Soluții AI generative au potențialul de a transforma afacerile prin creșterea productivității și îmbunătățirea experienței clienților, iar utilizarea modelelor lingvistice mari (LLM) cu aceste soluții a devenit din ce în ce mai populară. Construirea dovezilor de concept este relativ simplă, deoarece este de ultimă oră modele de fundație sunt disponibile de la furnizori specializați printr-un simplu apel API. Prin urmare, organizațiile de diferite dimensiuni și din diferite industrii au început să-și reimagineze produsele și procesele folosind AI generativă.
În ciuda bogăției lor de cunoștințe generale, LLM de ultimă generație au acces doar la informațiile pe care au fost instruiți. Acest lucru poate duce la inexactități faptice (halucinații) atunci când LLM este solicitat să genereze text pe baza informațiilor pe care nu le-a văzut în timpul antrenamentului. Prin urmare, este esențial să reduceți decalajul dintre cunoștințele generale ale LLM și datele dvs. de proprietate pentru a ajuta modelul să genereze răspunsuri mai precise și contextuale, reducând în același timp riscul de halucinații. Metoda tradițională de reglare fină, deși eficientă, poate fi intensivă în calcul, costisitoare și necesită expertiză tehnică. O altă opțiune de luat în considerare este numită Recuperare Augmented Generation (RAG), care oferă LLM-urilor informații suplimentare dintr-o sursă externă de cunoștințe care poate fi actualizată cu ușurință.
În plus, întreprinderile trebuie să asigure securitatea datelor atunci când manipulează date proprietare și sensibile, cum ar fi datele personale sau proprietatea intelectuală. Acest lucru este deosebit de important pentru organizațiile care operează în industrii puternic reglementate, cum ar fi serviciile financiare și asistența medicală și științele vieții. Prin urmare, este important să înțelegeți și să controlați fluxul de date prin intermediul aplicației AI generative: Unde este localizat modelul? Unde sunt prelucrate datele? Cine are acces la date? Vor fi folosite datele pentru a antrena modele, riscând în cele din urmă scurgerea de date sensibile către LLM-urile publice?
Această postare discută despre modul în care întreprinderile pot construi aplicații AI generative precise, transparente și sigure, păstrând în același timp controlul deplin asupra datelor proprietare. Soluția propusă este o conductă RAG care utilizează o stivă de tehnologie nativă AI, ale cărei componente sunt proiectate de la zero cu AI la bază, mai degrabă decât să aibă capacități AI adăugate ca o idee ulterioară. Demonstrăm cum să construim o aplicație RAG end-to-end folosind Modelele de limbaj Cohere prin Amazon Bedrock și Baza de date vectorială Weaviate pe AWS Marketplace. Codul sursă însoțitor este disponibil în depozitul GitHub aferent găzduit de Weaviate. Deși AWS nu va fi responsabil pentru menținerea sau actualizarea codului din depozitul partenerului, încurajăm clienții să se conecteze direct cu Weaviate în legătură cu orice actualizări dorite.
Prezentare generală a soluțiilor
Următoarea diagramă de arhitectură la nivel înalt ilustrează conducta RAG propusă cu o stivă de tehnologie nativă AI pentru construirea de soluții AI generative precise, transparente și sigure.
Ca pas de pregătire pentru fluxul de lucru RAG, o bază de date vectorială, care servește ca sursă externă de cunoștințe, este ingerată cu contextul suplimentar din datele proprietare. Fluxul de lucru RAG real urmează cei patru pași ilustrați în diagramă:
- Utilizatorul introduce interogarea sa.
- Interogarea utilizatorului este utilizată pentru a prelua contextul suplimentar relevant din baza de date vectorială. Acest lucru se realizează prin generarea înglobărilor vectoriale ale interogării utilizatorului cu un model de încorporare pentru a efectua o căutare vectorială pentru a prelua contextul cel mai relevant din baza de date.
- Contextul preluat și interogarea utilizatorului sunt folosite pentru a mări un șablon prompt. Promptul îmbunătățit de recuperare ajută LLM să genereze o finalizare mai relevantă și mai precisă, minimizând halucinațiile.
- Utilizatorul primește un răspuns mai precis pe baza întrebării sale.
Tehnologia nativă AI ilustrată în diagrama arhitecturii are două componente cheie: modele de limbaj Cohere și o bază de date vectorială Weaviate.
