Połączenia Dobrze zaprojektowany, niestandardowy obiektyw IDP jest przeznaczony dla wszystkich klientów AWS, którzy używają AWS do uruchamiania rozwiązań inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP) i szukają wskazówek, jak zbudować bezpieczne, wydajne i niezawodne rozwiązanie IDP na AWS.
Budowanie gotowego do produkcji rozwiązania w chmurze wiąże się z szeregiem kompromisów między zasobami, czasem, oczekiwaniami klientów i wynikami biznesowymi. The Dobrze zaprojektowany framework AWS pomaga zrozumieć korzyści i ryzyko związane z decyzjami podejmowanymi podczas tworzenia obciążeń w AWS. Korzystając ze Framework, poznasz najlepsze praktyki operacyjne i architektoniczne dotyczące projektowania i obsługi niezawodnych, bezpiecznych, wydajnych, opłacalnych i zrównoważonych obciążeń w chmurze.
Projekt IDP zwykle łączy optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby przeczytać i zrozumieć dokument oraz wyodrębnić określone terminy lub słowa. IDP Well-Architected Custom Lens opisuje kroki potrzebne do przeprowadzenia przeglądu AWS Well-Architected, który pozwala ocenić i zidentyfikować ryzyko techniczne związane z obciążeniami IDP. Zawiera wskazówki, jak stawić czoła typowym wyzwaniom, jakie widzimy w tej dziedzinie, pomagając w projektowaniu obciążeń IDP zgodnie z najlepszymi praktykami.
Ten post skupia się na filarze niezawodności rozwiązania IDP. Zaczynając od wprowadzenia filaru niezawodności i zasad projektowania, następnie zagłębiamy się w projektowanie i wdrażanie rozwiązania, skupiając się na trzech obszarach: fundamentach, zarządzaniu zmianami i zarządzaniu awariami. Czytając ten post, dowiesz się o filarze Niezawodność w Well-Architected Framework dzięki studium przypadku IDP.
Zasady projektowania
Filar niezawodności obejmuje zdolność rozwiązania IDP do prawidłowego i spójnego przetwarzania dokumentów, kiedy jest to oczekiwane i zgodnie ze zdefiniowanymi regułami biznesowymi. Obejmuje to możliwość obsługi i testowania pełnego przepływu pracy IDP i jego całkowitego cyklu życia.
Istnieje wiele zasad, które mogą pomóc zwiększyć niezawodność. Pamiętaj o nich, omawiając najlepsze praktyki:
- Automatyczne przywracanie po awarii – Monitorując przepływ pracy IDP pod kątem kluczowych wskaźników wydajności (KPI), możesz uruchomić automatyzację w przypadku przekroczenia progu. Umożliwia to śledzenie i automatyczne powiadamianie w przypadku wystąpienia jakiejkolwiek awarii oraz uruchamianie automatycznych procesów odzyskiwania, które obejdą lub naprawią awarię. Na podstawie miar KPI można także przewidywać awarie i podejmować działania zaradcze, zanim one wystąpią.
- Procedury odtwarzania testów – Sprawdź, w jaki sposób przepływ pracy IDP kończy się niepowodzeniem i zweryfikuj procedury odzyskiwania. Korzystaj z automatyzacji, aby symulować różne scenariusze lub odtwarzać scenariusze, które wcześniej prowadziły do niepowodzeń.
- Skaluj i dostosowuj wydajność usług – Monitoruj zapotrzebowanie i wykorzystanie przepływu pracy IDP oraz automatycznie dostosowuj pojemność usług AWS, aby utrzymać optymalny poziom w celu zaspokojenia zapotrzebowania bez nadmiernej lub niedostatecznej podaży. Kontroluj i bądź świadomy przydziałów usług, limitów i ograniczeń usług komponentów IDP, takich jak Ekstrakt z amazonki i Amazon Comprehend.
- Automatyzuj zmiany – Korzystaj z automatyzacji podczas stosowania zmian w infrastrukturze przepływu pracy IDP. Zarządzaj zmianami poprzez automatyzację, które następnie można śledzić i przeglądać.
