Lentile personalizate IDP bine arhitecturate este destinat tuturor clienților AWS care folosesc AWS pentru a rula soluții de procesare inteligentă a documentelor (IDP) și caută îndrumări despre cum să construiască o soluție IDP sigură, eficientă și de încredere pe AWS.
Construirea unei soluții pregătite pentru producție în cloud implică o serie de compromisuri între resurse, timp, așteptările clienților și rezultatul afacerii. The Cadru bine arhitecturat AWS vă ajută să înțelegeți beneficiile și riscurile deciziilor pe care le luați în timp ce construiți sarcini de lucru pe AWS. Folosind cadrul, veți învăța cele mai bune practici operaționale și arhitecturale pentru proiectarea și operarea sarcinilor de lucru fiabile, sigure, eficiente, rentabile și durabile în cloud.
Un proiect IDP combină de obicei recunoașterea optică a caracterelor (OCR) și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a citi și înțelege un document și pentru a extrage anumiți termeni sau cuvinte. IDP Well-Architected Custom Lens subliniază pașii pentru efectuarea unei analize AWS Well-Architected care vă permite să evaluați și să identificați riscurile tehnice ale sarcinilor dvs. de lucru IDP. Acesta oferă îndrumări pentru a aborda provocările comune pe care le vedem în domeniu, ajutându-vă să vă proiectați sarcinile de lucru IDP conform celor mai bune practici.
Acest post se concentrează pe pilonul Fiabilitate al soluției IDP. Pornind de la introducerea pilonului de fiabilitate și a principiilor de proiectare, apoi ne aprofundăm în proiectarea și implementarea soluției cu trei domenii de interes: fundamente, managementul schimbării și managementul eșecurilor. Citind această postare, veți afla despre pilonul de fiabilitate din cadrul bine-arhitectat cu studiul de caz IDP.
Principii de proiectare
Pilonul de fiabilitate cuprinde capacitatea unei soluții IDP de a efectua procesarea documentelor corect și consecvent atunci când este așteptat și în conformitate cu regulile de afaceri definite. Aceasta include capacitatea de a opera și testa întregul flux de lucru IDP și ciclul său total de viață.
Există o serie de principii care vă pot ajuta să creșteți fiabilitatea. Țineți cont de acestea când discutăm despre cele mai bune practici:
- Recuperarea automată după eșec – Prin monitorizarea fluxului de lucru IDP pentru indicatori cheie de performanță (KPI), puteți rula automatizarea atunci când este depășit un prag. Acest lucru vă permite să urmăriți și să fiți notificat automat dacă apare vreo defecțiune și să declanșați procese automate de recuperare care rezolvă sau remediază defecțiunea. Pe baza măsurilor KPI, puteți, de asemenea, să anticipați eșecurile și să aplicați acțiuni de remediere înainte ca acestea să apară.
- Testați procedurile de recuperare – Testați cum eșuează fluxul dvs. de lucru IDP și validați procedurile de recuperare. Utilizați automatizarea pentru a simula diferite scenarii sau pentru a recrea scenarii care au dus la eșec înainte.
- Scalați și ajustați capacitatea de serviciu – Monitorizați cererea și utilizarea fluxului de lucru IDP și ajustați automat capacitatea serviciului AWS, pentru a menține nivelul optim pentru a satisface cererea fără supraprovizionare sau subprovizionare. Controlați și fiți conștienți de cotele de servicii, limitele și constrângerile serviciilor dvs. componente IDP, cum ar fi Text Amazon și Amazon Comprehend.
- Automatizați modificările – Utilizați automatizarea atunci când aplicați modificări la infrastructura fluxului de lucru IDP. Gestionați modificările prin automatizare, care apoi pot fi urmărite și revizuite.
