Магазин функций Amazon SageMaker — это полностью управляемый, специально созданный репозиторий для хранения, совместного использования и управления функциями моделей машинного обучения (ML). Особенности являются входными данными для моделей ML, используемых во время обучения и вывода. Например, в приложении, которое рекомендует список воспроизведения музыки, функции могут включать рейтинги песен, продолжительность прослушивания и демографические данные слушателя. Функции неоднократно используются несколькими командами, и качество функций имеет решающее значение для обеспечения высокой точности модели. Кроме того, когда функции, используемые для пакетного обучения моделей в автономном режиме, становятся доступными для вывода в реальном времени, трудно синхронизировать два хранилища функций. SageMaker Feature Store предоставляет защищенное и унифицированное хранилище для обработки, стандартизации и использования функций в любом масштабе на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения.
SageMaker Feature Store теперь упрощает обмен, обнаружение и доступ к группам функций между учетными записями AWS. Эта новая возможность способствует сотрудничеству и сводит к минимуму дублирующую работу для команд, занимающихся разработкой моделей и приложений машинного обучения, особенно в корпоративных средах с несколькими учетными записями, охватывающими разные бизнес-подразделения или функции.
Благодаря этому запуску владельцы учетных записей смогут предоставить другим учетным записям доступ к выбранным группам функций, используя Диспетчер доступа к ресурсам AWS (ОЗУ АРМ). После предоставления доступа пользователи этих учетных записей могут удобно просматривать все свои группы функций, включая общие, через Студия Amazon SageMaker или SDK. Это позволяет командам находить и использовать функции, разработанные другими командами, способствуя обмену знаниями и повышению эффективности. Кроме того, детали использования общих ресурсов можно отслеживать с помощью Amazon CloudWatch и AWS CloudTrail. Для более глубокого погружения см. Обнаружение и доступ к группам функций для нескольких учетных записей.
В этом посте мы обсудим, почему и как использовать централизованное хранилище функций с доступом между учетными записями. Мы покажем, как его настроить и провести пример демонстрации, а также преимущества, которые вы можете получить, используя эту новую возможность в своей организации.
Кому нужно хранилище функций для нескольких аккаунтов
Организациям необходимо безопасно обмениваться функциями между командами для создания точных моделей машинного обучения, предотвращая при этом несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. Магазин функций SageMaker теперь позволяет осуществлять детальный обмен функциями между учетными записями через оперативную память AWS, обеспечивая совместную разработку моделей с управлением.
SageMaker Feature Store обеспечивает специальное хранилище и управление функциями машинного обучения, используемыми во время обучения и формирования выводов. Благодаря поддержке нескольких учетных записей вы теперь можете выборочно делиться функциями, хранящимися в одной учетной записи AWS, с другими учетными записями в вашей организации.
Например, группа аналитиков может курировать такие функции, как профиль клиента, история транзакций и каталоги продуктов, в центральной учетной записи управления. Для создания моделей разработчикам машинного обучения из других отделов, таких как маркетинг, обнаружение мошенничества и т. д., к ним должен быть обеспечен безопасный доступ.
Ниже приведены ключевые преимущества совместного использования функций ML между учетными записями:
- Согласованные и повторно используемые функции – Централизованное совместное использование тщательно подобранных функций повышает точность модели за счет предоставления согласованных входных данных для обучения. Команды могут обнаруживать и напрямую использовать функции, созданные другими, вместо того, чтобы дублировать их в каждой учетной записи.
- Контроль доступа к группе функций – Вы можете предоставить доступ только к определенным группам функций, необходимым для сценария использования учетной записи. Например, команда маркетинга может получить доступ только к группе функций профиля клиента, необходимой для моделей рекомендаций.
- Сотрудничество между командами – Общие функции позволяют разным группам, таким как специалисты по борьбе с мошенничеством, маркетингу и продажам, совместно работать над созданием моделей машинного обучения, используя одни и те же надежные данные, а не создавать разрозненные функции.