Obszary skupienia
Zasady projektowania i najlepsze praktyki filaru niezawodności opierają się na spostrzeżeniach zebranych od naszych klientów i społeczności specjalistów technicznych IDP. Wykorzystaj je jako wskazówki i wsparcie przy podejmowaniu decyzji projektowych oraz dostosuj je do wymagań biznesowych dotyczących rozwiązania IDP. Zastosowanie obiektywu dobrze zaprojektowanego IDP pomaga zweryfikować odporność i wydajność projektu rozwiązania IDP oraz zapewnia zalecenia dotyczące usunięcia wszelkich zidentyfikowanych luk.
Poniżej znajdują się obszary najlepszych praktyk w zakresie niezawodności rozwiązania IDP w chmurze:
- Fundamenty – Usługi AI AWS, takie jak Amazon Textract i Amazon Comprehend, zapewniają zestaw miękkich i twardych limitów dla różnych wymiarów użytkowania. Ważne jest, aby przejrzeć te limity i upewnić się, że rozwiązanie IDP przestrzega wszelkich miękkich limitów, nie przekraczając jednocześnie żadnych twardych limitów.
- Zarządzanie zmianami – Traktuj swoje rozwiązanie IDP jak infrastrukturę jako kod (IaC), co pozwala zautomatyzować monitorowanie i zarządzanie zmianami. Korzystaj z kontroli wersji w obrębie komponentów, takich jak infrastruktura i niestandardowe modele Amazon Comprehend, i śledź zmiany aż do momentu wydania.
- Zarządzanie awariami – Ponieważ przepływ pracy IDP jest rozwiązaniem sterowanym zdarzeniami, Twoja aplikacja musi być odporna na obsługę znanych i nieznanych błędów. Dobrze zaprojektowane rozwiązanie IDP może zapobiegać awariom i wytrzymywać awarie w przypadku ich wystąpienia, korzystając z mechanizmów rejestrowania i ponawiania prób. Ważne jest zaprojektowanie odporności w architekturze przepływu pracy IDP i zaplanowanie odzyskiwania po awarii.
Fundamenty
Usługi AWS AI zapewniają gotową inteligencję, taką jak zautomatyzowana ekstrakcja i analiza danych przy użyciu Amazon Textract, Amazon Comprehend i Amazon AI Augmented (Amazon A2I) dla przepływów pracy IDP. Istnieją limity usług (lub przydziały) dla tych usług, aby uniknąć nadmiernej alokacji i ograniczyć liczbę żądań operacji API, chroniąc usługi przed nadużyciami.
Planując i projektując architekturę rozwiązania IDP, należy wziąć pod uwagę następujące najlepsze praktyki:
- Należy pamiętać o niezmiennych limitach, limitach i ograniczeniach usług Amazon Textract i Amazon Comprehend – Akceptowane formaty plików, rozmiar i liczba stron, języki, rotacja dokumentów i rozmiar obrazu to tylko niektóre przykłady twardych limitów dla Amazon Texttract, których nie można zmienić.
- Akceptowane formaty plików obejmują pliki JPEG, PNG, PDF i TIFF. (Obsługiwane są obrazy zakodowane w formacie JPEG 2000 w plikach PDF). Przed użyciem Amazon Textract wymagane jest wstępne przetwarzanie dokumentu, jeśli format pliku nie jest obsługiwany (na przykład Microsoft Word lub Excel). W takim przypadku należy przekonwertować nieobsługiwane formaty dokumentów na format PDF lub obraz.
- Amazon Comprehend ma różne limity dla modeli wbudowanych, modeli niestandardowych i kół zamachowych. Upewnij się, że Twój przypadek użycia jest zgodny z limitami Amazon Comprehend.
- Dostosuj limity usług Amazon Textract i Amazon Comprehend do swoich potrzeb – Kalkulator przydziałów usługi Amazon Textract może pomóc Ci oszacować wartości przydziałów, które obejmą Twój przypadek użycia. Jeśli planujesz przełączanie awaryjne odzyskiwania po awarii między kontami lub regionami dla swojego rozwiązania, powinieneś zarządzać limitami usług między kontami lub regionami. Prosząc o zwiększenie limitów Amazon Textract, postępuj zgodnie z poniższymi zaleceniami:
- Skorzystaj z kalkulatora przydziałów usługi Amazon Textract, aby oszacować optymalną wartość przydziału.
- Zmiany w żądaniach mogą powodować gwałtowny ruch w sieci, wpływając na przepustowość. Użyj kolejkowej architektury bezserwerowej lub innego mechanizmu, aby usprawnić ruch i maksymalnie wykorzystać przydzielone transakcje na sekundę (TPS).