Coere modele de limbaj în Amazon Bedrock
Platforma Cohere aduce modele de limbaj cu performanță de ultimă generație întreprinderilor și dezvoltatorilor printr-un simplu apel API. Există două tipuri cheie de capabilități de procesare a limbajului pe care Platforma Cohere le oferă — generative și încorporare — și fiecare este deservită de un tip diferit de model:
- Generarea textului cu Comandă – Dezvoltatorii pot accesa punctele finale care stimulează capabilitățile AI generatoare, permițând aplicații precum conversația, răspunsul la întrebări, redactarea, rezumarea, extragerea de informații și multe altele.
- Reprezentarea textului cu Embed – Dezvoltatorii pot accesa puncte finale care captează semnificația semantică a textului, permițând aplicații precum motoarele de căutare vectoriale, clasificarea și gruparea textului și multe altele. Cohere Embed vine în două forme, un model în limba engleză și un model multilingv, ambele sunt acum disponibil pe Amazon Bedrock.
Platforma Cohere dă putere întreprinderilor să își personalizeze soluția generativă de inteligență artificială în mod privat și în siguranță prin implementarea Amazon Bedrock. Amazon Bedrock este un serviciu cloud complet gestionat care permite echipelor de dezvoltare să creeze și să scaleze rapid aplicații AI generative. ajutând în același timp să vă păstrați datele și aplicațiile în siguranță și private. Datele dvs. nu sunt folosite pentru îmbunătățirea serviciilor, nu sunt niciodată partajate cu furnizorii terți de modele și rămân în Regiune unde este procesat apelul API. Datele sunt întotdeauna criptate în tranzit și în repaus și le puteți cripta folosind propriile chei. Amazon Bedrock acceptă cerințele de securitate, inclusiv eligibilitatea Actului de portabilitate și responsabilitate a asigurărilor de sănătate din SUA (HIPAA) și conformitatea cu Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR). În plus, puteți să integrați în siguranță și să implementați cu ușurință aplicațiile dvs. generative AI folosind instrumentele AWS cu care sunteți deja familiarizați.
Baza de date vectorială Weaviate pe AWS Marketplace
Înțelegeți este o AI-nativ baza de date vectoriala ceea ce face simplu pentru echipele de dezvoltare să construiască aplicații AI generative sigure și transparente. Weaviate este folosit pentru a stoca și căuta atât date vectoriale, cât și obiecte sursă, ceea ce simplifică dezvoltarea prin eliminarea nevoii de a găzdui și integra baze de date separate. Weaviate oferă performanțe de căutare semantică sub secunde și se poate scala pentru a gestiona miliarde de vectori și milioane de chiriași. Cu o arhitectură extensibilă unică, Weaviate se integrează nativ cu modelele de fundație Cohere implementate în Amazon Bedrock pentru a facilita vectorizarea convenabilă a datelor și pentru a-și utiliza capacitățile generative din baza de date.
Baza de date vectoriale native AI Weaviate oferă clienților flexibilitatea de a o implementa ca soluție de tip bring-your-own-cloud (BYOC) sau ca serviciu gestionat. Această vitrină folosește Clusterul Weaviate Kubernetes pe AWS Marketplace, parte a ofertei BYOC a Weaviate, care permite implementarea scalabilă pe bază de container în interiorul chiriașului AWS și al VPC-ului dvs. cu doar câteva clicuri folosind un Formarea AWS Cloud șablon. Această abordare asigură că baza de date vectorială este implementată în regiunea dvs. specifică, aproape de modelele de bază și de datele proprietare, pentru a minimiza latența, pentru a sprijini localitatea datelor și pentru a proteja datele sensibile, abordând în același timp cerințele potențiale de reglementare, cum ar fi GDPR.
Prezentare generală a cazului de utilizare
În secțiunile următoare, demonstrăm cum să construim o soluție RAG utilizând stiva de tehnologie nativă AI cu Cohere, AWS și Weaviate, așa cum este ilustrat în prezentarea generală a soluției.
Exemplul de caz de utilizare generează reclame direcționate pentru listele de sejururi de vacanță pe baza unui public țintă. Scopul este de a utiliza interogarea utilizatorului pentru publicul țintă (de exemplu, „familie cu copii mici”) pentru a prelua cea mai relevantă listă de sejururi de vacanță (de exemplu, o listă cu locuri de joacă în apropiere) și apoi pentru a genera o reclamă pentru listare preluată adaptată publicului țintă.