- Аудиторский след на предмет соответствия – Администраторы могут централизованно отслеживать использование функций всеми учетными записями с помощью журналов событий CloudTrail. Это обеспечивает контрольный журнал, необходимый для управления и соблюдения требований.
Отделение производителей от потребителей в магазинах функций с несколькими аккаунтами
В сфере машинного обучения хранилище функций действует как важнейший мост, соединяющий тех, кто предоставляет данные, с теми, кто их использует. Этой дихотомией можно эффективно управлять, используя настройку нескольких учетных записей для хранилища функций. Давайте проясним это, используя следующие личности и аналогию из реального мира:
- Инженеры по данным и машинному обучению (владельцы и производители) – Они закладывают основу, загружая данные в хранилище функций.
- Специалисты по данным (потребители) – Они извлекают и используют эти данные для создания своих моделей.
Инженеры по обработке данных выступают в роли архитекторов, создающих первоначальный проект. Их задача — создавать и контролировать эффективные конвейеры данных. Получая данные из исходных систем, они преобразуют атрибуты необработанных данных в различимые функции. Возьмем, к примеру, «возраст». Хотя он просто представляет собой промежуток между настоящим моментом и датой рождения, его интерпретация может различаться в зависимости от организации. Здесь первостепенное значение имеет обеспечение качества, единообразия и последовательности. Их цель — передать данные в централизованное хранилище функций, сделав его бесспорным ориентиром.
Инженеры машинного обучения совершенствуют эти основополагающие функции, адаптируя их для зрелых рабочих процессов машинного обучения. В контексте банковского дела они могут делать статистические выводы из остатков на счетах, определяя тенденции и модели потоков. Препятствием, с которым они часто сталкиваются, является избыточность. Часто можно увидеть повторяющиеся конвейеры создания функций в различных инициативах ML.
Представьте себе ученых, работающих с данными, в роли шеф-поваров-гурманов, обыскивающих хорошо укомплектованную кладовую в поисках лучших ингредиентов для своего следующего кулинарного шедевра. Их время следует тратить на разработку инновационных рецептов данных, а не на сборку кладовой. Препятствием на данном этапе является обнаружение правильных данных. Удобный интерфейс, оснащенный эффективными инструментами поиска и подробным описанием функций, незаменим.
По сути, настройка хранилища функций для нескольких учетных записей тщательно сегментирует роли производителей и потребителей данных, обеспечивая эффективность, ясность и инновации. Закладываете ли вы фундамент или строите на нем, знание своей роли и инструментов имеет решающее значение.
На следующей диаграмме показаны две разные команды специалистов по данным из двух разных учетных записей AWS, которые совместно используют одно и то же центральное хранилище функций для выбора лучших функций, необходимых для построения их моделей машинного обучения. Центральное хранилище функций расположено в другой учетной записи, управляемой инженерами данных и инженерами ML, где обычно расположены уровень управления данными и озеро данных.
Элементы управления группой функций для нескольких аккаунтов
С помощью SageMaker Feature Store вы можете совместно использовать ресурсы группы функций между учетными записями. Учетная запись владельца ресурса совместно использует ресурсы с учетными записями потребителей ресурсов. Существует две отдельные категории разрешений, связанных с общим доступом к ресурсам:
- Разрешения на обнаружение – Понятность означает возможность видеть имена групп объектов и метаданные. Когда вы предоставляете разрешение на обнаружение, все объекты группы функций в учетной записи, из которой вы предоставляете общий доступ (учетная запись владельца ресурса), становятся доступными для обнаружения учетными записями, которым вы предоставляете общий доступ (учетные записи потребителей ресурсов). Например, если вы сделаете учетную запись владельца ресурса доступной для обнаружения учетной записью потребителя ресурса, то участники учетной записи потребителя ресурса смогут видеть все группы функций, содержащиеся в учетной записи владельца ресурса. Это разрешение предоставляется учетным записям потребителей ресурсов с использованием типа ресурса каталога SageMaker.