- Zaimplementuj logikę ponawiania, aby obsługiwać ograniczone połączenia i zrywane połączenia.
- Skonfiguruj wykładnicze wycofywanie i jitter, aby poprawić przepustowość.
Zarządzanie zmianami
Aby osiągnąć wyższą niezawodność rozwiązania, należy przewidzieć zmiany w przepływie pracy IDP lub jego środowisku, takie jak skoki popytu lub uszkodzony plik dokumentu. Niektóre z tych zmian są objęte podstawowymi najlepszymi praktykami opisanymi w poprzedniej sekcji, ale same one nie wystarczą, aby uwzględnić zmiany. Należy również wziąć pod uwagę następujące najlepsze praktyki:
- Zastosowanie Amazon Cloud Watch do monitorowania komponentów przepływu pracy IDP, takich jak Amazon Textract i Amazon Comprehend. Zbieraj metryki z przepływu pracy IDP, automatyzuj reakcje na alarmy i wysyłaj powiadomienia zgodnie z wymaganiami przepływu pracy i celów biznesowych.
- Wdróż rozwiązanie przepływu pracy IDP i wszystkie zmiany w infrastrukturze dzięki automatyzacji za pomocą IaC, np Zestaw programistyczny AWS Cloud (AWS CDK) i gotowe konstrukcje IDP AWS CDK. Eliminuje to możliwość wprowadzenia błędu ludzkiego i umożliwia testowanie przed przejściem do środowiska produkcyjnego.
- Jeśli Twój przypadek użycia wymaga niestandardowego modelu Amazon Comprehend, rozważ użycie koła zamachowego, aby uprościć proces ulepszania niestandardowego modelu w miarę upływu czasu. Koło zamachowe koordynuje zadania związane ze szkoleniem i oceną nowej wersji modelu niestandardowego.
- Jeśli wymaga tego Twój przypadek użycia, dostosuj dane wyjściowe funkcji wstępnie wytrenowanych zapytań Amazon Textract poprzez szkolenie i użycie adaptera dla podstawowego modelu Amazon Textract. Podczas tworzenia zapytań dla adapterów należy wziąć pod uwagę następujące najlepsze praktyki:
- Przydziały adapterów definiują powyższe limity szkolenia adapterów. Weź pod uwagę te limity i w razie potrzeby złóż wniosek o zwiększenie limitu usług:
- Maksymalna liczba adapterów – Dozwolona liczba adapterów (w ramach jednego adaptera można mieć kilka wersji adapterów).
- Maksymalna liczba wersji adaptera utworzonych miesięcznie – Liczba pomyślnych wersji adapterów, które można utworzyć miesięcznie na konto AWS.
- Maksymalna liczba wersji adapterów w toku – Liczba wersji adapterów w toku (szkolenia adapterów) na konto.
- Upewnij się, że korzystasz z zestawu dokumentów reprezentatywnych dla Twojego przypadku użycia (minimum pięć dokumentów szkoleniowych i pięć dokumentów testowych).
- Dostarcz jak najwięcej dokumentów na szkolenie (do 2,500 stron dokumentów szkoleniowych i 1,000 w przypadku dokumentów testowych).
- Dodawaj adnotacje do zapytań, korzystając z różnych odpowiedzi. Na przykład, jeśli odpowiedź na zapytanie brzmi „Tak” lub „Nie”, próbki z adnotacjami powinny zawierać zarówno wystąpienia „Tak”, jak i „Nie”.
- Zachowaj spójność stylu adnotacji i opisywania pól spacjami.
- Użyj dokładnego zapytania używanego w szkoleniu do wnioskowania.
- Po każdej rundzie szkolenia adaptera przejrzyj metryki wydajności, aby określić, czy musisz dalej udoskonalać adapter, aby osiągnąć swoje cele. Prześlij nowy zestaw dokumentów do szkolenia lub przejrzyj adnotacje w dokumencie, które mają niskie wyniki dokładności przed rozpoczęciem nowego szkolenia, aby utworzyć ulepszoną wersję adaptera.
- Użyj
AutoUpdate
funkcja dla niestandardowych adapterów. Ta funkcja podejmuje próbę automatycznego ponownego szkolenia, jeśliAutoUpdate
flaga jest włączona na adapterze.