Setul de date este disponibil de la În interiorul Airbnb și este licențiat sub a Licență internațională Creative Commons Attribution 4.0. Puteți găsi codul însoțitor în GitHub depozit.
Cerințe preliminare
Pentru a urmări și utiliza orice servicii AWS în următorul tutorial, asigurați-vă că aveți un Cont AWS.
Activați componentele stivei de tehnologie nativă AI
În primul rând, trebuie să activați componentele relevante discutate în prezentarea generală a soluției în contul dvs. AWS. Parcurgeți următorii pași:
- In stanga Consola Amazon Bedrock, alege Acces model în panoul de navigare.
- Alege Gestionați accesul la model în partea dreaptă sus.
- Selectați modelele de fundație la alegere și solicitați acces.
Apoi, configurați un cluster Weaviate.
- Abonați-vă la Clusterul Weaviate Kubernetes pe AWS Marketplace.
- Lansați software-ul folosind a Șablon CloudFormation în funcție de Zona de disponibilitate preferată.
Șablonul CloudFormation este pre-populat cu valori implicite.
- Pentru Numele stivei, introduceți un nume de stivă.
- Pentru helmaauthenticationtype, este recomandat să activați autentificarea prin setare
helmauthenticationtype
laapikey
si definind a helmauthenticationapikey. - Pentru helmauthenticationapikey, introduceți cheia dvs. API Weaviate.
- Pentru helmchartversion, introduceți numărul dvs. de versiune. Trebuie să fie cel puțin v.16.8.0. Consultați GitHub repo pentru cea mai recentă versiune.
- Pentru modulele helmenabile, a te asigura
tex2vec-aws
șigenerative-aws
sunt prezente în lista modulelor activate din Weaviate.
Acest șablon durează aproximativ 30 de minute.
Conectați-vă la Weaviate
Parcurgeți următorii pași pentru a vă conecta la Weaviate:
- În Consola Amazon SageMaker, navigheaza catre Instanțe de notebook în panoul de navigare prin Blocnotes > Instanțe de notebook pe stanga.
- Creați o nouă instanță de blocnotes.
- Instalați pachetul client Weaviate cu dependențele necesare:
- Conectați-vă la instanța dvs. Weaviate cu următorul cod:
- Weaviate URL – Accesați Weaviate prin adresa URL a echilibrului de încărcare. În Cloud Elastic de calcul Amazon (Amazon EC2), alegeți Echilibratoare de sarcină în panoul de navigare și găsiți echilibrul de încărcare. Căutați coloana de nume DNS și adăugați
http://
în fața. - Cheia API Weaviate – Aceasta este cheia pe care ați setat-o mai devreme în șablonul CloudFormation (
helmauthenticationapikey
). - Cheie de acces AWS și cheie de acces secretă – Puteți prelua cheia de acces și cheia de acces secretă pentru utilizatorul dvs. în Gestionarea identității și accesului AWS (IAM) consola.
