיליון דולר בשנת 2021 לבדה, והועידה ליותר מ-20 ארגוני צדקה ברחבי הארץ. [סיכום]: חברי ראשי בארה"ב יכולים ליהנות משנה אחת של Grubhub+ בחינם, ללא עמלות על משלוח מזון בהזמנות כשירות. # # # [מקור]: מדעני אמזון, בשיתוף עם חוקרים מאוניברסיטת שפילד, הופכים לראשונה מערך נתונים של מיצוי עובדות ואימות בקנה מידה גדול. מערך הנתונים, הכולל יותר מ-185,000 טענות מגובות ראיות, זמין כדי לקוות לזרז מחקר ופיתוח המטפל בבעיות של חילוץ ואימות עובדות ביישומי תוכנה או שירותים מבוססי ענן המבצעים חילוץ מידע אוטומטי. [סיכום]: |
[סיכום]: חוקרים של אמזון ואוניברסיטה הופכים את מערך הנתונים לחילוץ ואימות של עובדות זמין לציבור. |
יצירת קוד | תיאור: כפתור כתום שאומר עצור קוד: עצור # # # תיאור: קופסה כחולה המכילה עיגולים צהובים עם גבולות אדומים קוד: # # # תיאור: כותרת האומרת ברוכים הבאים לבינה מלאכותית קוד: |
קוד: ברוכים הבאים ל-AI ' |
זיהוי ישות | [טקסט]: פרד הוא יזם סדרתי. מייסד שותף ומנכ"ל Platform.sh, הוא היה שותף להקמת Commerce Guys, ספקית מסחר אלקטרוני מובילה של דרופל. המשימה שלו היא להבטיח שכאשר אנו ממשיכים במסע שאפתני לשנות באופן עמוק את האופן שבו נעשה שימוש ונתפס במחשוב ענן, אנו שומרים על רגלינו היטב על הקרקע ונמשיך בצמיחה המהירה ממנה נהנינו עד כה. [שם]: פרד [תפקיד]: מייסד שותף ומנכ"ל [חברה]: Platform.sh # # # [טקסט]: מיקרוסופט (המילה היא קטע של "תוכנת מיקרו מחשבים") נוסדה על ידי ביל גייטס ב-4 באפריל 1975, כדי לפתח ולמכור מתורגמנים BASIC עבור Altair 8800. סטיב באלמר החליף את גייטס כמנכ"ל בשנת 2000, ומאוחר יותר. דמיין אסטרטגיית "התקנים ושירותים". [שם]: סטיב באלמר [תפקיד]: מנכ"ל [חברה]: מיקרוסופט # # # [טקסט]: פרנק ריבוד נולד ב-7 בנובמבר 1955 בליון. הוא בנו של אנטואן ריבוד, המנכ"ל הקודם, שהפך את יצרנית הזכוכית האירופית לשעבר BSN Group לשחקן מוביל בתעשיית המזון. הוא המנכ"ל בדנונה. [שם]: פרנק ריבוד [תפקיד]: מנכ"ל [חברה]: דנונה # # # [טקסט]: דיוויד מלווין הוא איש השקעות ושירותים פיננסיים ב-CITIC CLSA עם ניסיון של למעלה מ-30 שנה בבנקאות השקעות ובפרייבט אקוויטי. כיום הוא יועץ בכיר של CITIC CLSA. |
[שם]: פרד [תפקיד]: מייסד שותף ומנכ"ל [חברה]: Platform.sh |
תשובת שאלה | הקשר: NLP Cloud נוסדה בשנת 2021 כשהצוות הבין שאין דרך קלה למנף באופן אמין את עיבוד השפה הטבעית בהפקה. שאלה: מתי נוסד NLP Cloud? תשובה 2021 # # # הקשר: NLP Cloud פיתח את ה-API שלהם עד אמצע 2020 והם הוסיפו מודלים רבים של קוד פתוח מאומנים מראש מאז. שאלה: מה פיתח NLP Cloud? תשובה: API # # # הקשר: ניתן לעצור את כל התוכניות בכל עת. אתה משלם רק עבור הזמן שבו השתמשת בשירות. במקרה של שדרוג לאחור, תקבל הנחה על החשבונית הבאה שלך. שאלה: מתי ניתן לעצור תוכניות? תשובה: בכל עת # # # הקשר: האתגר העיקרי עם GPT-J הוא צריכת זיכרון. מומלץ להשתמש בתוכנית GPU. שאלה: איזו תוכנית מומלצת עבור GPT-J? תשובה:""" |