- Przydziały adapterów definiują powyższe limity szkolenia adapterów. Weź pod uwagę te limity i w razie potrzeby złóż wniosek o zwiększenie limitu usług:
Zarządzanie awariami
Projektując rozwiązanie IDP, ważnym aspektem do rozważenia jest jego odporność oraz sposób radzenia sobie ze znanymi i nieznanymi błędami, które mogą wystąpić. Rozwiązanie IDP powinno mieć możliwość rejestrowania błędów i ponawiania nieudanych operacji na różnych etapach przepływu pracy IDP. W tej sekcji omówimy szczegóły dotyczące projektowania przepływu pracy IDP w celu obsługi błędów.
Przygotuj przepływ pracy IDP, aby zarządzać awariami i wytrzymać je
„Wszystko zawsze zawodzi” – to słynny cytat Wernera Vogelsa, dyrektora technologicznego AWS. Twoje rozwiązanie IDP, jak wszystko inne, w końcu zawiedzie. Pytanie brzmi, jak może wytrzymać awarie bez wpływu na użytkowników rozwiązania IDP. Projekt architektury IDP musi uwzględniać występujące awarie i podejmować działania, aby uniknąć wpływu na dostępność. Należy to zrobić automatycznie i bez wpływu na użytkownika. Weź pod uwagę następujące najlepsze praktyki:
- Zastosowanie Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3) jako skalowalny magazyn danych do przetwarzania dokumentów przepływu pracy IDP. Amazon S3 zapewnia bardzo trwałą infrastrukturę pamięci masowej zaprojektowaną do przechowywania danych o znaczeniu krytycznym i podstawowym.
- Twórz kopie zapasowe wszystkich danych przepływu pracy IDP zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Wdróż strategię odzyskiwania lub odtwarzania danych w przypadku ich utraty. Dostosuj tę strategię do zdefiniowanych celów dotyczących punktu odzyskiwania (RPO) i docelowego czasu odzyskiwania (RTO), które spełniają Twoje wymagania biznesowe.
- Jeśli to konieczne, zaplanuj i wdroż strategię przełączania awaryjnego swojego rozwiązania IDP na kontach i regionach AWS.
- Skorzystaj z tekstu Amazona
OutputConfig
funkcja i Amazon ComrehendOutputDataConfig
funkcja przechowywania wyników przetwarzania asynchronicznego z Amazon Textract lub Amazon Comprehend w wyznaczonym zasobniku S3. Dzięki temu przepływ pracy może być kontynuowany od tego momentu, zamiast powtarzać wywołanie Amazon Textract lub Amazon Comprehend. Poniższy kod pokazuje, jak uruchomić asynchroniczne zadanie API Amazon Textract w celu analizy dokumentu i przechowywania zaszyfrowanych wyników wnioskowania w zdefiniowanym zasobniku S3. Dodatkowe informacje można znaleźć w Dokumentacja klienta Amazon Text.
Zaprojektuj przepływ pracy IDP, aby zapobiec awariom
Niezawodność obciążenia zaczyna się od decyzji projektowych podejmowanych z góry. Wybór architektury będzie miał wpływ na zachowanie obciążenia i jego odporność. Aby poprawić niezawodność swojego rozwiązania IDP, postępuj zgodnie z poniższymi najlepszymi praktykami.
Po pierwsze, zaprojektuj architekturę zgodnie z przepływem pracy IDP. Chociaż etapy przepływu pracy IDP mogą się różnić i zależeć od przypadku użycia i wymagań biznesowych, etapy przechwytywania danych, klasyfikacji dokumentów, wyodrębniania tekstu, wzbogacania treści, przeglądania i sprawdzania poprawności oraz wykorzystania są zazwyczaj częściami przepływu pracy IDP. Te dobrze zdefiniowane etapy można wykorzystać do oddzielenia funkcjonalności i odizolowania ich w przypadku awarii.
Możesz użyć Usługa Amazon Simple Queue (Amazon SQS) w celu oddzielenia etapów przepływu pracy IDP. Wzorzec oddzielenia pomaga odizolować zachowanie komponentów architektury od innych komponentów, które są od niego zależne, zwiększając odporność i zwinność.
Po drugie, kontroluj i ograniczaj ponowne próby połączeń. Usługi AWS, takie jak Amazon Textract, mogą zawieść, jeśli przekroczona zostanie maksymalna przydzielona liczba TPS, co spowoduje ograniczenie przepustowości aplikacji lub zerwanie połączenia.