- Права доступа – Когда вы предоставляете разрешение на доступ, вы делаете это на уровне ресурса группы функций (а не на уровне учетной записи). Это дает вам более детальный контроль над предоставлением доступа к данным. Типы разрешений доступа, которые могут быть предоставлены: «только чтение», «чтение/запись» и «администратор». Например, вы можете выбрать только определенные группы функций из учетной записи владельца ресурса, чтобы они были доступны участникам учетной записи потребителя ресурса, в зависимости от потребностей вашего бизнеса. Это разрешение предоставляется учетным записям потребителей ресурсов путем использования типа ресурса группы функций и указания объектов группы функций.
На следующей примерной диаграмме показано совместное использование типа ресурса каталога SageMaker с предоставлением разрешения на обнаружение в сравнении с общим использованием объекта типа ресурса группы функций с разрешениями на доступ. Каталог SageMaker содержит все объекты вашей группы функций. Получив разрешение на обнаружение, учетная запись потребителя ресурса может искать и обнаруживать все объекты группы функций в учетной записи владельца ресурса. Сущность группы функций содержит ваши данные ML. При предоставлении разрешения на доступ учетная запись потребителя ресурса может получить доступ к данным группы функций, при этом доступ определяется соответствующим разрешением доступа.
Обзор решения
Выполните следующие шаги, чтобы безопасно обмениваться функциями между учетными записями с помощью SageMaker Feature Store:
- В исходной учетной записи (владельца) примите наборы данных и подготовьте нормализованные объекты. Организуйте связанные функции в логические группы, называемые группами функций.
- Создайте общий ресурс, чтобы предоставить доступ между учетными записями к определенным группам функций. Определите разрешенные действия, такие как получение и размещение, и ограничьте доступ только авторизованным учетным записям.
- В целевых (потребительских) учетных записях примите приглашение AWS RAM для доступа к общим функциям. Просмотрите политику доступа, чтобы понять предоставленные разрешения.
Разработчики в целевых учетных записях теперь могут получать общие функции с помощью SageMaker SDK, присоединяться к ним с дополнительными данными и использовать их для обучения моделей машинного обучения. Исходная учетная запись может отслеживать доступ к общим функциям всех учетных записей с помощью журналов событий CloudTrail. Журналы аудита обеспечивают централизованную видимость использования функций.
С помощью этих шагов вы сможете дать возможность командам в вашей организации безопасно использовать общие функции машинного обучения для совместной разработки моделей.
Предпосылки
Мы предполагаем, что вы уже создали группы функций и внедрили соответствующие функции в свою учетную запись владельца. Дополнительную информацию о начале работы см. Начните работу с магазином функций Amazon SageMaker.
Предоставить разрешения на обнаружение
Сначала мы покажем, как поделиться нашим каталогом Feature Store SageMaker в учетной записи владельца. Выполните следующие шаги:
- В учетной записи владельца каталога Feature Store SageMaker откройте консоль AWS RAM.
- Под Разделено мной на панели навигации выберите Ресурсы.
- Выберите Создать общий ресурс.
- Введите имя общего ресурса и выберите Каталоги ресурсов SageMaker как тип ресурса.
- Выберите Следующая.
- Для доступа только для обнаружения введите
AWSRAMPermissionSageMakerCatalogResourceSearch
для Управляемые разрешения. - Выберите Следующая.
- Введите идентификатор своей потребительской учетной записи и выберите Добавить. Вы можете добавить несколько учетных записей потребителей.
- Выберите Следующая и заполните свою долю ресурсов.
Теперь общий каталог Feature Store SageMaker должен появиться на Ресурсы стр.
Вы можете добиться того же результата, используя Интерфейс командной строки AWS (AWS CLI) с помощью следующей команды (укажите свой регион AWS, идентификатор учетной записи владельца и идентификатор учетной записи потребителя):
Примите приглашение поделиться ресурсами
Чтобы принять приглашение на совместное использование ресурсов, выполните следующие действия:
- В целевой (потребительской) учетной записи откройте консоль AWS RAM.
- Под Поделился со мной на панели навигации выберите Ресурсы.
- Выберите новую ожидающую долю ресурса.
- Выберите Принять совместное использование ресурса.