Zonele de focalizare
Principiile de proiectare și cele mai bune practici ale pilonului de fiabilitate se bazează pe informații adunate de la clienții noștri și de la comunitățile noastre de specialiști tehnici IDP. Folosiți-le ca îndrumare și suport pentru deciziile dvs. de proiectare și aliniați-le la cerințele dvs. de afaceri ale soluției dvs. IDP. Aplicarea IDP Well-Architected Lens vă ajută să validați rezistența și eficiența proiectării soluției dvs. IDP și oferă recomandări pentru a rezolva orice lacune pe care le puteți identifica.
Următoarele sunt domenii de cele mai bune practici pentru fiabilitatea unei soluții IDP în cloud:
- Fundații – Serviciile AWS AI, cum ar fi Amazon Texttract și Amazon Comprehend, oferă un set de limite soft și stricte pentru diferite dimensiuni de utilizare. Este important să revizuiți aceste limite și să vă asigurați că soluția dvs. IDP respectă orice limită slabă, fără a depăși în același timp nicio limită strictă.
- Managementul schimbării – Tratați-vă soluția IDP ca infrastructură ca cod (IaC), permițându-vă să automatizați monitorizarea și gestionarea schimbărilor. Utilizați controlul versiunilor pentru componente, cum ar fi infrastructura și modelele personalizate Amazon Comprehend și urmăriți modificările până la lansarea punctuală.
- Managementul eșecului – Deoarece un flux de lucru IDP este o soluție bazată pe evenimente, aplicația dvs. trebuie să fie rezistentă la gestionarea erorilor cunoscute și necunoscute. O soluție IDP bine proiectată are capacitatea de a preveni defecțiunile și de a rezista la defecțiuni atunci când acestea apar, utilizând mecanisme de înregistrare și reîncercare. Este important să proiectați reziliență în arhitectura dvs. de flux de lucru IDP și să planificați recuperarea în caz de dezastru.
Fundații
Serviciile AWS AI oferă informații gata făcute, cum ar fi extragerea și analiza automată a datelor, folosind Amazon Texttract, Amazon Comprehend și AI augmentată Amazon (Amazon A2I), pentru fluxurile dvs. de lucru IDP. Există limite de servicii (sau cote) pentru aceste servicii pentru a evita supraprovizionarea și pentru a limita ratele de solicitare pentru operațiunile API, protejând serviciile de abuz.
Când planificați și proiectați arhitectura soluției dvs. IDP, luați în considerare următoarele bune practici:
- Fiți conștienți de cotele, limitele și constrângerile de servicii Amazon Texttract și Amazon Comprehend neschimbabile – Formatele de fișiere acceptate, dimensiunea și numărul de pagini, limbile, rotațiile documentelor și dimensiunea imaginii sunt câteva exemple ale acestor limite stricte pentru Amazon Texttract care nu pot fi modificate.
- Formatele de fișier acceptate includ fișiere JPEG, PNG, PDF și TIFF. (Sunt acceptate imaginile codificate JPEG 2000 din PDF-uri). Preprocesarea documentului este necesară înainte de a utiliza Amazon Texttract dacă formatul de fișier nu este acceptat (de exemplu, Microsoft Word sau Excel). În acest caz, trebuie să convertiți formatele de document neacceptate în format PDF sau imagine.
- Amazon Comprehend are cote diferite pentru modele încorporate, modele personalizate și volante. Asigurați-vă că cazul dvs. de utilizare este aliniat cu cotele Amazon Comprehend.
- Ajustați cotele de servicii Amazon Texttract și Amazon Comprehend pentru a vă satisface nevoile – Calculatorul de cote Amazon Texttract Service vă poate ajuta să estimați valorile cotelor care vor acoperi cazul dvs. de utilizare. Ar trebui să vă gestionați cotele de servicii între conturi sau regiuni dacă plănuiți o transferare la dezastru între conturi sau regiuni pentru soluția dvs. Când solicitați o creștere a cotelor Amazon Texttract, asigurați-vă că urmați aceste recomandări:
- Utilizați Calculatorul de cote de servicii Amazon Texttract pentru a estima valoarea optimă a cotei.
- Modificările în solicitări pot cauza trafic de rețea înțepenit, afectând debitul. Utilizați o arhitectură fără server de așteptare sau un alt mecanism pentru a fluidiza traficul și a profita la maximum de tranzacțiile alocate pe secundă (TPS).