Należy zarządzać ograniczaniem i przerywaniem połączeń, automatycznie ponawiając operację (zarówno operacje synchroniczne, jak i asynchroniczne). Należy jednak również określić ograniczoną liczbę ponownych prób, po których operacja zakończy się niepowodzeniem i zgłosi wyjątek. Jeśli wykonasz zbyt wiele połączeń z Amazon Textract w krótkim czasie, spowoduje to ograniczenie połączeń i wysłanie wiadomości ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
w odpowiedzi operacyjnej.
Ponadto użyj wykładniczy backoff i jitter dla ponownych prób poprawy przepustowości. Na przykład, używając Amazon Texttract, określ liczbę ponownych prób, dołączając config
parametr podczas tworzenia klienta Amazon Texttract. Zalecamy liczbę ponownych prób wynoszącą pięć. W poniższym przykładowym kodzie używamy metody config
parametr umożliwiający automatyczne ponawianie operacji w trybie adaptacyjnym i maksymalnie pięć ponownych prób:
Skorzystaj z zestawów SDK AWS, takich jak AWS SDK dla Pythona (Boto3), do pomocy ponawianie połączeń z klientami do usług AWS, takich jak Amazon Textract i Amazon Comprehend. Są trzy dostępne tryby ponawiania prób:
- Tryb starszej wersji – Ponowne próby powodują ograniczoną liczbę błędów i wyjątków i obejmują wykładnicze wycofywanie o współczynnik podstawowy wynoszący 2.
- tryb standardowy – Standaryzuje logikę i zachowanie ponownych prób zgodne z innymi pakietami SDK AWS i rozszerza funkcjonalność ponownych prób w porównaniu z trybem starszej wersji. Każda ponowna próba będzie obejmować wykładnicze wycofywanie o współczynnik podstawowy wynoszący 2 przez maksymalny czas wycofywania wynoszący 20 sekund.
- Tryb adaptacyjny – Zawiera wszystkie funkcje trybu standardowego i wprowadza ograniczenie szybkości po stronie klienta poprzez wykorzystanie zasobnika tokenów i zmiennych limitów szybkości, które są dynamicznie aktualizowane przy każdej ponownej próbie. Oferuje elastyczność w zakresie ponownych prób po stronie klienta, która dostosowuje się do odpowiedzi na błąd lub stan wyjątku z usługi AWS. Przy każdej nowej próbie tryb adaptacyjny modyfikuje zmienne limitu szybkości na podstawie błędu, wyjątku lub kodu stanu HTTP przedstawionego w odpowiedzi z usługi AWS. Te zmienne limitu stawki są następnie wykorzystywane do obliczenia nowej stawki za połączenie dla klienta. Każdy wyjątek, błąd lub nieudana odpowiedź HTTP z usługi AWS aktualizuje zmienne limitu szybkości w miarę występowania ponownych prób, aż do osiągnięcia sukcesu, wyczerpania zasobnika tokenów lub osiągnięcia skonfigurowanej maksymalnej wartości prób. Przykłady wyjątków, błędów lub nieudanych odpowiedzi HTTP:
Wnioski
W tym poście udostępniliśmy zasady projektowania, obszary zainteresowania, podstawy i najlepsze praktyki dotyczące niezawodności rozwiązania IDP.
AWS wykorzystuje IDP Well-Architected Lens jako żywe narzędzie. W miarę ewolucji rozwiązań IDP i powiązanych usług AWS AI oraz udostępniania nowych usług AWS, będziemy odpowiednio aktualizować IDP Lens Well-Architected.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o AWS Well-Architected Framework, zajrzyj do AWS dobrze zaprojektowane.
Jeśli potrzebujesz dodatkowych porad ekspertów, skontaktuj się z zespołem obsługi klienta AWS, aby zaangażować architekta rozwiązań specjalistycznych IDP.
O autorach
Rui Cardoso jest architektem rozwiązań partnerskich w Amazon Web Services (AWS). Koncentruje się na AI/ML i IoT. Współpracuje z Partnerami AWS i wspiera ich w tworzeniu rozwiązań w AWS. Kiedy nie pracuje, lubi jeździć na rowerze, wędrować i uczyć się nowych rzeczy.