תשובה: תוכנית GPU' |
תיקון דקדוק ואיות | אני אוהב ללכת לים. תיקון: אני אוהב ללכת לים. # # # תן לי לקבל את זה! תיקון: תן לי את זה! # # # יש לזה יותר מדי חסרונות. תיקון: יש לו יותר מדי חסרונות. # # # אני לא רוצה ללכת תיקון: |
תיקון: אני לא רוצה ללכת |
תיאור המוצר והכללה | צור תיאור מוצר מתוך מילות מפתח. מילות מפתח: נעליים, נשים, $59 משפט: נעליים יפות לנשים במחיר של 59$. # # # מילות מפתח: מכנסיים, גברים, $69 משפט: מכנסיים מודרניים לגברים, ב-$69 בלבד. # # # מילות מפתח: כפפות, חורף, $19 משפט: כפפות לוהטות להפליא לחורף קר, ב-$19. # # # מילות מפתח: חולצה, גברים, $39 משפט: |
משפט: חולצה מגניבה לגברים, ב-$39 בלבד. |
סיווג משפטים וסנטימנטים | מסר: כשהחללית נחתה על מאדים, האנושות כולה הייתה נרגשת נושא: חלל # # # הודעה: אני אוהב לשחק טניס וגולף. אני מתאמן פעמיים בשבוע. נושא: ספורט # # # מסר: ניהול צוות של אנשי מכירות הוא עבודה קשה אך מתגמלת. נושא: עסקים # # # הודעה: אני מנסה לבשל עוף עם עגבניות. נושא: |
נושא: אוכל |
צ'טבוט ובינה מלאכותית לשיחה | זה דיון בין [אנושי] ו[רובוט]. ה[רובוט] מאוד נחמד ואמפתי. [אנושי]: שלום נעים להכיר אותך. [רובוט]: נעים להכיר גם אותך. # # # [אנושי]: איך זה הולך היום? [רובוט]: לא כל כך נורא, תודה! מה איתך? # # # [אנושי]: אני בסדר, אבל אני קצת עצוב... [רובוט]: אה? למה זה? # # # [אנושי]: חליתי בשפעת [רוֹבּוֹט]: |
[רובוט]: הו לא, אני מצטער לשמוע את זה! |
יצירת ציוצים | מילת מפתח: שווקים ציוץ: קח משוב מהטבע ומהשווקים, לא מאנשים # # # מילת מפתח: ילדים ציוץ: אולי נמות כדי שנוכל לחזור כילדים. # # # מילת מפתח: סטארט-אפים ציוץ: סטארט-אפים לא צריכים לדאוג איך לכבות שריפות, הם צריכים לדאוג איך להפעיל אותן. # # # מילת מפתח: nlp צִיוּץ: |
ציוץ: NLP הוא כלי, לא מטרה. |
מכונת תרגום | חיבוק פנים א révolutionné le NLP. תרגום: חיבוק פנים חולל מהפכה ב-NLP. # # # Cela est בלתי נסבל! תרגום: זה לא ייאמן! # # # Désolé je ne peux pas. תרגום: מצטער אבל אני לא יכול. # # # NLP Cloud מתאפיינת בפריסה של NLP בהקלות ייצור. תִרגוּם: |
תרגום: NLP Cloud מקל על פריסת NLP בייצור. |
סיווג כוונות | אני רוצה להתחיל לקודד מחר כי זה נראה כל כך כיף! כוונה: התחל בקידוד # # # תראה לי בבקשה את התמונות האחרונות שיש לך. כוונה: להציג תמונות # # # חפש בכל הקבצים האלה מהר ככל האפשר. כוונה: חיפוש קבצים # # # אתה יכול בבקשה ללמד אותי סינית בשבוע הבא? כוונה: |
כוונה: למד אותי סינית |
גש לדגם המכוון להוראות של BloomZ 176B ב- SageMaker
SageMaker JumpStart מספק שתי דרכים להתחיל להשתמש בדגמי Bloom המותאמים להוראות: סטודיו SageMaker של אמזון וה-SageMaker SDK. הסעיפים הבאים ממחישים כיצד נראית כל אחת מהאפשרויות הללו וכיצד לגשת אליהן.