- Implementați logica de reîncercare pentru a gestiona apelurile accelerate și conexiunile întrerupte.
- Configurați backoff-ul exponențial și jitter-ul pentru a îmbunătăți debitul.
Managementul schimbării
Modificările aduse fluxului de lucru IDP sau mediului său, cum ar fi creșterea cererii sau un fișier document corupt, trebuie anticipate și adaptate pentru a obține o fiabilitate mai mare a soluției. Unele dintre aceste modificări sunt acoperite de cele mai bune practici ale fundamentelor descrise în secțiunea anterioară, dar acestea nu sunt suficiente pentru a face față schimbărilor. De asemenea, trebuie luate în considerare următoarele bune practici:
- Utilizare Amazon CloudWatch pentru a monitoriza componentele fluxului de lucru IDP, cum ar fi Amazon Texttract și Amazon Comprehend. Colectați valori din fluxul de lucru IDP, automatizați răspunsurile la alarme și trimiteți notificări după cum este necesar pentru fluxul de lucru și obiectivele dvs. de afaceri.
- Implementați soluția dvs. de flux de lucru IDP și toate modificările de infrastructură cu automatizare folosind IaC, cum ar fi Kit AWS Cloud Development (AWS CDK) și construcții IDP AWS CDK predefinite. Acest lucru elimină potențialul de introducere a erorilor umane și vă permite să testați înainte de a trece la mediul de producție.
- Dacă cazul dvs. de utilizare necesită un model personalizat Amazon Comprehend, luați în considerare utilizarea unui volant pentru a simplifica procesul de îmbunătățire a modelului personalizat în timp. Un volant orchestrează sarcinile asociate cu pregătirea și evaluarea unei noi versiuni de model personalizat.
- Dacă cazul dvs. de utilizare necesită acest lucru, personalizați rezultatul caracteristicii de interogări pre-antrenate Amazon Texttract prin antrenament și folosind un adaptor pentru modelul de bază Amazon Texttract. Luați în considerare următoarele bune practici atunci când creați interogări pentru adaptoarele dvs.:
- Cotele adaptorului definesc limitele precedente pentru instruirea adaptorului. Luați în considerare aceste limite și ridicați o solicitare de creștere a cotei de servicii, dacă este necesar:
- Număr maxim de adaptoare – Numărul de adaptoare permise (puteți avea mai multe versiuni de adaptor sub un singur adaptor).
- Numărul maxim de versiuni de adaptoare create pe lună – Numărul de versiuni de adaptoare de succes care pot fi create pe cont AWS pe lună.
- Numărul maxim de versiuni de adaptoare în curs – Numărul de versiuni de adaptor în curs (instruire adaptor) per cont.
- Asigurați-vă că utilizați un set de documente reprezentativ pentru cazul dvs. de utilizare (minimum cinci documente de instruire și cinci documente de testare).
- Furnizați cât mai multe documente pentru instruire (până la 2,500 de pagini de documente de instruire și 1,000 pentru documente de testare).
- Adnotați interogările folosind o varietate de răspunsuri. De exemplu, dacă răspunsul la o interogare este „Da” sau „Nu”, eșantioanele adnotate ar trebui să aibă apariții atât „Da” cât și „Nu”.
- Păstrați coerența stilului de adnotare și în timp ce adnotați câmpurile cu spații.
- Utilizați interogarea exactă utilizată în antrenament pentru deducere.
- După fiecare rundă de pregătire a adaptorului, examinați valorile de performanță pentru a determina dacă trebuie să vă îmbunătățiți și mai mult adaptorul pentru a vă atinge obiectivele. Încărcați un nou set de documente pentru instruire sau examinați adnotările documentelor care au scoruri de precizie scăzute înainte de a începe un nou antrenament pentru a crea o versiune îmbunătățită a adaptorului.
- Folosește
AutoUpdate
caracteristică pentru adaptoare personalizate. Această caracteristică încearcă o reinstruire automată dacăAutoUpdate
flag este activat pe un adaptor.