Brijesh Pati jest architektem rozwiązań dla przedsiębiorstw w AWS. Jego głównym celem jest pomaganie klientom korporacyjnym we wdrażaniu technologii chmurowych do swoich obciążeń. Ma doświadczenie w tworzeniu aplikacji i architekturze korporacyjnej. Pracował z klientami z różnych branż, takich jak sport, finanse, energetyka i usługi profesjonalne. Jego zainteresowania obejmują architektury bezserwerowe i AI/ML.
Mia Czang jest architektem rozwiązań ML dla Amazon Web Services. Współpracuje z klientami w regionie EMEA i dzieli się najlepszymi praktykami w zakresie uruchamiania obciążeń AI/ML w chmurze dzięki swojemu doświadczeniu w matematyce stosowanej, informatyce i AI/ML. Koncentruje się na zadaniach specyficznych dla NLP i dzieli się swoim doświadczeniem jako mówca na konferencjach i autorka książek. W wolnym czasie lubi wędrować, grać w gry planszowe i parzyć kawę.
Tima Condello jest starszym architektem rozwiązań specjalistycznych w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w Amazon Web Services (AWS). Jego zainteresowania skupiają się wokół przetwarzania języka naturalnego i widzenia komputerowego. Tim lubi wykorzystywać pomysły klientów i przekształcać je w skalowalne rozwiązania.
Sherry Ding jest starszym architektem rozwiązań specjalistycznych w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w Amazon Web Services (AWS). Posiada duże doświadczenie w uczeniu maszynowym, czego dowodem jest stopień doktora informatyki. Pracuje głównie z klientami z sektora publicznego nad różnymi wyzwaniami biznesowymi związanymi ze sztuczną inteligencją/ML, pomagając im przyspieszyć proces uczenia maszynowego w chmurze AWS. Kiedy nie pomaga klientom, lubi zajęcia na świeżym powietrzu.
Suyin Wang jest architektem rozwiązań specjalistycznych AI/ML w AWS. Posiada interdyscyplinarne wykształcenie w zakresie uczenia maszynowego, usług informacji finansowej i ekonomii, a także wieloletnie doświadczenie w tworzeniu aplikacji do nauki danych i uczenia maszynowego, które rozwiązują rzeczywiste problemy biznesowe. Lubi pomagać klientom w identyfikowaniu właściwych pytań biznesowych i budowaniu odpowiednich rozwiązań AI/ML. W wolnym czasie uwielbia śpiewać i gotować.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- :ma
- :Jest
- :nie
- $W GÓRĘ
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- zdolność
- O nas
- nadużycie
- przyśpieszyć
- zaakceptowany
- pomieścić
- Stosownie
- odpowiednio
- Konto
- Konta
- precyzja
- Osiągać
- w poprzek
- Działania
- działania
- zajęcia
- adaptive
- dostosowuje się
- dodatek
- Dodatkowy
- Dodatkowe informacje
- adres
- przyjąć
- Korzyść
- wpływający
- Po
- AI
- Usługi AI
- AI / ML
- wyrównać
- wyrównany
- Wszystkie kategorie
- przydzielony
- dozwolony
- Pozwalać
- pozwala
- sam
- wzdłuż
- również
- Chociaż
- Amazonka
- Amazon Comprehend
- Ekstrakt z amazonki
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- wśród
- an
- analiza
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- i
- odpowiedź
- odpowiedzi
- przewidywać
- Przewiduje
- każdy
- api
- Zastosowanie
- Application Development
- aplikacje
- stosowany
- Aplikuj
- Stosowanie
- architektoniczny
- architektura
- SĄ
- obszary
- na około
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- Sztuczna inteligencja (AI)
- AS
- aspekt
- oszacować
- pomagać
- powiązany
- At
- próba
- Próby
- zwiększona
- autor
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- automatycznie
- Automatyzacja
- dostępność
- dostępny
- uniknąć