גש לדגם עם ה-SDK הפשוט של SageMaker JumpStart
השמיים SDK מפושט של SageMaker JumpStart מאפשר אימון ופריסה מובנים של דגמי SageMaker JumpStart עם כמה שורות קוד. זה נותן לך גישה לכל הספרייה של דגמי SageMaker JumpStart, כולל דגמי היסוד העדכניים ביותר ודגמי יצירת תמונות, ללא צורך לספק כניסות כלשהן מלבד מזהה הדגם.
אתה יכול לנצל את ערכי ברירת המחדל הספציפיים לדגם שאנו מספקים כדי לציין את התצורה, כגון תמונת Docker, סוג מופע ML, מיקום חפץ מודל והיפרפרמטרים, בין היתר. תכונות אלו הן ערכי ברירת מחדל בלבד; אתה יכול לעקוף אותם ולשמור על שליטה מפורטת על דגמי ה-AWS שאתה יוצר. כתוצאה משינויים אלו, המאמץ לכתוב זרימות עבודה של Python כדי לפרוס ולהכשיר מודלים של SageMaker JumpStart צומצם, מה שמאפשר לך להשקיע יותר זמן במשימות החשובות. תכונה זו זמינה בכל האזורים שבהם JumpStart נתמכת, וניתן לגשת אליה באמצעות SageMaker Python SDK גרסה 2.154.0 ואילך.
אתה יכול לפרוס נקודת קצה באופן פרוגרמטי דרך ה-SDK של SageMaker. יהיה עליך לציין את מזהה הדגם של הדגם הרצוי ברכזת המודל של SageMaker ואת סוג המופע המשמש לפריסה. ה-URI של הדגם, המכיל את סקריפט ההסקה, וה-URI של הקונטיינר של Docker מתקבלים דרך ה-SDK של SageMaker. URIs אלה מסופקים על ידי SageMaker JumpStart וניתן להשתמש בהם כדי לאתחל אובייקט מודל של SageMaker לפריסה.
פרוס את המודל ושאל את נקודת הקצה
מחברת זו דורשת מכשירי ipywidget. התקן ipywidgets ולאחר מכן השתמש בתפקיד הביצוע המשויך למחברת הנוכחית כתפקיד חשבון AWS עם גישת SageMaker.
בחר את הדגם שהוכשר מראש
אנו בוחרים את bloomz-176b-fp16
דגם מאומן מראש:
המחברת בסעיפים הבאים משתמשת BloomZ 176B לדוגמא. לרשימה מלאה של דגמי SageMaker שהוכשרו מראש, עיין ב אלגוריתמים מובנים עם טבלת מודל מיומנת מראש.
אחזר חפצים ופרוס נקודת קצה
עם SageMaker, אנו יכולים לבצע הסקה על המודל שהוכשר מראש מבלי לכוונן אותו תחילה על מערך נתונים חדש. אנו מתחילים באחזור של deploy_image_uri
, deploy_source_uri
, ו model_uri
עבור הדגם שהוכשר מראש. כדי לארח את המודל שהוכשר מראש, אנו יוצרים מופע של Sagemaker.model.Model ולפרוס אותו. זה יכול לקחת כמה דקות.