- Cotele adaptorului definesc limitele precedente pentru instruirea adaptorului. Luați în considerare aceste limite și ridicați o solicitare de creștere a cotei de servicii, dacă este necesar:
Managementul eșecului
Atunci când proiectați o soluție IDP, un aspect important de luat în considerare este rezistența acesteia, cum să gestionați erorile cunoscute și necunoscute care pot apărea. Soluția IDP ar trebui să aibă capabilitățile de a înregistra erorile și de a reîncerca operațiunile eșuate, în diferitele etape ale fluxului de lucru IDP. În această secțiune, discutăm detaliile despre cum să vă proiectați fluxul de lucru IDP pentru a gestiona eșecurile.
Pregătiți-vă fluxul de lucru IDP pentru a gestiona și a rezista eșecurilor
„Totul eșuează, tot timpul”, este un citat celebru al CTO AWS Werner Vogels. Soluția dumneavoastră IDP, ca orice altceva, va eșua în cele din urmă. Întrebarea este cum poate rezista eșecurilor fără a afecta utilizatorii soluției IDP. Designul arhitecturii IDP trebuie să fie conștient de defecțiunile pe măsură ce apar și să ia măsuri pentru a evita impactul asupra disponibilității. Acest lucru trebuie făcut automat și fără impactul utilizatorului. Luați în considerare următoarele bune practici:
- Utilizare Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3) ca depozit de date scalabil pentru procesarea documentelor fluxului de lucru IDP. Amazon S3 oferă o infrastructură de stocare extrem de durabilă, concepută pentru stocarea datelor primare și esențiale.
- Faceți backup pentru toate datele fluxului de lucru IDP în funcție de cerințele dvs. de afaceri. Implementați o strategie de recuperare sau reproducere a datelor în caz de pierdere a datelor. Aliniați această strategie cu un Recovery Point Objective (RPO) și un Recovery Time Objective (RTO) definite care îndeplinesc cerințele dvs. de afaceri.
- Dacă este necesar, planificați și implementați o strategie de failover de recuperare în caz de dezastru a soluției dvs. IDP în conturi și regiuni AWS.
- Utilizați Textul Amazon
OutputConfig
caracteristică și Amazon ComprehendOutputDataConfig
funcția de stocare a rezultatelor procesării asincrone de la Amazon Texttract sau Amazon Comprehend într-un compartiment S3 desemnat. Acest lucru permite fluxului de lucru să continue din acel punct, mai degrabă decât să repete invocarea Amazon Text sau Amazon Comprehend. Următorul cod arată cum să porniți o lucrare API asincronă Amazon Texttract pentru a analiza un document și a stoca rezultatul de inferență criptat într-un compartiment S3 definit. Pentru informații suplimentare, consultați Documentația clientului Amazon Text.
Proiectați-vă fluxul de lucru IDP pentru a preveni eșecurile
Fiabilitatea unui volum de lucru începe cu deciziile inițiale de proiectare. Alegerile de arhitectură vor avea un impact asupra comportamentului dvs. de sarcină de lucru și rezistența acestuia. Pentru a îmbunătăți fiabilitatea soluției dvs. IDP, urmați aceste bune practici.
În primul rând, proiectați-vă arhitectura urmând fluxul de lucru IDP. Deși etapele dintr-un flux de lucru IDP pot varia și pot fi influențate de cazul de utilizare și de cerințele de afaceri, etapele de captare a datelor, clasificarea documentelor, extragerea textului, îmbogățirea conținutului, revizuirea și validarea și consumul sunt de obicei părți ale fluxului de lucru IDP. Aceste etape bine definite pot fi folosite pentru a separa funcționalitățile și a le izola în caz de defecțiune.
Poți să folosești Serviciul de coadă simplă Amazon (Amazon SQS) pentru a decupla etapele fluxului de lucru IDP. Un model de decuplare ajută la izolarea comportamentului componentelor arhitecturii de alte componente care depind de acesta, crescând rezistența și agilitatea.