Вы можете добиться того же результата, используя интерфейс командной строки AWS с помощью следующей команды:
Из вывода предыдущей команды извлеките значение resourceShareInvitationArn
а затем примите приглашение с помощью следующей команды:
Рабочий процесс такой же, как и для совместного использования групп функций с другим аккаунтом через AWS RAM.
После того как вы поделитесь некоторыми группами функций с целевой учетной записью, вы можете проверить хранилище функций SageMaker, где вы увидите, что новый каталог доступен.
Предоставить права доступа
Имея разрешения на доступ, мы можем предоставлять разрешения на уровне ресурсов группы функций. Выполните следующие шаги:
- В учетной записи владельца каталога Feature Store SageMaker откройте консоль AWS RAM.
- Под Разделено мной на панели навигации выберите Ресурсы.
- Выберите Создать общий ресурс.
- Введите имя общего ресурса и выберите Группы функций SageMaker как тип ресурса.
- Выберите одну или несколько групп функций, которыми хотите поделиться.
- Выберите Следующая.
- Для доступа на чтение/запись введите
AWSRAMPermissionSageMakerFeatureGroupReadWrite
для Управляемые разрешения. - Выберите Следующая.
- Введите идентификатор своей потребительской учетной записи и выберите Добавить. Вы можете добавить несколько учетных записей потребителей.
- Выберите Следующая и заполните свою долю ресурсов.
Теперь общий каталог должен появиться на Ресурсы стр.
Вы можете добиться того же результата, используя интерфейс командной строки AWS с помощью следующей команды (укажите свой регион, идентификатор учетной записи владельца, идентификатор учетной записи потребителя и имя группы функций):
Существует три типа доступа, которые вы можете предоставить группам функций:
- AWSRAMPermissionSageMakerFeatureGroupReadOnly – Привилегия только для чтения позволяет учетным записям потребителей ресурсов читать записи в общих группах функций и просматривать подробные сведения и метаданные.
- AWSRAMPermissionSageMakerFeatureGroupReadWrite – Право на чтение/запись позволяет учетным записям потребителей ресурсов записывать и удалять записи из общих групп функций в дополнение к разрешениям на чтение.
- AWSRAMPermissionSagemakerFeatureGroupAdmin – Права администратора позволяют учетным записям потребителей ресурсов обновлять описание и параметры функций в общих группах функций, а также обновлять конфигурацию общих групп функций в дополнение к разрешениям на чтение/запись.
Примите приглашение поделиться ресурсами
Чтобы принять приглашение на совместное использование ресурсов, выполните следующие действия:
- В целевой (потребительской) учетной записи откройте консоль AWS RAM.
- Под Поделился со мной на панели навигации выберите Ресурсы.
- Выберите новую ожидающую долю ресурса.
- Выберите Принять совместное использование ресурса.
Процесс принятия общего ресурса с помощью AWS CLI такой же, как и в предыдущем разделе об обнаружении, с использованием команд get-resource-share-invitations и Accept-resource-share-invitation.
Примеры блокнотов, демонстрирующих эту новую возможность
В Мастерскую магазина функций SageMaker добавлены два блокнота. Репозиторий GitHub в папке 09-module-security/09-03-cross-account-access:
- m9_03_nb1_cross-account-admin.ipynb – Это необходимо запустить в вашей учетной записи администратора или владельца AWS.
- m9_03_nb2_cross-account-consumer.ipynb – Это необходимо запустить в вашей потребительской учетной записи AWS.
В первом скрипте показано, как создать общий ресурс для обнаружения для существующих групп функций в учетной записи администратора или владельца и поделиться им с другой учетной записью потребителя программным способом с помощью API AWS RAM. create_resource_share()
. Здесь также показано, как предоставить разрешения на доступ к существующим группам функций в учетной записи владельца и поделиться ими с другой учетной записью потребителя с помощью AWS RAM. Прежде чем запускать блокнот, вам необходимо предоставить идентификатор своей потребительской учетной записи AWS.