כעת נוכל לפרוס את המודל באמצעות ה-SDK הפשוט של SageMaker JumpStart עם שורות הקוד הבאות:
אנו משתמשים מכולות מסקנות מדגם גדול של SageMaker (LMI). לארח את דגם BloomZ 176B. LMI הוא ערימת תוכנת LLM (מיכל) מובנית ב-AWS שמציעה פונקציות קלות לשימוש ושיפור ביצועים בדגמי AI גנרטיביים. הוא מוטבע עם מקביליות מודל, קומפילציה, קוונטיזציה וערימות אחרות כדי להאיץ מסקנות. לפרטים, עיין ב פרוס את BLOOM-176B ו-OPT-30B ב-Amazon SageMaker עם מסקנות מדגמים גדולים Deep Learning Containers ו-DeepSpeed.
שים לב שפריסה של מודל זה דורשת מופע p4de.24xlarge והפריסה אורכת בדרך כלל כשעה. אם אין לך מכסה עבור המופע הזה, בקש הגדלת מכסה במסוף AWS Service Quotas.
שאל את נקודת הקצה ונתח את התגובה באמצעות פרמטרים שונים כדי לשלוט בטקסט שנוצר
הקלט לנקודת הקצה הוא כל מחרוזת טקסט המעוצבת כ-JSON ומקודדת בפורמט utf-8. הפלט של נקודת הקצה הוא קובץ JSON עם טקסט שנוצר.
בדוגמה הבאה, אנו מספקים טקסט קלט לדוגמה. אתה יכול להזין כל טקסט והמודל חוזה את המילים הבאות ברצף. ניתן ליצור רצפים ארוכים יותר של טקסט על ידי קריאה חוזרת למודל. הקוד הבא מראה כיצד להפעיל נקודת קצה עם ארגומנטים אלה:
אנו מקבלים את הפלט הבא:
['How to make a pasta? boil a pot of water and add salt. Add the pasta to the water and cook until al dente. Drain the pasta.']
גש לדגם ב-SageMaker Studio
אתה יכול גם לגשת לדגמים אלה דרך דף נחיתה של JumpStart בסטודיו. דף זה מפרט פתרונות ML זמינים מקצה לקצה, דגמים מאומנים מראש ומחברות לדוגמה.
בזמן פרסום הפוסט, BloomZ 176B זמין רק ב- us-east-2
אזור.
אתה יכול לבחור את כרטיס הדגם BloomZ 176B כדי להציג את המחברת.
לאחר מכן תוכל לייבא את המחברת כדי להפעיל את המחברת הלאה.
לנקות את
כדי להימנע מחיובים מתמשכים, מחק את נקודות הקצה של SageMaker. אתה יכול למחוק את נקודות הקצה דרך מסוף SageMaker או מהמחברת של SageMaker Studio באמצעות הפקודות הבאות:
predictor.delete_model()
predictor.delete_endpoint()
סיכום
בפוסט זה, נתנו סקירה כללית של היתרונות של למידה של אפס יריות ושל למידה מועטת ותיארנו כיצד הנדסה מהירה יכולה לשפר את הביצועים של מודלים מותאמים להוראות. הראינו גם כיצד לפרוס בקלות מודל BloomZ 176B המותאם להוראות מ- SageMaker JumpStart וסיפקנו דוגמאות כדי להדגים כיצד ניתן לבצע משימות NLP שונות באמצעות נקודת הקצה הפרוסה של דגם BloomZ 176B ב- SageMaker.
אנו ממליצים לך לפרוס מודל BloomZ 176B מבית SageMaker JumpStart וליצור הנחיות משלך למקרי שימוש ב-NLP.