Configurați modulul Amazon Bedrock pentru a activa modelele Cohere
Apoi, definiți o colecție de date (class
) a sunat Listings
pentru a stoca obiectele de date ale listelor, ceea ce este analog cu crearea unui tabel într-o bază de date relațională. În acest pas, configurați modulele relevante pentru a permite utilizarea modelelor de limbaj Cohere găzduite pe Amazon Bedrock nativ din baza de date vectorială Weaviate. Vectorizatorul („text2vec-aws
„) și modulul generativ („generative-aws
„) sunt specificate în definiția de colectare a datelor. Ambele module iau trei parametri:
- "serviciu" - Utilizare "
bedrock
” pentru Amazon Bedrock (în mod alternativ, utilizați „sagemaker
" pentru Amazon SageMaker JumpStart) - "Regiune" – Introduceți regiunea în care este implementat modelul dvs
- "model" – Furnizați numele modelului de fundație
Consultați următorul cod:
Ingerați date în baza de date vectorială Weaviate
În acest pas, definiți structura colecției de date prin configurarea proprietăților acesteia. Pe lângă numele și tipul de date ale proprietății, puteți configura și dacă doar obiectul de date va fi stocat sau dacă va fi stocat împreună cu înglobarea vectorială a acestuia. În acest exemplu, host_name
și property_type
nu sunt vectorizate:
Rulați următorul cod pentru a crea colecția în instanța dvs. Weaviate:
Acum puteți adăuga obiecte la Weaviate. Utilizați un proces de import în lot pentru o eficiență maximă. Rulați următorul cod pentru a importa date. În timpul importului, Weaviate va folosi vectorizatorul definit pentru a crea o încorporare vectorială pentru fiecare obiect. Următorul cod încarcă obiecte, inițializează un proces lot și adaugă obiecte la colecția țintă unul câte unul:
Recuperare Augmented Generation
Puteți construi o conductă RAG prin implementarea unei interogări de căutare generativă pe instanța dvs. Weaviate. Pentru aceasta, mai întâi definiți un șablon prompt sub forma unui șir f care poate prelua interogarea utilizatorului ({target_audience}
) direct și contextul suplimentar ({{host_name}}
, {{property_type}}
, {{description}}
, și {{neighborhood_overview}}
) din baza de date vectorială în timpul execuției:
Apoi, executați o interogare de căutare generativă. Acest lucru solicită modelul generativ definit cu un prompt care constă din interogarea utilizatorului, precum și din datele preluate. Următoarea interogare preia un obiect de listă (.with_limit(1)
) de la Listings
colecție care seamănă cel mai mult cu interogarea utilizatorului (.with_near_text({"concepts": target_audience})
). Apoi interogarea utilizatorului (target_audience
) și proprietățile listelor preluate (["description", "neighborhood", "host_name", "property_type"]
) sunt introduse în șablonul prompt. Vezi următorul cod:
În exemplul următor, puteți vedea că bucata anterioară de cod pentru target_audience = “Family with small children”
preia o listă de la gazda Marre. Șablonul prompt este completat cu detaliile de înregistrare a lui Marre și publicul țintă:
Pe baza promptului de recuperare, modelul Cohere Command generează următoarea reclamă direcționată:
Personalizări alternative
Puteți face personalizări alternative diferitelor componente din soluția propusă, cum ar fi următoarele:
- Modelele lingvistice Cohere sunt, de asemenea, disponibile prin intermediul Amazon SageMaker JumpStart, care oferă acces la modele de bază de ultimă oră și le permite dezvoltatorilor să implementeze LLM-uri Amazon SageMaker, un serviciu complet gestionat care reunește un set larg de instrumente pentru a permite învățarea automată de înaltă performanță și la costuri reduse pentru orice caz de utilizare. Weaviate este integrat și cu SageMaker.
- Un plus puternic la această soluție este Punctul final Cohere Rerank, disponibil prin SageMaker JumpStart. Reclasificarea poate îmbunătăți relevanța rezultatelor căutării din căutarea lexicală sau semantică. Reclasificarea funcționează calculând scorurile de relevanță semantică pentru documentele care sunt preluate de un sistem de căutare și clasificând documentele pe baza acestor scoruri. Adăugarea Rerank la o aplicație necesită doar o singură linie de modificare a codului.
- Pentru a răspunde diferitelor cerințe de implementare ale diferitelor medii de producție, Weaviate poate fi implementat în diferite moduri suplimentare. De exemplu, este disponibil ca descărcare directă de la Site-ul web Weaviate, care continuă Serviciul Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS) sau local prin Docher or Kubernetes. Este disponibil și ca a servicii gestionate care poate rula în siguranță într-un VPC sau ca serviciu public cloud găzduit pe AWS cu o perioadă de încercare gratuită de 14 zile.
- Puteți servi soluția dvs. într-un VPC folosind Cloud virtual virtual Amazon (Amazon VPC), care permite organizațiilor să lanseze servicii AWS într-o rețea virtuală izolată logic, asemănătoare unei rețele tradiționale, dar cu beneficiile infrastructurii scalabile AWS. În funcție de nivelul clasificat de sensibilitate al datelor, organizațiile pot dezactiva și accesul la internet în aceste VPC-uri.