Второй скрипт принимает приглашения AWS RAM для обнаружения и доступа к группам функций нескольких аккаунтов на уровне владельца. Затем показано, как обнаружить группы функций для нескольких учетных записей, которые есть в учетной записи владельца, и перечислить их в учетной записи потребителя. Вы также можете узнать, как получить доступ к группам функций для чтения и записи, которые находятся в учетной записи владельца, и выполнить следующие операции из учетной записи потребителя: describe()
, get_record()
, ingest()
и delete_record()
.
Заключение
Возможность использования нескольких учетных записей SageMaker Feature Store предлагает несколько убедительных преимуществ. Во-первых, это облегчает совместную работу, позволяя совместно использовать группы функций между несколькими учетными записями AWS. Это улучшает доступность и использование данных, позволяя командам в разных учетных записях использовать общие функции для своих рабочих процессов машинного обучения.
Кроме того, возможность использования нескольких учетных записей улучшает управление данными и безопасность. Благодаря контролируемому доступу и разрешениям через AWS RAM организации могут поддерживать централизованное хранилище функций, обеспечивая при этом индивидуальный уровень доступа для каждой учетной записи. Это не только упрощает управление данными, но и усиливает меры безопасности за счет ограничения доступа авторизованным пользователям.
Кроме того, возможность совместного использования групп функций между учетными записями упрощает процесс создания и развертывания моделей машинного обучения в среде совместной работы. Это способствует более интегрированному и эффективному рабочему процессу, уменьшению избыточности в хранении данных и облегчению создания надежных моделей с общими высококачественными функциями. В целом, возможность работы с несколькими учетными записями в Feature Store оптимизирует совместную работу, управление и эффективность разработки машинного обучения для различных учетных записей AWS. Попробуйте и дайте нам знать, что вы думаете в комментариях.
Об авторах
Иоан Катана — старший специалист по архитектуре решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения в AWS. Он помогает клиентам разрабатывать и масштабировать решения машинного обучения в облаке AWS. Йоан имеет более чем 20-летний опыт работы, в основном в области проектирования архитектуры программного обеспечения и облачной инженерии.
Филипп Кайндл — старший архитектор решений искусственного интеллекта и машинного обучения в AWS. Имея опыт работы в области обработки данных и машиностроения, он сосредоточен на предоставлении клиентам возможности оказывать долгосрочное влияние на бизнес с помощью искусственного интеллекта. Помимо работы Филипп любит возиться с 3D-принтерами, заниматься парусным спортом и пешими походами.
Дхавал Шах — старший архитектор решений в AWS, специализирующийся на машинном обучении. Уделяя особое внимание цифровому бизнесу, он дает клиентам возможность использовать AWS и стимулировать рост их бизнеса. Будучи энтузиастом машинного обучения, Дхавалом движет страсть к созданию эффективных решений, приносящих позитивные изменения. В свободное время он предается любви к путешествиям и ценит приятные моменты со своей семьей.