למידע נוסף על SageMaker JumpStart, בדוק את הפרטים הבאים:
על הכותבים
ראג'קומאר סמפאטקומאר הוא מנהל חשבון טכני ראשי ב-AWS, המספק ללקוחות הדרכה על יישור טכנולוגיה עסקית ותומך בהמצאה מחדש של המודלים והתהליכים של תפעול הענן שלהם. הוא נלהב בענן ולמידת מכונה. Raj הוא גם מומחה למידת מכונה ועובד עם לקוחות AWS כדי לתכנן, לפרוס ולנהל את עומסי העבודה והארכיטקטורות של AWS שלהם.
ד"ר שין הואנג הוא מדען יישומי עבור אלגוריתמים מובנים של Amazon SageMaker JumpStart ו-Amazon SageMaker. הוא מתמקד בפיתוח אלגוריתמים של למידת מכונה ניתנים להרחבה. תחומי העניין שלו במחקר הם בתחום של עיבוד שפה טבעית, למידה עמוקה הניתנת להסבר על נתונים טבלאיים וניתוח חזק של צבירת מרחב-זמן לא פרמטרית. הוא פרסם מאמרים רבים בכנסים ACL, ICDM, KDD ובכתב העת Royal Statistical Society: Series A.
אוון קרביץ הוא מהנדס תוכנה בחברת Amazon Web Services, עובד על SageMaker JumpStart. הוא נהנה לבשל ולצאת לריצות בניו יורק.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
- BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/zero-shot-and-few-shot-prompting-for-the-bloomz-176b-foundation-model-with-the-simplified-amazon-sagemaker-jumpstart-sdk/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 15%
- 16
- 20
- 2000
- 2013
- 2021
- 24
- 250
- 30
- 32
- 33
- 7
- 8
- a
- יכול
- אודות
- מֵעַל
- לְקַבֵּל
- גישה
- נצפה
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- לרוחב
- להסתגל
- להוסיף
- הוסיף
- תוספת
- נוסף
- כתובות
- מתכוונן
- מנהל
- יתרון
- שוב
- נגד
- AI
- דגמי AI
- מטרות
- AL
- אלגוריתמים
- יישור
- תעשיות
- מאפשר
- מאפשר
- לבד
- גם
- אלטאיר
- תמיד
- am
- אמזון בעברית
- אמזון להתבונן
- אמזון SageMaker
- אמזון SageMaker JumpStart
- אמזון שירותי אינטרנט
- אמזון שירותי אינטרנט (AWS)
- שאפתן
- בין
- כמות
- כמויות
- an
- אנליזה
- לנתח
- ו
- אנג'לס
- הודיע
- הודעות
- כל
- API
- ממשקי API
- ישים
- יישומים
- יישומית
- אַפּרִיל
- ערבית
- ARE
- AREA
- טיעונים
- מאמר
- AS
- המשויך
- At
- לצרף
- תכונות
- מכני עם סלילה אוטומטית
- באופן אוטומטי
- זמין
- לְהִמָנַע
- AWS
- בחזרה
- רע
- בנקאות
- מבוסס
- בסיסי
- BE
- חוף
- יפה
- כי
- היה
- התנהגות
- להיות
- מרוויח
- הטבות
- מלבד
- הטוב ביותר
- בֵּין
- הצעת חוק
- ביל גייטס
- B
- קצת
- לִפְרוֹחַ
- כָּחוֹל
- סיכה
- ספרים
- גבול
- נולד
- אריזה מקורית
- בקצרה
- BSN
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- נבנה
- מובנה
- אבל
- לַחְצָן
- by
- נקרא