- świadomy
- AWS
- z powrotem
- tło
- baza
- na podstawie
- BE
- bo
- stają się
- zanim
- zachowanie
- Korzyści
- BEST
- Najlepsze praktyki
- pomiędzy
- deska
- Gry planszowe
- książka
- obie
- budować
- Budowanie
- wbudowany
- biznes
- ale
- by
- obliczać
- wezwanie
- Połączenia
- CAN
- możliwości
- Pojemność
- zdobyć
- walizka
- studium przypadku
- Spowodować
- spowodowanie
- wyzwania
- zmiana
- zmieniony
- Zmiany
- wymiana pieniędzy
- charakter
- rozpoznawanie znaków
- wybory
- klasyfikacja
- klient
- Chmura
- kod
- Kody
- Kawa
- zbierać
- kombajny
- zobowiązany
- wspólny
- społeczności
- składniki
- zrozumieć
- komputer
- Computer Science
- Wizja komputerowa
- Konferencja
- skonfigurowany
- połączenie
- połączenia
- Rozważać
- za
- zgodny
- konsekwentnie
- Ograniczenia
- konstrukty
- konsumpcja
- skontaktuj się
- zawartość
- kontynuować
- kontrola
- konwertować
- prawidłowo
- uszkodzony
- opłacalne
- pokrywa
- pokryty
- Stwórz
- stworzony
- Tworzenie
- CTO
- zwyczaj
- klient
- Klientów
- dostosować
- dane
- Utrata danych
- nauka danych
- przechowywanie danych
- Decyzje
- głęboko
- określić
- zdefiniowane
- Stopień
- Kreowanie
- zależeć
- opisane
- Wnętrze
- zasady projektowania
- wyznaczony
- zaprojektowany
- projektowanie
- detale
- Ustalać
- rozwijanie
- oprogramowania
- różne
- Wymiary
- katastrofa
- dyskutować
- nurkować
- dokument
- dokumenty
- zrobić
- Spadek
- porzucone
- podczas
- dynamicznie
- każdy
- ekonomia
- Edukacja
- efektywność
- wydajny
- więcej
- EMEA
- włączony
- Umożliwia
- obejmuje
- szyfrowane
- energia
- zobowiązany
- dość
- wzbogacenie
- zapewnić
- Enterprise
- Środowisko
- błąd
- Błędy
- oszacowanie
- oceny
- ostatecznie
- wszystko
- ewoluuje
- przykład
- przykłady
- prace
- nadzwyczajny
- przewyższać
- wyjątek
- oczekiwanie
- spodziewany
- doświadczenie
- ekspert
- wykładniczy
- rozciąga się
- rozległy
- Szerokie doświadczenie
- wyciąg
- ekstrakcja
- czynnik
- FAIL
- Failed
- nie
- Brak
- Awarie
- sławny
- Cecha
- Korzyści
- pole
- Łąka
- filet
- Akta
- finansować
- budżetowy
- Informacje finansowe
- pięć
- Elastyczność
- Skupiać
- koncentruje
- skupienie
- obserwuj
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- format
- formularze
- znaleziono
- Fundamenty
- Framework
- Darmowy
- od
- pełny
- funkcjonalności
- Funkcjonalność
- dalej
- Games
- luki
- zebrane
- otrzymać
- Gole
- poradnictwo
- uchwyt
- Prowadzenie
- Ciężko
- Have
- he
- pomoc
- pomoc
- pomaga
- jej
- wyższy
- wysoko
- jego
- W jaki sposób
- How To
- Jednak
- HTML
- http
- HTTPS
- człowiek
- pomysły
- zidentyfikować
- if
- obraz
- zdjęcia
- Rezultat
- wpływ
- wdrożenia
- realizacja
- importować
- ważny
- ważny aspekt
- podnieść
- ulepszony
- poprawy
- in
- zawierać
- obejmuje
- Włącznie z
- Zwiększać
- wzrastający
- wskaźniki
- przemysłowa
- pod wpływem
- Informacja
- Infrastruktura
- spostrzeżenia
- Inteligencja
- Inteligentny
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów
- zamierzony
- zainteresowania
- najnowszych
- Przedstawia
- wprowadzenie
- Wprowadzenie
- Internet przedmiotów
- IT
- JEGO
- Praca
- podróż
- jpg
- Trzymać
- Klawisz
- znany
- język
- Języki
- układ
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Doprowadziło
- Dziedzictwo
- poziom
- wifecycwe
- lubić
- LIMIT
- Ograniczony
- ograniczenie
- Limity
- życie
- zalogowaniu
- logika
- od
- kocha
- niski
- maszyna
- uczenie maszynowe
- głównie
- utrzymać
- robić
- zarządzanie
- i konserwacjami
- wiele
- matematyka
- maksymalny
- Może..