A curăța
Pentru a preveni taxele neașteptate, ștergeți toate resursele pe care le-ați implementat ca parte a acestei postări. Dacă ați lansat stiva CloudFormation, o puteți șterge prin consola AWS CloudFormation. Rețineți că pot exista unele resurse AWS, cum ar fi Magazin Amazon Elastic Block (Amazon EBS) volume și AWS Service Management Service (AWS KMS), care este posibil să nu fie șterse automat atunci când stiva CloudFormation este șters.
Concluzie
Această postare a discutat despre modul în care întreprinderile pot construi aplicații AI generative precise, transparente și sigure, având în același timp control deplin asupra datelor lor. Soluția propusă este o conductă RAG care utilizează o stivă de tehnologie nativă AI ca o combinație de modele de fundație Cohere în Amazon Bedrock și o bază de date vectorială Weaviate pe AWS Marketplace. Abordarea RAG permite întreprinderilor să reducă decalajul dintre cunoștințele generale ale LLM și datele proprietare, reducând în același timp halucinațiile. O stivă de tehnologie nativă AI permite o dezvoltare rapidă și o performanță scalabilă.
Puteți începe să experimentați cu dovezi de concept RAG pentru aplicațiile dvs. AI generative pregătite pentru întreprindere, utilizând pașii descriși în această postare. Codul sursă însoțitor este disponibil în depozitul GitHub aferent. Vă mulțumesc că ați citit. Simțiți-vă liber să oferiți comentarii sau feedback în secțiunea de comentarii.
Despre autori
James Yi este un Senior AI/ML Partner Solutions Architect în echipa Technology Partners COE Tech din Amazon Web Services. Este pasionat de lucrul cu clienții și partenerii întreprinderii pentru a proiecta, implementa și scala aplicații AI/ML pentru a obține valoare de afaceri. În afara serviciului, îi place să joace fotbal, să călătorească și să petreacă timpul cu familia.
Leonie Monigatti este avocat pentru dezvoltatori la Weaviate. Domeniul ei de interes este AI/ML și îi ajută pe dezvoltatori să învețe despre AI generativă. În afara serviciului, ea își împărtășește, de asemenea, cunoștințele în știința datelor și ML pe blogul ei și pe Kaggle.
Meor Amer este avocat pentru dezvoltatori la Cohere, un furnizor de tehnologie de ultimă oră de procesare a limbajului natural (NLP). El ajută dezvoltatorii să construiască aplicații de ultimă oră cu modelele de limbaj mari (LLM-uri) Cohere.
Shun Mao este un Senior AI/ML Partner Solutions Architect în echipa Emerging Technologies din Amazon Web Services. El este pasionat de lucrul cu clienții și partenerii întreprinderilor pentru a proiecta, implementa și scala aplicații AI/ML pentru a le deriva valorile de afaceri. În afara serviciului, îi place să pescuiască, să călătorească și să joace ping-pong.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-enterprise-ready-generative-ai-solutions-with-cohere-foundation-models-in-amazon-bedrock-and-weaviate-vector-database-on-aws-marketplace/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 16
- 17
- 19
- 23
- 30
- 32
- 33
- 7
- 8
- 9
- a
- Despre Noi
- acces
- Conform
- Cont
- responsabilitate
- precis
- peste
- act
- curent
- adăuga
- adăugat
- adăugare
- plus
- Suplimentar
- informatii suplimentare
- În plus,
- adresare
- Adaugă
- adulți
- publicitate
- avocat
- AI
- AI / ML
- Airbnb
- TOATE
- permite
- de-a lungul
- deja
- de asemenea
- alternativă
- Cu toate ca
- mereu
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Amsterdam
- an
- și
- O alta
- telefonic
- Orice
- api
- aplicație
- aplicatii
- abordare
- arhitectură
- SUNT
- ZONĂ
- domenii
- AS
- deoparte
- At
- Atracţii
- audiență
- spori
- augmented
- Autentificare
- în mod automat
- disponibilitate
- disponibil
- departe
- AWS