- קוראים
- CAN
- יכול לקבל
- לא יכול
- יכולות
- יכולת
- כרטיס
- זהיר
- מקרה
- מקרים
- ליהוק
- נתפס
- מֶרְכָּז
- מנכ"ל
- לאתגר
- שינוי
- שינויים
- טעון
- חיובים
- לבדוק
- ילדים
- סינית
- בחירה
- בחרו
- חוגים
- עִיר
- טענות
- מיון
- סגור
- ענן
- ענן מחשוב
- קיבוץ
- מייסד שותף
- קוד
- סִמוּל
- קוהרנטי
- קר
- שיתוף פעולה
- אוסף
- מִכלָלָה
- טור
- איך
- מגיע
- מגיע
- מסחר
- Common
- חברה
- להשלים
- מורכבות
- מסובך
- לִהַבִין
- מכיל
- מחשוב
- מושגים
- כנס
- כנסים
- תְצוּרָה
- התחשבות
- מורכב
- קונסול
- צְרִיכָה
- מכולה
- מכולות
- מכיל
- תוכן
- הקשרים
- להמשיך
- ממשיך
- לִשְׁלוֹט
- שיחה
- קריר
- לתקן
- עלות
- יכול
- מדינה
- זוג
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- יְצִירָתִי
- כוס
- נוֹכְחִי
- כיום
- מנהג
- לקוחות
- להתאמה אישית
- נתונים
- מערכי נתונים
- דוד
- עסקה
- דילים
- מוקדש
- עמוק
- למידה עמוקה
- העמוק ביותר
- בְּרִירַת מֶחדָל
- נתן
- מסירה
- הדגמה
- להפגין
- מופגן
- תלוי
- לפרוס
- פרס
- פורש
- פריסה
- פריסה
- מְתוּאָר
- תיאור
- עיצוב
- מעוצב
- רצוי
- פרטים
- לקבוע
- לפתח
- מפותח
- מתפתח
- צעצועי התפתחות
- מפתחת
- התקנים
- DID
- למות
- אחר
- הנחה
- הנחות
- דיון
- do
- סַוָר
- מסמך
- מסמכים
- לא
- עושה
- תחום
- דומיננטי
- לתרום
- לא
- דֶלֶת
- מטה
- להוריד בדרגה
- לנקז
- חסרונות
- כל אחד
- בקלות
- קל
- קל לשימוש
- ספרים אלקטרוניים
- מסחר אלקטרוני
- יְעִילוּת
- מאמץ
- אלמנטים
- זכאי
- מוטבע
- מה שמאפשר
- לעודד
- מקצה לקצה
- נקודת קצה
- מהנדס
- הנדסה
- אנגלית
- להנות
- שלם
- ישויות
- ישות
- יזם
- סביבה
- הון עצמי
- אֵירוֹפִּי
- אֲפִילוּ
- אירועים
- אי פעם
- הכל
- לִבחוֹן
- דוגמה
- דוגמאות
- בלעדי
- הוצאת להורג
- צפוי
- יקר
- ניסיון
- תמצית
- פָּנִים
- מקל
- מתקן
- עובדה
- רחוק
- מהר
- מאפיין
- תכונות
- מָשׁוֹב
- אגרות
- רגליים
- מעטים
- שדות
- שלח
- קבצים
- כספי
- שירותים פיננסיים
- שריפות
- ראשון
- firsttime
- מתמקד
- לעקוב
- הבא
- מזון
- משלוח אוכל
- בעד
- פוּרמָט
- לשעבר
- קרן
- נוסד
- חופשי
- צרפתית
- בתדירות גבוהה
- החל מ-
- חזית
- פונקציות
- נוסף
- לְהַשִׂיג
- גייטס
- מטרה כללית
- ליצור
- נוצר
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- לקבל
- נותן
- מטרה
- הולך
- גולף
- טוב
- GPU
- גדול
- מאוד
- קרקע
- קְבוּצָה
- גדל
- צמיחה
- אַחֲרָיוּת
- הדרכה
- מדריך
- יד
- יש
- יש
- he
- כותרת
- לִשְׁמוֹעַ
- גובה
- לעזור
- מועיל
- עוזר
- כאן
- גָבוֹהַ
- באיכות גבוהה
- שֶׁלוֹ
- אני מקווה
- המארח
- חַם
- שעה
- איך
- איך