- środków
- mechanizm
- Mechanizmy
- Poznaj nasz
- Metryka
- Microsoft
- może
- nic
- minimum
- ML
- Moda
- model
- modele
- Tryby
- monitor
- monitorowanie
- Miesiąc
- jeszcze
- większość
- musi
- Nazwa
- Naturalny
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Potrzebować
- sieć
- ruch sieciowy
- Nowości
- nlp
- Powiadomienia
- numer
- cel
- Cele
- OCR
- of
- Oferty
- on
- ONE
- działać
- operacyjny
- działanie
- operacyjny
- operacje
- optyczne rozpoznawanie znaków
- Optymalny
- or
- Inne
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- Wynik
- wytyczne
- wydajność
- koniec
- strona
- stron
- parametr
- część
- partnerem
- wzmacniacz
- strony
- Wzór
- dla
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- wykonywania
- okres
- PhD
- Filar
- krok po kroku
- planowanie
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- punkt
- możliwy
- Post
- potencjał
- praktyka
- praktyki
- przedstawione
- zapobiec
- poprzedni
- pierwotny
- Zasady
- problemy
- procedury
- wygląda tak
- procesów
- przetwarzanie
- Produkcja
- profesjonalny
- projekt
- ochrony
- zapewniać
- zapewnia
- publiczny
- Python
- zapytania
- pytanie
- pytania
- zacytować
- podnieść
- Kurs
- ceny
- raczej
- osiągnięty
- Czytaj
- Czytający
- Prawdziwy świat
- uznanie
- polecić
- zalecenia
- Recover
- regeneracja
- odnosić się
- regiony
- związane z
- zwolnić
- niezawodność
- rzetelny
- usuwa
- naprawa
- powtarzać
- przedstawiciel
- zażądać
- wywołań
- wymagać
- wymagany
- wymagania
- Wymaga
- sprężystość
- sprężysty
- Zasoby
- odpowiedź
- Odpowiedzi
- Efekt
- przeglądu
- recenzja
- prawo
- ryzyko
- okrągły
- reguły
- run
- bieganie
- skalowalny
- scenariusze
- nauka
- Sdk
- SDKS
- poszukiwania
- druga
- sekund
- Sekcja
- sektor
- bezpieczne
- widzieć
- wysłać
- wysyła
- senior
- oddzielny
- Serie
- Bezserwerowe
- usługa
- Usługi
- zestaw
- kilka
- shared
- Akcje
- ona
- Short
- powinien
- Targi
- Podpisy
- Prosty
- upraszczać
- pojedynczy
- Rozmiar
- Zwolnij
- gładki
- Miękki
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- obowiązuje
- Głośnik
- specjalista
- specyficzny
- swoiście
- kolce
- SPORTOWE
- etapy
- standard
- początek
- Startowy
- rozpocznie
- Stan
- Rynek
- Cel
- przechowywanie
- sklep
- Strategia
- sznur
- Badanie
- styl
- sukces
- udany
- taki
- wsparcie
- Utrzymany
- Wspierający
- pewnie
- zrównoważone
- sprzęt
- Brać
- biorąc
- zadania
- zespół
- Techniczny
- Technologies
- REGULAMIN
- test
- Testowanie
- XNUMX
- niż
- że
- Połączenia
- ich
- Im
- następnie
- Tam.
- Te
- one
- rzeczy
- to
- tych
- trzy
- próg
- Przez
- wydajność
- Tim
- czas
- do
- żeton
- także
- narzędzie
- Kwota produktów:
- Tps
- śledzić
- ruch drogowy
- Trening
- transakcje
- leczyć
- wyzwalać
- Obrócenie
- zazwyczaj
- dla
- zrozumieć
- nieznany
- aż do
- Aktualizacja
- zaktualizowane
- Nowości
- Stosowanie
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- Użytkownik
- Użytkownicy
- za pomocą
- zazwyczaj
- UPRAWOMOCNIĆ
- uprawomocnienie
- wartość
- Wartości
- różnorodność
- różnorodny
- wersja
- Wersje
- wizja
- chcieć
- we
- sieć
- usługi internetowe
- dobrze zdefiniowane
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- który
- Podczas
- KIM
- będzie
- w
- w ciągu
- bez
- słowo
- słowa
- Praca
- pracował
- workflow
- przepływów pracy
- pracujący
- działa
- lat
- You
- Twój
- zefirnet