Мизанур Рахман — старший инженер-программист Amazon SageMaker Feature Store с более чем 10-летним практическим опытом работы со специализацией в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Обладая сильным фундаментом как в теории, так и в практических приложениях, он имеет степень доктора философии. в области обнаружения мошенничества с использованием машинного обучения, что отражает его стремление к развитию этой области. Его опыт охватывает широкий спектр, включая масштабируемые архитектуры, распределенные вычисления, анализ больших данных, микросервисы и облачные инфраструктуры для организаций.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-feature-store-now-supports-cross-account-sharing-discovery-and-access/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- $UP
- 10
- 150
- 20
- 20 лет
- 3d
- 7
- 8
- 9
- a
- способность
- в состоянии
- О нас
- Принять
- принимающий
- Принимает
- доступ
- Доступ к данным
- Доступ
- доступность
- доступной
- Учетная запись
- Учетные записи
- точность
- точный
- Достигать
- через
- действия
- акты
- Добавить
- добавленный
- дополнение
- дополнительный
- Дополнительно
- Администратор
- администраторы
- опережения
- После
- AI
- цель
- Все
- позволять
- разрешено
- Позволяющий
- позволяет
- уже
- причислены
- Несмотря на то, что
- Amazon
- Создатель мудреца Амазонки
- Amazon Web Services
- an
- аналитика
- и
- Другой
- API
- Применение
- Разработка приложения
- Приложения
- Архитекторы
- архитектура
- архитектуры
- МЫ
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект и машинное обучение
- AS
- связанный
- предполагать
- At
- Атрибуты
- аудит
- уполномоченный
- доступен
- AWS
- фон
- Остатки
- Банковское дело
- BE
- становиться
- до
- не являетесь
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- между
- большой
- Big Data
- план
- изоферменты печени
- МОСТ
- приносить
- широкий
- строить
- Строительство
- бизнес
- бизнес
- но
- by
- под названием
- CAN
- Может получить
- возможности
- случаев
- каталог
- каталоги
- категории
- центральный
- централизованная
- определенный
- изменение
- Выберите
- ясность
- кли
- облако
- сотрудничать
- сотрудничество
- совместный
- Комментарии
- Общий
- неотразимый
- полный
- Соответствие закону
- комплексный
- вычисление
- Конфигурация
- Соединительный
- последовательный
- Консоли
- строить
- потреблять
- потребитель
- Потребители
- содержащегося
- содержит
- контекст
- контроль
- контроль
- удобно
- соответствующий
- может
- выработать
- Создайте
- создали
- Создающий
- создание
- критической
- решающее значение
- вылеченный
- Куратор
- клиент
- Клиенты
- данным
- Анализ данных
- Озеро данных
- управление данными
- наука о данных
- ученый данных
- хранение данных
- Наборы данных
- преданность
- глубоко
- глубокое погружение
- определять
- Демографическая
- демонстрировать
- демистифицировать
- ведомства
- в зависимости
- развертывание
- описание
- Проект
- подробнее
- обнаружение
- определены
- развивать
- развитый
- застройщиков
- Развитие
- диаграмма
- различный
- Интернет
- непосредственно
- обнаружить
- обнаружение
- открытие
- обсуждать
- безрассудство
- отчетливый
- распределенный
- распределенных вычислений
- погружение
- Разное
- do
- рисование
- управлять
- управляемый
- копировальный
- продолжительность
- в течение
- каждый
- фактически
- затрат
- эффективный
- легкий
- расширение прав и возможностей
- Наделяет
- включить
- позволяет
- позволяет
- охватывая
- инженер
- Проект и
- Инженеры
- Усиливает
- обеспечивать
- обеспечение
- Enter
- Предприятие
- энтузиаст
- лиц
- организация
- Окружающая среда
- средах
- оборудованный
- сущность
- налаживание
- События
- пример
- существующий
- опыт
- опыта
- извлечение
- Face
- облегчает
- облегчающий
- семья
- Особенность
- Особенности
- кормление
- поле
- First
- поток
- Фокус
- после
- Что касается
- содействие
- культивирует
- Год основания
- основополагающий
- мошенничество
- обнаружение мошенничества
- от
- полностью
- Функции
- получить
- получающий
- Дайте
- дает
- управление
- предоставлять
- предоставленный
- предоставление
- зернистый
- фундамент
- группы
- Группы
- Рост
- практический
- Жесткий
- упряжь
- Есть
- he
- помощь
- помогает
- здесь
- высококачественный
- очень
- его
- история
- имеет
- Как
- How To
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- препятствие
- ID
- идентифицирующий
- if
- Влияние
- эффектных
- улучшается
- in
- В других
- включают
- В том числе
- информация
- инфраструктура
- начальный
- инициативы
- Инновации
- инновационный
- вход
- затраты
- внутри
- размышления
- пример
- вместо
- интегрированный
- Интеллекта
- Интерфейс
- интерпретация
- в
- инвестиций
- приглашение
- приглашать
- вовлеченный
- IT
- ЕГО
- присоединиться
- JPG
- стык
- Сохранить
- Основные
- Знать
- знание
- знания
- озеро
- прочный
- запуск
- запустили
- лежать
- слой
- укладка
- изучение
- позволять
- уровень
- уровни
- Жизненный цикл
- такое как
- ограничивающий
- линия
- Список
- слушатель
- Listening
- расположенный
- логический
- любят
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- поддерживать
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- управлять
- управляемого
- управление
- Маркетинг
- шедевр
- зрелый
- Май..