- HTML
- HTTPS
- huang
- טבור
- בן אנוש
- אנושיות
- בני אדם
- i
- ID
- if
- תמונה
- דִמיוֹנִי
- תמונה
- לייבא
- לשפר
- in
- כולל
- כולל
- בע"מ
- תעשייה
- מידע
- מיצוי מידע
- יוזמה
- חדשני
- קלט
- תשומות
- תובנות
- להתקין
- למשל
- במקום
- הוראות
- אינטרסים
- פנימי
- אל תוך
- לחקור
- השקעה
- בנקאות השקעות
- לערב
- איים
- IT
- שֶׁלָה
- עבודה
- מקומות תעסוקה
- כתב עת
- מסע
- jpg
- ג'סון
- רק
- שמור
- מפתח
- מילות מפתח
- לדעת
- ידע
- נחיתה
- שפה
- שפות
- גָדוֹל
- בקנה מידה גדול
- הגדול ביותר
- אחרון
- מאוחר יותר
- האחרון
- מוביל
- לִלמוֹד
- למידה
- הוביל
- לתת
- מאפשר לי
- רמה
- תנופה
- סִפְרִיָה
- אוֹר
- כמו
- מגבלות
- מוגבל
- קו
- קווים
- רשימה
- רשימות
- LLM
- מיקום
- ארוך
- עוד
- נראה
- נראה כמו
- ה
- לוס אנג'לס
- אהבה
- נמוך
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- ראשי
- גדול
- לעשות
- עושה
- עשייה
- לנהל
- מנהל
- ניהול
- רב
- שוקי
- מַאְדִים
- דבר
- מאי..
- אולי
- me
- לִפְגוֹשׁ
- להרשם/להתחבר
- חֲבֵרוּת
- זכרון
- גברים
- אזכורים
- מיקרוסופט
- בינוני
- מִילִיוֹן
- מיליונים
- מזעור
- דקות
- משימה
- ML
- מודל
- מודלים
- מודרני
- חוֹדֶשׁ
- יותר
- רוב
- סרט
- מספר
- שם
- טבעי
- עיבוד שפה טבעית
- טבע
- ne
- הכרחי
- צורך
- שלילי
- רשתות
- נטרל
- לעולם לא
- חדש
- מוצרים חדשים
- ניו יורק
- ניו יורק
- החדש ביותר
- הבא
- שבוע הבא
- נחמד
- NLP
- לא
- רעש
- מחברה
- הערות
- רומן
- נוֹבֶמבֶּר
- עַכשָׁיו
- מספר
- אובייקט
- מושג
- of
- כבוי
- הַצָעָה
- הצעה
- המיוחדות שלנו
- oh
- on
- פעם
- ONE
- מתמשך
- רק
- קוד פתוח
- מבצע
- תפעול
- אפשרויות
- or
- כָּתוֹם
- להזמין
- הזמנות
- ארגונים
- מְקוֹרִי
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- תפוקה
- יותר
- לעקוף
- סקירה
- שֶׁלוֹ
- עמוד
- מאמר
- ניירות
- פרמטרים
- לוהט
- תשלום
- אֲנָשִׁים
- עבור
- נתפס
- לְבַצֵעַ
- ביצועים
- ביצוע
- הטבות
- אישית
- ביטויים
- תמונות
- מקום
- תכנית
- תוכניות
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- שחקן
- משחק
- אנא
- ועוד
- עמדה
- חיובי
- אפשרי
- הודעה
- חזק
- ppi
- התחזיות
- חיזוי
- תחזית
- פּרֶמיָה
- קודם
- קוֹדֶם
- מחיר
- ראשוני
- מנהל
- פְּרָטִי
- הון פרטי
- בעיות
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- הפקת
- המוצר
- הפקה
- מוצרים
- מקצועי
- תָכְנִית
- תכנות
- שפות תכנות
- פּרוֹיֶקט
- לספק
- ובלבד
- ספק
- מספק
- מתן
- בפומבי
- לאור
- הוצאה לאור
- גם
- פיתון
- שאלה
- שאלות
- מורם
- מהיר
- ציון
- RE
- חומר עיוני
- הקוראים
- קריאה
- זמן אמת
- הבין
- לאחרונה
- לאחרונה
- הכרה
- זיהוי
- מוּמלָץ
- Red
- מופחת
- באזור
- אזורים
- קָשׁוּר
- ראוי לציון
- שוב ושוב
- לנסח מחדש
- החליף
- מאגר
- לבקש
- נדרש
- דורש
- מחקר
- מחקר ופיתוח
- חוקרים
- החלטה
- משאבים
- תגובה
- תגובות
- תוצאה
- לִשְׁמוֹר
- סקירה
- חוללה מהפכה
- גמילה
- תגמולים
- רובוט
- חָסוֹן
- תפקיד
- מלכותי
- הפעלה
- פועל
- s
- בעל חכמים
- SageMaker Inference
- אמר
- מכירות
- מלח
- אמר
- אומר
- להרחבה
- סריקה
- מַדְעָן
- מדענים
- מסך
- Sdk
- חיפוש
- שְׁנִיָה
- סעיפים
- לִרְאוֹת
- נראה
- מבחר
- למכור
- סמנטיקה
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- תחושה
- משפט
- רגש
- רגשות
- רצף
- סידורי
- סדרה
- סדרה א '
- שרות
- שירותים
- סט
- סטים
- הצבה
- כמה
- צריך
- לְהַצִיג
- הראה
- הופעות
- משמעותי
- פשוט
- since
- אתר
- מצבים
- מידה
- גדל
- קטן
- קטן יותר
- So
- חֶברָתִי
- רשתות חברתיות
- חֶברָה
- תוכנה
- מהנדס תוכנה
- מוצק
- פתרונות
- כמה
- שלה
- ספרדי
- מומחה
- ספציפי
- במיוחד
- מְהִירוּת
- איות
- לבלות
- לערום
- ערימות
- התחלה
- החל
- חברות סטארט
- מדינה-of-the-art
- הברית
- סטטיסטי
- צעדים
- סטיב
- נעצר
- אחסון
- אפשרויות אחסון
- אִסטרָטֶגִיָה
- חוזק
- מחרוזת
- מִבְנֶה
- סטודנט
- סטודיו
- לימוד
- כזה
- כדלקמן
- סיכום
- תוספת
- לספק
- תמיכה
- נתמך
- מסייע
- שם נרדף
- שולחן
- לקחת
- לוקח
- המשימות
- משימות
- הוראה
- נבחרת
- טכני
- תבנית
- מֵאֲשֶׁר
- להודות
- זֶה
- השמיים
- האזור
- העולם
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- אלה
- הֵם
- שְׁלִישִׁי
- זֶה
- דרך
- דרך
- זמן
- דורש זמן רב
- כותרת
- ל
- היום
- מחר
- גַם
- כלי
- קשה
- לקראת
- מסורתי
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- לשנות
- טרנספורמציה
- תרגום
- עץ
- ציוץ
- פעמים
- שתיים
- סוג
- לָנוּ
- הבנה
- מאוחד
- ארצות הברית
- אוניברסיטה
- בלתי מוגבל
- עד
- עדכון
- עדכונים
- עדכון
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- בְּדֶרֶך כְּלַל
- מוערך
- ערכים
- מגוון
- שונים
- Vast
- אימות
- גרסה
- מאוד
- באמצעות
- לצפיה
- כמעט
- לְבַקֵר
- רוצה
- חם
- היה
- מים
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- שבוע
- ברוך הבא
- טוֹב
- מה
- מה
- מתי
- אשר
- בזמן
- לבן
- מי
- כל
- למה
- רחב יותר
- רוחב
- יצטרך
- חוֹרֶף
- עם
- לְלֹא
- נשים
- Word
- מילים
- זרימות עבודה
- עובד
- עובד
- עוֹלָם
- גביע העולם
- לדאוג
- היה
- לכתוב
- כתיבה
- כתוב
- X
- שנה
- שנים
- כן
- עוד
- york
- אתה
- זפירנט
- למידה אפס-שוט