- Formarea AWS Cloud
- AWS Identity and Access Management (IAM)
- Piața AWS
- echilibrist
- baruri
- bazat
- BE
- deoarece
- deveni
- început
- Beneficiile
- CEL MAI BUN
- între
- miliarde
- Bloca
- Blog
- stimularea
- atât
- POD
- Aduce
- larg
- construi
- Clădire
- afaceri
- întreprinderi
- dar
- by
- cafenele
- apel
- denumit
- CAN
- capacități
- captura
- caz
- satisface
- central
- centru
- Schimbare
- taxe
- Copii
- alegere
- Alege
- Oraș
- clasă
- clasificare
- clasificate
- client
- Închide
- Cloud
- Grup
- clustering
- cod
- colectare
- Coloană
- combinaţie
- cum
- vine
- comentarii
- Commons
- Completă
- completare
- conformitate
- componente
- Compus
- Calcula
- tehnica de calcul
- concept
- Concepte
- configurarea
- Conectați
- Lua în considerare
- Consoleze
- context
- contextual
- Control
- Convenabil
- convenabil
- de conversaţie
- copywriting
- Nucleu
- crea
- Crearea
- crucial
- client
- clienţii care
- personaliza
- ultima generație
- de date
- protejarea datelor
- știința datelor
- securitatea datelor
- Baza de date
- baze de date
- Mod implicit
- defini
- definit
- definire
- definiție
- Oferă
- demonstra
- dependențe
- În funcție
- implementa
- dislocate
- desfășurarea
- deriva
- descriere
- Amenajări
- proiectat
- dorit
- detalii
- Dezvoltator
- Dezvoltatorii
- Dezvoltare
- echipe de dezvoltare
- diferit
- mese
- direcționa
- direct
- discutat
- dns
- documente
- făcut
- Descarca
- în timpul
- fiecare
- Mai devreme
- cu ușurință
- Eficace
- eficiență
- elevat
- eligibilitate
- eliminarea
- încastra
- Încorporarea
- șmirghel
- tehnologii emergente
- imputerniceste
- permite
- activat
- permite
- permițând
- încuraja
- criptate
- un capăt la altul
- Motoare
- Engleză
- asigura
- asigură
- Intrați
- Afacere
- Companii
- intră
- Întreg
- medii
- în cele din urmă
- exemplu
- scump
- experienţă
- Experiențe
- expertiză
- extern
- extracţie
- facilita
- familiar
- familie
- FAST
- DESCRIERE
- Dispunând
- fed-
- feedback-ul
- simţi
- puțini
- Fișier
- financiar
- Servicii financiare
- Găsi
- First
- Pescuit
- Flexibilitate
- Podea
- debit
- Concentra
- urma
- următor
- urmează
- Pentru
- formă
- formulare
- Fundație
- patru
- Gratuit
- încercare gratuită
- din
- faţă
- Complet
- complet
- mai mult
- decalaj
- GDPR
- General
- date generale
- Regulamentul general privind protecția datelor
- genera
- generează
- generator
- generaţie
- generativ
- AI generativă
- GitHub
- oferă
- scop
- Teren
- grup
- Jumătate
- manipula
- Manipularea
- Avea
- având în
- he
- Rubrică
- Sănătate
- de asigurări de sănătate
- de asistență medicală
- inimă
- puternic
- ajutor
- ajutor
- ajută
- ei
- la nivel înalt
- performanta ridicata
- lui
- Acasă
- gazdă
- găzduit
- Cum
- Cum Pentru a
- http
- HTTPS
- Identitate
- if
- ilustrează
- Punere în aplicare a
- import
- important
- îmbunătăţi
- îmbunătățiri
- îmbunătățirea
- in
- Inclusiv
- tot mai mult
- industrii
- informații
- extragerea informațiilor
- Infrastructură
- în interiorul
- instala
- instanță
- asigurare
- integra
- integrate
- integreaza
- intelectual
- de proprietate intelectuală
- Internațional
- Internet
- acces la internet
- în
- izolat
- IT
- ESTE
- jpg
- doar
- A pastra
- păstrare
- Cheie
- chei
- copii
- cunoştinţe
- limbă
- mare
- Latență
- Ultimele
- lansa
- a lansat
- conduce
- Conduce
- scăpa
- AFLAȚI
- învăţare
- cel mai puțin
- stânga
- Nivel
- Autorizat
- Viaţă
- Life Sciences
- Linie
- Listă
- listare
- înregistrări
- viaţă
- LLM
- încărca
- loturile
- local
- la nivel local
- situat
- locaţie
- logic
- Uite
- cautati
- low-cost
- maşină
- masina de învățare
- Mentine
- face
- FACE
- administra
- gestionate
- administrare
- piaţă
- maestru
- maxim
- Mai..