- означает
- меры
- механический
- просто
- Метаданные
- тщательно
- Майк
- может быть
- сводит к минимуму
- ML
- модель
- Модели
- Моменты
- монитор
- контролируемый
- БОЛЕЕ
- в основном
- с разными
- Музыка
- имя
- имена
- родной
- Навигация
- Необходимость
- необходимый
- потребности
- Новые
- следующий
- ноутбук
- сейчас
- наблюдать
- of
- Предложения
- оффлайн
- .
- on
- ONE
- те,
- только
- открытый
- Операционный отдел
- оптимизирует
- or
- организация
- организации
- Другое
- Другое
- наши
- выходной
- внешнюю
- за
- общий
- надзирать
- владелец
- Владельцы
- страница
- хлеб
- параметры
- Первостепенный
- особенно
- страсть
- паттеранами
- в ожидании
- Выполнять
- разрешение
- Разрешения
- основной
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Точка
- политика
- положительный
- После
- практическое
- предшествующий
- Подготовить
- предупреждение
- предыдущий
- директора школы
- привилегия
- процесс
- Производители
- Продукт
- Профиль
- способствует
- обеспечивать
- приводит
- обеспечение
- положил
- Оперативная память
- рейтинги
- Сырье
- Читать
- реальный мир
- реального времени
- область
- Рекомендация
- рекомендует
- учет
- снижение
- относиться
- ссылка
- совершенствовать
- отражающий
- область
- Связанный
- соответствующие
- складская
- НЕОДНОКРАТНО
- повторяющийся
- хранилище
- представляет
- обязательный
- ресурс
- Полезные ресурсы
- ограничивать
- результат
- многоразовый
- обзоре
- правую
- надежный
- Роли
- роли
- Run
- Бег
- sagemaker
- парусный спорт
- главная
- то же
- образец
- масштабируемые
- Шкала
- Наука
- Ученый
- Ученые
- скрипт
- SDK
- SDKS
- бесшовные
- Поиск
- Во-вторых
- Раздел
- обеспеченный
- безопасно
- безопасность
- Меры безопасности
- посмотреть
- поиск
- сегментами
- выберите
- старший
- чувствительный
- служить
- Услуги
- набор
- установка
- несколько
- Поделиться
- общие
- Акции
- разделение
- должен
- показывать
- Showcasing
- Шоу
- разобщенный
- упрощает
- расположенный
- So
- Software
- Инженер-программист
- Решения
- некоторые
- песня
- Источник
- пролет
- напряженность
- пролеты
- специалист
- специализация
- конкретный
- указав
- Спектр
- и политические лидеры
- статистический
- Шаги
- диск
- магазин
- хранить
- магазины
- тока
- укрепляет
- сильный
- поставка
- поддержка
- Поддержка
- системы
- с учетом
- портняжное дело
- взять
- цель
- Сложность задачи
- команда
- команды
- который
- Ассоциация
- Источник
- их
- Их
- тогда
- теория
- Там.
- Эти
- они
- think
- этой
- те
- три
- Через
- время
- в
- инструменты
- след
- Train
- Обучение
- сделка
- путешествовать
- Тенденции
- стараться
- два
- напишите
- Типы
- неразрешенный
- понимать
- унифицированный
- единиц
- Обновление ПО
- us
- Применение
- использование
- прецедент
- используемый
- удобно
- пользователей
- через
- обычно
- использовать
- ценностное
- меняться
- с помощью
- Вид
- видимость
- vs
- we
- Web
- веб-сервисы
- ЧТО Ж
- были
- Что
- когда
- будь то
- в то время как
- КТО
- зачем
- в
- Работа
- рабочий
- Рабочие процессы
- семинар
- записывать
- лет
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет