นี่คือบล็อกโพสต์ของแขกที่เขียนร่วมกับ Vik Pant และ Kyle Bassett จาก PwC
เมื่อองค์กรต่าง ๆ ลงทุนในแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มากขึ้น การนำ ML มาใช้จึงกลายเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ ซีอีโอคนล่าสุดของ PwC การสำรวจ เปิดเผยว่า 84% ของซีอีโอชาวแคนาดายอมรับว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเปลี่ยนธุรกิจของพวกเขาอย่างมีนัยสำคัญภายใน 5 ปีข้างหน้า ทำให้เทคโนโลยีนี้มีความสำคัญมากกว่าที่เคย อย่างไรก็ตาม การนำ ML ไปใช้ในการผลิตนั้นมาพร้อมกับข้อพิจารณาหลายประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถในการนำทางโลกของ AI ได้อย่างปลอดภัย มีกลยุทธ์ และมีความรับผิดชอบ หนึ่งในขั้นตอนแรกและความท้าทายอย่างยิ่งยวดในการกลายเป็น AI ที่ขับเคลื่อนด้วยคือการพัฒนา ML ไปป์ไลน์อย่างมีประสิทธิภาพที่สามารถปรับขนาดได้อย่างยั่งยืนในระบบคลาวด์ การนึกถึง ML ในแง่ของไปป์ไลน์ที่สร้างและบำรุงรักษาโมเดลแทนที่จะสร้างโมเดลด้วยตัวเอง ช่วยสร้างระบบการทำนายที่หลากหลายและยืดหยุ่น ซึ่งสามารถทนต่อการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในข้อมูลที่เกี่ยวข้องเมื่อเวลาผ่านไป
องค์กรหลายแห่งเริ่มต้นการเดินทางสู่โลกของ ML ด้วยมุมมองที่เน้นโมเดลเป็นศูนย์กลาง ในช่วงแรกของการสร้างแบบฝึกหัด ML จุดเน้นอยู่ที่การฝึกอบรมแบบจำลอง ML ภายใต้การดูแล ซึ่งเป็นการแสดงทางคณิตศาสตร์ของความสัมพันธ์ระหว่างอินพุต (ตัวแปรอิสระ) และเอาต์พุต (ตัวแปรตาม) ที่เรียนรู้จากข้อมูล (โดยทั่วไปจะเป็นข้อมูลในอดีต) แบบจำลองเป็นสิ่งประดิษฐ์ทางคณิตศาสตร์ที่รับข้อมูลเข้า ทำการคำนวณและการคำนวณ และสร้างการคาดคะเนหรือการอนุมาน
แม้ว่าวิธีการนี้จะเป็นจุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลและค่อนข้างง่าย แต่ก็ไม่สามารถปรับขนาดได้หรือมีความยั่งยืนโดยเนื้อแท้ เนื่องจากธรรมชาติของการฝึกอบรมแบบจำลอง การปรับแต่ง การทดสอบ และกิจกรรมการทดลองใช้งานแบบเฉพาะกิจด้วยตนเองและแบบเฉพาะกิจ องค์กรที่มีวุฒิภาวะมากกว่าในโดเมน ML จะใช้กระบวนทัศน์ ML operation (MLOps) ที่รวมเอาการบูรณาการอย่างต่อเนื่อง การส่งมอบอย่างต่อเนื่อง การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง และการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ศูนย์กลางของกระบวนทัศน์นี้คือมุมมองที่เน้นไปป์ไลน์สำหรับการพัฒนาและใช้งานระบบ ML ที่มีความแข็งแกร่งระดับอุตสาหกรรม
ในโพสต์นี้ เราจะเริ่มต้นด้วยภาพรวมของ MLOps และประโยชน์ของมัน อธิบายโซลูชันเพื่อลดความซับซ้อนของการใช้งาน และให้รายละเอียดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม เราปิดท้ายด้วยกรณีศึกษาที่เน้นถึงประโยชน์ที่ได้รับจากลูกค้า AWS และ PwC รายใหญ่ที่นำโซลูชันนี้ไปใช้
พื้นหลัง