În al doilea rând, controlați și limitați apelurile de reîncercare. Serviciile AWS, cum ar fi Amazon Texttract, pot eșua dacă numărul maxim de TPS alocat este depășit, determinând ca serviciul să vă blocheze aplicația sau să vă întrerupă conexiunea.
Ar trebui să gestionați limitarea și conexiunile întrerupte reîncercând automat operația (atât operațiuni sincrone, cât și asincrone). Cu toate acestea, ar trebui să specificați și un număr limitat de încercări, după care operația eșuează și aruncă o excepție. Dacă efectuați prea multe apeluri către Amazon Texttract într-o perioadă scurtă de timp, acesta vă reduce apelurile și trimite un ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
în răspunsul la operație.
În plus, folosiți backoff și jitter exponențial pentru reîncercări pentru a îmbunătăți debitul. De exemplu, folosind Amazon Texttract, specificați numărul de reîncercări incluzând config
parametrul când creați clientul Amazon Texttract. Vă recomandăm un număr de reîncercări de cinci. În următorul exemplu de cod, folosim codul config
parametru pentru a reîncerca automat o operație folosind modul adaptiv și maximum cinci reîncercări:
Profitați de SDK-urile AWS, cum ar fi SDK AWS pentru Python (Boto3), pentru a ajuta reîncercarea apelurilor clientului la servicii AWS precum Amazon Texttract și Amazon Comprehend. Se află trei modurile de reîncercare disponibile:
- Mod legal – Reîncercările necesită un număr limitat de erori și excepții și includ o retragere exponențială cu un factor de bază de 2.
- Mod standard – Standardizează logica și comportamentul reîncercării în concordanță cu alte SDK-uri AWS și extinde funcționalitatea reîncercărilor peste cea găsită în modul vechi. Orice încercare de reîncercare va include o retragere exponențială cu un factor de bază de 2 pentru un timp de retragere maxim de 20 de secunde.
- Mod de adaptare – Include toate caracteristicile modului standard și introduce o limitare a ratei la nivelul clientului prin utilizarea unui grup de simboluri și a variabilelor limită de rată care sunt actualizate dinamic cu fiecare încercare de reîncercare. Oferă flexibilitate în reîncercări la nivel de client care se adaptează la răspunsul la starea de eroare sau excepție de la un serviciu AWS. Cu fiecare nouă încercare de reîncercare, modul adaptiv modifică variabilele limită de rată în funcție de eroarea, excepția sau codul de stare HTTP prezentat în răspunsul de la serviciul AWS. Aceste variabile limită de rată sunt apoi utilizate pentru a calcula o nouă rată de apel pentru client. Fiecare excepție, eroare sau răspuns HTTP nereușit de la un serviciu AWS actualizează variabilele limită de rată pe măsură ce au loc reîncercări, până când se ajunge la un succes, se epuizează grupul de token sau se atinge valoarea maximă configurată pentru încercări. Exemple de excepții, erori sau răspunsuri HTTP nereușite:
Concluzie
În această postare, am împărtășit principiile de proiectare, domeniile de interes, bazele și cele mai bune practici pentru fiabilitatea soluției dvs. IDP.
AWS se angajează să folosească IDP Well-Architected Lens ca un instrument viu. Pe măsură ce soluțiile IDP și serviciile AWS AI aferente evoluează și noi servicii AWS devin disponibile, vom actualiza IDP Lens Well-Architected în consecință.
Dacă doriți să aflați mai multe despre AWS Well-Architected Framework, consultați AWS bine arhitect.
Dacă aveți nevoie de îndrumări suplimentare ale experților, contactați echipa de cont AWS pentru a angaja un arhitect de soluții specializat în IDP.
Despre Autori
Rui Cardoso este un arhitect de soluții partener la Amazon Web Services (AWS). El se concentrează pe AI/ML și IoT. El lucrează cu partenerii AWS și îi sprijină în dezvoltarea de soluții în AWS. Când nu lucrează, îi place să meargă cu bicicleta, să facă drumeții și să învețe lucruri noi.
Brijesh Pati este arhitect de soluții pentru întreprinderi la AWS. Obiectivul său principal este de a ajuta clienții întreprinderilor să adopte tehnologii cloud pentru sarcinile lor de lucru. Are o experiență în dezvoltarea de aplicații și arhitectura întreprinderii și a lucrat cu clienți din diverse industrii, cum ar fi sport, finanțe, energie și servicii profesionale. Interesele sale includ arhitecturi fără server și AI/ML.
Mia Chang este arhitect de soluții specializat în ML pentru Amazon Web Services. Lucrează cu clienți din EMEA și împărtășește cele mai bune practici pentru rularea sarcinilor de lucru AI/ML pe cloud, cu experiența ei în matematică aplicată, informatică și AI/ML. Ea se concentrează pe sarcinile de lucru specifice NLP și își împărtășește experiența ca vorbitor de conferință și autoare de cărți. În timpul liber, îi plac drumețiile, jocurile de societate și prepararea cafelei.
Tim Condello este un arhitect senior de soluții specializate în inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML) la Amazon Web Services (AWS). Accentul său este procesarea limbajului natural și viziunea computerizată. Lui Tim îi place să preia ideile clienților și să le transforme în soluții scalabile.
Sherry Ding este un arhitect senior de soluții specializate în inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML) la Amazon Web Services (AWS). Are o vastă experiență în învățarea automată cu un doctorat în informatică. Ea lucrează în principal cu clienți din sectorul public la diverse provocări de afaceri legate de AI/ML, ajutându-i să-și accelereze călătoria de învățare automată pe AWS Cloud. Când nu ajută clienții, îi plac activitățile în aer liber.
Suyin Wang este arhitect specializat în soluții AI/ML la AWS. Ea are o pregătire interdisciplinară în învățare automată, servicii de informații financiare și economie, împreună cu ani de experiență în construirea de aplicații de știință a datelor și de învățare automată care au rezolvat probleme de afaceri din lumea reală. Îi place să ajute clienții să identifice întrebările de afaceri potrivite și să construiască soluțiile AI/ML potrivite. În timpul liber, îi place să cânte și să gătească.
- 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-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- :are
- :este
- :nu
- $UP
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- capacitate
- Despre Noi
- abuz
- accelera
- admis
- găzdui
- Conform
- în consecință
- Cont
- Conturi
- precizie
- Obține
- peste
- Acțiune
- acțiuni
- activităţi de
- adaptivă
- se adaptează
- plus
- Suplimentar
- informatii suplimentare
- adresa
- adopta
- Avantaj
- care afectează
- După
- AI
- Servicii AI
- AI / ML
- alinia
- aliniat
- TOATE
- alocate
- permis
- Permiterea
- permite
- singur
- de-a lungul
- de asemenea
- Cu toate ca
- Amazon
- Amazon Comprehend
- Text Amazon
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- printre
- an
- analiză
- analiza
- și
- răspunde
- răspunsuri
- anticipa
- Anticipat
- Orice
- api
- aplicație
- Dezvoltare de Aplicații
- aplicatii
- aplicat
- Aplică
- Aplicarea
- arhitectural
- arhitectură
- SUNT
- domenii
- în jurul
- artificial
- inteligență artificială
- Inteligența artificială (AI)
- AS
- aspect
- evalua
- ajuta
- asociate
- At
- încercare
- Încercările
- augmented
- autor
- automatizarea
- Automata
- în mod automat
- Automatizare
- disponibilitate
- disponibil
- evita
- conştient
- AWS
- înapoi
- fundal
- de bază
- bazat
- BE
- deoarece
- deveni
- înainte
- comportament
- Beneficiile
- CEL MAI BUN
- Cele mai bune practici
- între
- bord
- Consiliul de Jocuri
- carte
- atât
- construi
- Clădire
- construit-in
- afaceri
- dar
- by
- calcula
- apel
- apeluri
- CAN
- capacități
- Capacitate
- captura
- caz
- studiu de caz
- Provoca
- provocând
- provocări
- Schimbare
- si-a schimbat hainele;
- Modificări
- schimbarea
- caracter
- recunoașterea personajelor
- alegeri
- clasificare
- client
- Cloud
- cod
- Coduri
- Cafea
- colecta
- combină
- comise
- Comun
- Comunități
- componente
- înţelege
- calculator
- Informatică
- Computer Vision
- Conferință
- configurat
- conexiune
- Conexiuni
- Lua în considerare
- luate în considerare
- consistent
- consecvent
- constrângeri
- construcții
- consum
- contactați-ne
- conţinut
- continua
- Control
- converti
- corect
- stricat
- cost-eficiente
- acoperi
- acoperit
- crea
- a creat
- Crearea
- CTO
- personalizat
- client
- clienţii care
- personaliza
- de date
- pierderi de date
- știința datelor
- stocare a datelor
- Deciziile
- adânc
- defini
- definit
- Grad
- Cerere
- depinde
- descris
- Amenajări
- principiile de proiectare
- desemnat
- proiectat
- proiect
- detalii
- Determina
- în curs de dezvoltare
- Dezvoltare
- diferit
- Dimensiuni
- dezastru
- discuta
- scufunda
- document
- documente
- făcut
- Picătură
- scăzut
- în timpul
- dinamic
- fiecare
- Economie
- Educaţie
- eficiență
- eficient
- altfel
- EMEA
- activat
- permite
- , acoperă
- criptate
- energie
- angaja
- suficient de
- îmbogățire
- asigura
- Afacere
- Mediu inconjurator
- eroare
- Erori
- estima
- evaluarea
- în cele din urmă
- tot
- evolua
- exemplu
- exemple
- depășit
- depășire
- Excel
- excepție
- aşteptare
- de aşteptat
- experienţă
- expert
- exponențială
- extinde
- extensiv
- Experiență vastă
- extrage
- extracţie
- factor
- FAIL
- A eșuat
- eșuează
- Eșec
- eşecuri
- celebru
- Caracteristică
- DESCRIERE
- camp
- Domenii
- Fișier
- Fişiere
- finanţa
- financiar
- informatie financiara
- cinci
- Flexibilitate
- Concentra
- se concentrează
- concentrându-se
- urma
- următor
- Pentru
- format
- formulare
- găsit
- Fundații
- Cadru
- Gratuit
- din
- Complet
- funcționalități
- funcționalitate
- mai mult
- Jocuri
- lacune
- s-au adunat
- obține
- Goluri
- îndrumare
- manipula
- Manipularea
- Greu
- Avea
- he
- ajutor
- ajutor
- ajută
- ei
- superior
- extrem de
- lui
- Cum
- Cum Pentru a
- Totuși
- HTML
- http
- HTTPS
- uman
- idei
- identifica
- if
- imagine
- imagini
- Impactul
- impact
- punerea în aplicare a
- implementarea
- import
- important
- aspect important
- îmbunătăţi
- îmbunătățit
- îmbunătățirea
- in
- include
- include
- Inclusiv
- Crește
- crescând
- Indicatorii
- industrii
- influențat
- informații
- Infrastructură
- perspective
- Inteligență
- Inteligent
- Procesarea inteligentă a documentelor
- destinate
- interese
- în
- Prezintă
- introducerea
- Introducere
- IoT
- IT
- ESTE
- Loc de munca
- călătorie
- jpg
- A pastra
- Cheie
- cunoscut
- limbă
- Limbă
- Aspect
- AFLAȚI
- învăţare
- Led
- Moştenire
- Nivel
- ciclu de viață
- ca
- LIMITĂ
- Limitat
- limitativ
- Limitele
- viaţă
- logare
- logică
- de pe
- iubeste
- Jos
- maşină
- masina de învățare
- mai ales
- menține
- face
- administra
- administrare
- multe
- matematică
- maxim
- Mai..
- măsuri
- mecanism
- mecanisme
- Întâlni
- Metrici
- Microsoft
- ar putea
- minte
- minim
- ML
- mod
- model
- Modele
- moduri de
- monitor
- Monitorizarea
- Lună
- mai mult
- cele mai multe
- trebuie sa
- nume
- Natural
- Procesarea limbajului natural
- Nevoie
- reţea
- trafic de retea
- Nou
- nlp
- notificări
- număr
- obiectiv
- Obiectivele
- OCR
- of
- promoții
- on
- ONE
- funcionar
- de operare
- operaţie
- operațional
- Operațiuni
- recunoaștere optică a caracterelor
- optimă
- or
- Altele
- al nostru
- afară
- Rezultat
- contururi
- producție
- peste
- pagină
- pagini
- parametru
- parte
- partener
- parteneri
- piese
- Model
- pentru
- Efectua
- performanță
- efectuarea
- perioadă
- PhD
- Stâlp
- plan
- planificare
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Punct
- posibil
- Post
- potenţial
- practică
- practicile
- prezentat
- împiedica
- precedent
- primar
- Principiile
- probleme
- Proceduri
- proces
- procese
- prelucrare
- producere
- profesional
- proiect
- protectoare
- furniza
- furnizează
- public
- Piton
- interogări
- întrebare
- Întrebări
- cita
- ridica
- rată
- tarife
- mai degraba
- atins
- Citeste
- Citind
- lumea reală
- recunoaştere
- recomanda
- Recomandări
- Recupera
- recuperare
- trimite
- regiuni
- legate de
- eliberaţi
- încredere
- de încredere
- Îndepărtează
- repara
- repeta
- reprezentant
- solicita
- cereri de
- necesita
- necesar
- Cerinţe
- Necesită
- elasticitate
- elastic
- Resurse
- răspuns
- răspunsuri
- REZULTATE
- revizuiască
- revizuite
- dreapta
- Riscurile
- rotund
- norme
- Alerga
- funcţionare
- scalabil
- scenarii
- Ştiinţă
- sdk
- sdks
- căutare
- Al doilea
- secunde
- Secțiune
- sector
- sigur
- vedea
- trimite
- trimite
- senior
- distinct
- serie
- serverless
- serviciu
- Servicii
- set
- câteva
- comun
- Acțiuni
- ea
- Pantaloni scurți
- să
- Emisiuni
- Semnături
- simplu
- simplifica
- singur
- Mărimea
- Incetineste
- netezi
- Moale
- soluţie
- soluţii
- unele
- spații
- Vorbitor
- specialist
- specific
- specific
- piroane
- Sportul
- Stadiile
- standard
- Începe
- Pornire
- începe
- Stat
- Stare
- paşi
- depozitare
- stoca
- Strategie
- Şir
- Studiu
- stil
- succes
- de succes
- astfel de
- a sustine
- Suportat
- De sprijin
- sigur
- durabilă
- aborda
- Lua
- luare
- sarcini
- echipă
- Tehnic
- Tehnologii
- termeni
- test
- Testarea
- 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.
- decât
- acea
- lor
- Lor
- apoi
- Acolo.
- Acestea
- ei
- lucruri
- acest
- aceste
- trei
- prag
- Prin
- debit
- Tim
- timp
- la
- semn
- de asemenea
- instrument
- Total
- tps
- urmări
- trafic
- Pregătire
- Tranzacții
- trata
- declanşa
- Cotitură
- tipic
- în
- înţelege
- necunoscut
- până la
- Actualizează
- actualizat
- actualizări
- Folosire
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizatorii
- folosind
- obișnuit
- VALIDA
- validare
- valoare
- Valori
- varietate
- diverse
- versiune
- Versiunile
- viziune
- vrea
- we
- web
- servicii web
- bine definit
- cand
- care
- în timp ce
- OMS
- voi
- cu
- în
- fără
- Cuvânt
- cuvinte
- Apartamente
- a lucrat
- flux de lucru
- fluxuri de lucru
- de lucru
- fabrică
- ani
- Tu
- Ta
- zephyrnet