- sens
- mijloace
- Amintiri
- metodă
- milioane
- minimizând
- minute
- ML
- model
- Modele
- Module
- Module
- mai mult
- cele mai multe
- trebuie sa
- nume
- nativ
- Natural
- Procesarea limbajului natural
- Navigaţi
- Navigare
- Nevoie
- reţea
- nu
- Nou
- nlp
- Nu.
- nota
- caiet
- acum
- număr
- obiect
- obiecte
- of
- oferi
- oferind
- on
- ONE
- afară
- de operare
- Opțiune
- or
- organizații
- Altele
- al nostru
- a subliniat
- exterior
- peste
- Prezentare generală
- propriu
- pachet
- plătit
- panda
- pâine
- parametrii
- parcare
- parte
- în special
- partener
- parteneri
- pasionat
- Perfect
- Efectua
- performanță
- personal
- date personale
- bucată
- conducte
- Loc
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- joc
- Popular
- portabilitate
- Post
- potenţial
- putere
- puternic
- precedent
- preferat
- pregătire
- prezenta
- împiedica
- privat
- proces
- Procesat
- procese
- prelucrare
- producere
- productivitate
- Produse
- solicitări
- dovezi
- proprietăţi
- proprietate
- propus
- proprietate
- proteja
- protecţie
- furniza
- furnizorul
- furnizori
- furnizează
- public
- Norul public
- întrebare
- repede
- cârpă
- Clasat
- mai degraba
- RE
- Citeste
- Citind
- primește
- recomandat
- reducerea
- trimite
- cu privire la
- regiune
- reglementate
- industriile reglementate
- Regulament
- autoritățile de reglementare
- relativ
- relevanţa
- rămășițe
- depozit
- solicita
- necesar
- Cerinţe
- Necesită
- asemănător
- Resurse
- răspuns
- răspunsuri
- responsabil
- REST
- restaurante
- rezultat
- REZULTATE
- dreapta
- Risc
- riscând
- Cameră
- RÂND
- Alerga
- ruleaza
- Runtime
- s
- sagemaker
- scalabil
- Scară
- Ştiinţă
- ȘTIINȚE
- Caută
- Motoare de cautare
- Secret
- Secțiune
- secțiuni
- sigur
- în siguranță,
- securitate
- vedea
- semantică
- senior
- sensibil
- Sensibilitate
- distinct
- servi
- servit
- servește
- serviciu
- Servicii
- set
- instalare
- comun
- Acțiuni
- ea
- Pantaloni scurți
- prezenta
- asemănător
- simplu
- Simplifică
- singur
- dimensiuni
- mic
- Fotbal
- Software
- soluţie
- soluţii
- unele
- Sursă
- cod sursă
- Spaţiu
- de specialitate
- specific
- specificată
- Cheltuire
- stivui
- Începe
- de ultimă oră
- şedere
- Pas
- paşi
- Încă
- stoca
- stocate
- simplu
- structura
- elegant
- astfel de
- potrivit
- a sustine
- Sprijină
- sigur
- sistem
- tabel
- adaptate
- Lua
- ia
- Ţintă
- vizate
- echipă
- echipe
- tech
- Tehnic
- Tehnologii
- Tehnologia
- șablon
- chiriaş
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- Clasificarea textului
- decât
- mulţumi
- acea
- informațiile
- lor
- apoi
- Acolo.
- prin urmare
- Acestea
- ei
- terț
- acest
- trei
- Prin
- timp
- la
- împreună
- Unelte
- top
- tradiţional
- Tren
- dresat
- Pregătire
- Transforma
- tranzit
- transparent
- Traveling
- proces
- tutorial
- Două
- tip
- Tipuri
- ne
- în
- înţelege
- Neașteptat
- neuitat
- unic
- actualizat
- actualizări
- actualizarea
- la etaj
- URL-ul
- Folosire
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizări
- folosind
- vacanţă
- valoare
- Valori
- diverse
- Ve
- versiune
- de
- Virtual
- volume
- umbla
- Cale..
- modalități de
- we
- Bogatie
- web
- servicii web
- bun venit
- BINE
- au fost
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- a caror
- voi
- cu
- în
- Apartamente
- flux de lucru
- de lucru
- fabrică
- scrie
- Tu
- Ta
- zephyrnet