ไปป์ไลน์ MLOps คือชุดของลำดับขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกันซึ่งใช้ในการสร้าง ปรับใช้ ดำเนินการ และจัดการโมเดล ML อย่างน้อยหนึ่งโมเดลในการผลิต ไปป์ไลน์ดังกล่าวครอบคลุมขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในการสร้าง ทดสอบ ปรับแต่ง และปรับใช้โมเดล ML ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการเตรียมข้อมูล วิศวกรรมคุณสมบัติ การฝึกโมเดล การประเมิน การปรับใช้ และการตรวจสอบ ด้วยเหตุนี้ โมเดล ML จึงเป็นผลิตภัณฑ์ของไปป์ไลน์ MLOps และไปป์ไลน์คือเวิร์กโฟลว์สำหรับสร้างโมเดล ML อย่างน้อยหนึ่งโมเดล ไปป์ไลน์ดังกล่าวสนับสนุนกระบวนการที่มีโครงสร้างและเป็นระบบสำหรับการสร้าง การสอบเทียบ การประเมิน และนำแบบจำลอง ML ไปใช้ และแบบจำลองเองก็สร้างการคาดคะเนและการอนุมาน การพัฒนาและการดำเนินการในขั้นตอนของไปป์ไลน์เป็นไปโดยอัตโนมัติ องค์กรต่างๆ สามารถลดเวลาในการส่งมอบโมเดล เพิ่มความเสถียรของโมเดลในการผลิต และปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรซอฟต์แวร์ และผู้ดูแลระบบไอที
ภาพรวมโซลูชัน
AWS นำเสนอพอร์ตโฟลิโอที่ครอบคลุมของบริการบนคลาวด์เนทีฟสำหรับการพัฒนาและใช้งานไปป์ไลน์ MLOps ในลักษณะที่ปรับขนาดได้และยั่งยืน อเมซอน SageMaker ประกอบด้วยพอร์ตโฟลิโอของความสามารถที่ครอบคลุมในฐานะบริการ MLOps ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ เพื่อให้นักพัฒนาสามารถสร้าง ฝึกอบรม ปรับใช้ ดำเนินการ และจัดการโมเดล ML ในระบบคลาวด์ SageMaker ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ MLOps ทั้งหมด ตั้งแต่การรวบรวมไปจนถึงการจัดเตรียมและฝึกอบรมข้อมูลด้วยอัลกอริทึมประสิทธิภาพสูงในตัวและการทดสอบ ML อัตโนมัติ (AutoML) ที่ซับซ้อน เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถเลือกโมเดลเฉพาะที่เหมาะกับลำดับความสำคัญและความชอบทางธุรกิจของตน SageMaker ช่วยให้องค์กรต่างๆ ร่วมมือกันทำให้วงจรชีวิต MLOps ส่วนใหญ่เป็นแบบอัตโนมัติ เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยไม่ต้องเสี่ยงกับความล่าช้าของโครงการหรือต้นทุนที่เพิ่มขึ้น ด้วยวิธีนี้ SageMaker ช่วยให้ธุรกิจสามารถมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนา และการบำรุงรักษาที่เกี่ยวข้องกับบริการคาดการณ์ความแข็งแกร่งของอุตสาหกรรม
SageMaker ประกอบด้วย Amazon SageMaker JumpStartซึ่งนำเสนอรูปแบบโซลูชันที่พร้อมใช้งานทันทีสำหรับองค์กรที่ต้องการเร่งเส้นทาง MLOps องค์กรสามารถเริ่มต้นด้วยโมเดลโอเพ่นซอร์สที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและปรับแต่งได้อย่างละเอียดเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของตนผ่านการฝึกอบรมซ้ำและถ่ายโอนการเรียนรู้ นอกจากนี้ JumpStart ยังมีเทมเพลตโซลูชันที่ออกแบบมาเพื่อรับมือกับกรณีการใช้งานทั่วไป รวมถึงตัวอย่างสมุดบันทึก Jupyter ที่มีรหัสเริ่มต้นที่เขียนไว้ล่วงหน้า ทรัพยากรเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้โดยเพียงแค่ไปที่หน้า Landing Page ของ JumpStart ภายใน สตูดิโอ Amazon SageMaker.
PwC ได้สร้างตัวเร่งความเร็ว MLOps ที่บรรจุไว้ล่วงหน้า ซึ่งเพิ่มความเร็วในการเพิ่มมูลค่าและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนสำหรับองค์กรที่ใช้ SageMaker ตัวเร่งความเร็ว MLOps นี้ปรับปรุงความสามารถดั้งเดิมของ JumpStart โดยการผสานรวมบริการเสริมของ AWS ด้วยชุดของสิ่งประดิษฐ์ทางเทคนิคที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงโครงสร้างพื้นฐานเป็นสคริปต์โค้ด (IaC) เวิร์กโฟลว์การประมวลผลข้อมูล โค้ดการรวมบริการ และเทมเพลตการกำหนดค่าไปป์ไลน์ ตัวเร่งความเร็ว MLOps ของ PwC ช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการพัฒนาและใช้งานระบบคาดการณ์ระดับการผลิต
ภาพรวมสถาปัตยกรรม
การรวมบริการแบบไร้เซิร์ฟเวอร์แบบเนทีฟบนคลาวด์จาก AWS ได้รับการจัดลำดับความสำคัญในสถาปัตยกรรมของตัวเร่ง PwC MLOps จุดเริ่มต้นในการเร่งความเร็วนี้คือเครื่องมือการทำงานร่วมกันใดๆ เช่น Slack ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรข้อมูลสามารถใช้เพื่อขอสภาพแวดล้อม AWS สำหรับ MLOps คำขอดังกล่าวได้รับการแยกวิเคราะห์และได้รับการอนุมัติอย่างสมบูรณ์หรือกึ่งอัตโนมัติโดยใช้ฟีเจอร์เวิร์กโฟลว์ในเครื่องมือการทำงานร่วมกันนั้น หลังจากคำขอได้รับการอนุมัติ รายละเอียดจะถูกใช้สำหรับการกำหนดพารามิเตอร์เทมเพลต IaC ซอร์สโค้ดสำหรับเทมเพลต IaC เหล่านี้ได้รับการจัดการใน AWS CodeCommit. เทมเพลต IaC ที่กำหนดพารามิเตอร์เหล่านี้ถูกส่งไปยัง การก่อตัวของ AWS Cloud สำหรับการสร้างแบบจำลอง การจัดเตรียม และการจัดการสแต็กของทรัพยากร AWS และบุคคลที่สาม
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงเวิร์กโฟลว์
หลังจาก AWS CloudFormation จัดเตรียมสภาพแวดล้อมสำหรับ MLOps บน AWS สภาพแวดล้อมก็พร้อมใช้งานโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และผู้ทำงานร่วมกัน ตัวเร่ง PWC มีบทบาทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง (IAM) ที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมและงานของ MLOps บทบาทเหล่านี้ระบุบริการและทรัพยากรในสภาพแวดล้อม MLOps ที่ผู้ใช้ต่างๆ สามารถเข้าถึงได้ตามโปรไฟล์งาน หลังจากเข้าถึงสภาพแวดล้อม MLOps แล้ว ผู้ใช้สามารถเข้าถึงรูปแบบใดๆ บน SageMaker เพื่อทำหน้าที่ของตนได้ ซึ่งรวมถึงอินสแตนซ์โน้ตบุ๊ก SageMaker ระบบนำร่องอัตโนมัติของ Amazon SageMaker การทดลองและสตูดิโอ คุณสามารถรับประโยชน์จากคุณลักษณะและฟังก์ชันทั้งหมดของ SageMaker รวมถึงการฝึกอบรมแบบจำลอง การปรับแต่ง การประเมิน การปรับใช้ และการเฝ้าติดตาม
คันเร่งยังมีการเชื่อมต่อด้วย อเมซอน ดาต้าโซน สำหรับการแชร์ ค้นหา และค้นพบข้อมูลในระดับขอบเขตขององค์กรเพื่อสร้างและเสริมโมเดล ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม การทดสอบ การตรวจสอบ และการตรวจจับการเบี่ยงเบนของแบบจำลองสามารถจัดหาบริการที่หลากหลาย รวมถึง อเมซอน Redshift, บริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ Amazon (อเมซอน RDS), ระบบไฟล์ Amazon Elastic (อเมซอน อีเอฟเอส) และ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (อเมซอน S3). ระบบการคาดคะเนสามารถนำไปใช้ได้หลายวิธี รวมถึงในฐานะจุดสิ้นสุดของ SageMaker โดยตรง จุดสิ้นสุดของ SageMaker ที่รวมอยู่ใน AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชันและตำแหน่งข้อมูล SageMaker เรียกใช้ผ่านโค้ดแบบกำหนดเอง บริการ Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS) หรือ อเมซอน อีลาสติก คอมพิวท์ คลาวด์ (อเมซอน อีซี2). อเมซอน คลาวด์วอตช์ ใช้เพื่อตรวจสอบสภาพแวดล้อมสำหรับ MLOps บน AWS ในลักษณะที่ครอบคลุมเพื่อสังเกตการแจ้งเตือน บันทึก และข้อมูลเหตุการณ์จากสแต็กทั้งหมด (แอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐาน เครือข่าย และบริการ)
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมนี้
กรณีศึกษา
ในส่วนนี้ เราจะแชร์ตัวอย่างกรณีศึกษาจากบริษัทประกันภัยขนาดใหญ่ในแคนาดา โดยจะมุ่งเน้นไปที่ผลกระทบการเปลี่ยนแปลงของการนำ MLOps Accelerator และเทมเพลต JumpStart ของ PwC Canada ไปใช้
ลูกค้ารายนี้ร่วมมือกับ PwC Canada และ AWS เพื่อจัดการกับความท้าทายด้วยการพัฒนาโมเดลที่ไม่มีประสิทธิภาพและกระบวนการปรับใช้ที่ไม่มีประสิทธิภาพ การขาดความสม่ำเสมอและการทำงานร่วมกัน และความยากในการปรับขนาดโมเดล ML การใช้งาน MLOps Accelerator นี้ร่วมกับเทมเพลต JumpStart บรรลุสิ่งต่อไปนี้:
- ระบบอัตโนมัติแบบครบวงจร – ระบบอัตโนมัติช่วยลดเวลาเกือบครึ่งหนึ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การฝึกโมเดล การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการปรับใช้และการตรวจสอบโมเดล
- การทำงานร่วมกันและมาตรฐาน – เครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่เป็นมาตรฐานเพื่อส่งเสริมความสอดคล้องกันทั่วทั้งองค์กร เพิ่มอัตราการสร้างนวัตกรรมแบบจำลองเกือบสองเท่า
- รูปแบบการกำกับดูแลและการปฏิบัติตาม – พวกเขาใช้กรอบการกำกับดูแลโมเดลเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล ML ทั้งหมดเป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและปฏิบัติตามแนวทางด้านจริยธรรมของบริษัท ซึ่งช่วยลดต้นทุนการบริหารความเสี่ยงลง 40%
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ปรับขนาดได้ – พวกเขาลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้เพื่อจัดการปริมาณข้อมูลมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพและปรับใช้ ML หลายรุ่นพร้อมกัน ลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและแพลตฟอร์มลง 50%
- การปรับใช้อย่างรวดเร็ว – โซลูชันบรรจุภัณฑ์ล่วงหน้าช่วยลดเวลาในการผลิตลง 70%
ด้วยการมอบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ MLOps ผ่านแพ็คเกจการปรับใช้อย่างรวดเร็ว ลูกค้าของเราสามารถลดความเสี่ยงในการใช้งาน MLOps และปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของ ML สำหรับฟังก์ชันทางธุรกิจต่างๆ เช่น การคาดการณ์ความเสี่ยงและการกำหนดราคาสินทรัพย์ โดยรวมแล้ว การทำงานร่วมกันระหว่าง PwC MLOps accelerator และ JumpStart ช่วยให้ลูกค้าของเราปรับปรุงประสิทธิภาพ ปรับขนาด รักษาความปลอดภัย และรักษากิจกรรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล
ควรสังเกตว่าโซลูชัน PwC และ AWS ไม่ใช่เฉพาะอุตสาหกรรมและมีความเกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมและภาคส่วนต่างๆ
สรุป
SageMaker และโปรแกรมเร่งความเร็วช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรม ML ของตนได้ มีประโยชน์มากมาย รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงสิ่งต่อไปนี้:
- ร่วมกันสร้างกรณีการใช้งาน IaC, MLOps และ AutoML เพื่อให้ได้ประโยชน์ทางธุรกิจจากการกำหนดมาตรฐาน
- เปิดใช้งานการสร้างต้นแบบเชิงทดลองที่มีประสิทธิภาพ ทั้งแบบมีและไม่มีโค้ด เพื่อเร่งความเร็ว AI ตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการใช้งานด้วย IaC, MLOps และ AutoML
- ทำให้งานที่น่าเบื่อและใช้เวลานานเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น วิศวกรรมฟีเจอร์และการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ด้วย AutoML
- ใช้กระบวนทัศน์การตรวจสอบแบบจำลองอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดความเสี่ยงของการใช้แบบจำลอง ML ให้สอดคล้องกับความเสี่ยงขององค์กร
โปรดติดต่อผู้เขียนโพสต์นี้ ที่ปรึกษา AWS แคนาดา,หรือ PwC แคนาดา เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Jumpstart และตัวเร่งความเร็ว MLOps ของ PwC
เกี่ยวกับผู้เขียน
Vik เป็นหุ้นส่วนในแนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับระบบคลาวด์และข้อมูลของ PwC ประเทศแคนาดา เขาได้รับปริญญาเอกด้านวิทยาการข้อมูลจากมหาวิทยาลัยโตรอนโต เขาเชื่อมั่นว่ามีการเชื่อมต่อทางกระแสจิตระหว่างเครือข่ายประสาทชีวภาพของเขากับเครือข่ายประสาทเทียมที่เขาฝึกฝนบน SageMaker เชื่อมต่อกับเขาบน LinkedIn.
ไคล์ เป็นหุ้นส่วนในแนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับระบบคลาวด์และข้อมูลของ PwC Canada ร่วมกับทีมแคร็กที่เป็นนักเล่นแร่แปรธาตุด้านเทคนิค พวกเขาสานโซลูชัน MLOPs ที่น่าหลงใหลซึ่งดึงดูดใจลูกค้าด้วยมูลค่าทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ด้วยพลังของปัญญาประดิษฐ์และเวทมนตร์คาถา ไคล์เปลี่ยนความท้าทายที่ซับซ้อนให้กลายเป็นเทพนิยายดิจิทัล ทำให้สิ่งที่เป็นไปไม่ได้เป็นไปได้ เชื่อมต่อกับเขาบน LinkedIn.
Francois เป็นที่ปรึกษาที่ปรึกษาหลักของ AWS Professional Services Canada และหัวหน้าฝ่ายปฏิบัติของแคนาดาสำหรับคำแนะนำด้านข้อมูลและนวัตกรรม เขาแนะนำลูกค้าในการสร้างและใช้งานการเดินทางบนคลาวด์โดยรวมและโปรแกรมข้อมูลของพวกเขา โดยเน้นที่วิสัยทัศน์ กลยุทธ์ ตัวขับเคลื่อนธุรกิจ การกำกับดูแล โมเดลการดำเนินงานเป้าหมาย และแผนงาน เชื่อมต่อกับเขาบน LinkedIn.
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-machine-learning-time-to-value-with-amazon-sagemaker-jumpstart-and-pwcs-mlops-accelerator/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- $ ขึ้น
- 100
- 7
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- เร่ง
- คันเร่ง
- เร่ง
- เข้า
- Accessed
- การเข้าถึง
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- กิจกรรม
- Ad
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- ผู้ดูแลระบบ
- นำมาใช้
- การนำมาใช้
- ที่ปรึกษา
- หลังจาก
- AI
- อัลกอริทึม
- จัดแนว
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- ตาม
- ด้วย
- อเมซอน
- Amazon EC2
- อเมซอน RDS
- อเมซอน SageMaker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon Web Services
- จำนวน
- an
- และ
- ใด
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- ได้รับการอนุมัติ
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- ติดอาวุธ
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- การประเมิน
- สินทรัพย์
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- ผู้เขียน
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ออโต้เอ็มแอล
- AWS
- การก่อตัวของ AWS Cloud
- บริการระดับมืออาชีพของ AWS
- ตาม
- BE
- กลายเป็น
- สมควร
- กำลัง
- ประโยชน์
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- บล็อก
- เขตแดน
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- built-in
- ธุรกิจ
- ฟังก์ชั่นทางธุรกิจ
- การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- การคำนวณ
- CAN
- แคนาดา
- ชาวแคนาดา
- ความสามารถในการ
- กรณี
- กรณีศึกษา
- กรณี
- ส่วนกลาง
- ผู้บริหารสูงสุด
- ซีอีโอ
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- Choose
- ไคลเอนต์
- ลูกค้า
- เมฆ
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
- รหัส
- การทำงานร่วมกัน
- การเก็บรวบรวม
- COM
- มา
- ร่วมกัน
- บริษัท
- บริษัท
- บริษัท
- ประกอบ
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ครอบคลุม
- ประกอบด้วย
- การคำนวณ
- คำนวณ
- คอนเสิร์ต
- องค์ประกอบ
- เชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- การเชื่อมต่อ
- การพิจารณา
- ผู้ให้คำปรึกษา
- ติดต่อเรา
- ต่อเนื่องกัน
- ค่าใช้จ่าย
- ครอบคลุม
- ร้าว
- สร้าง
- การสร้าง
- วิกฤติ
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- การประมวลผล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ความล่าช้า
- การส่งมอบ
- การจัดส่ง
- ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- บรรยาย
- ได้รับการออกแบบ
- รายละเอียด
- นักพัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- ความยาก
- ดิจิตอล
- โดยตรง
- การค้นพบ
- โดเมน
- สองเท่า
- ไดรเวอร์
- สอง
- ก่อน
- ที่ได้รับ
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ทำให้สามารถ
- เปิดการใช้งาน
- ช่วยให้
- ครอบคลุม
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- เสริม
- ช่วย
- ประเทือง
- ทำให้มั่นใจ
- Enterprise
- ทั้งหมด
- การเข้า
- สิ่งแวดล้อม
- สร้าง
- ตามหลักจริยธรรม
- การประเมินผล
- เหตุการณ์
- เคย
- ตัวอย่าง
- การทดลอง
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- เนื้อไม่มีมัน
- เสร็จสิ้น
- ชื่อจริง
- ก้าวแรก
- พอดี
- โฟกัส
- มุ่งเน้นไปที่
- โดยมุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- กรอบ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- สร้าง
- การกำกับดูแล
- ยิ่งใหญ่
- มากขึ้น
- แขก
- แนวทาง
- คู่มือ
- ลดลงครึ่งหนึ่ง
- he
- จะช่วยให้
- ประสิทธิภาพสูง
- ไฮไลต์
- พระองค์
- ของเขา
- ทางประวัติศาสตร์
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
- เอกลักษณ์
- แสดงให้เห็นถึง
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- เป็นไปไม่ได้
- ปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- รวม
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- ขึ้น
- อิสระ
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ไม่มีประสิทธิภาพ
- ข้อมูล
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- ประกัน
- สำคัญ
- การบูรณาการ
- บูรณาการ
- Intelligence
- เข้าไป
- ภายใน
- การลงทุน
- การลงทุน
- การลงทุน
- เรียก
- ร่วมมือ
- IT
- ITS
- การสัมภาษณ์
- การเดินทาง
- jpg
- ไม่มี
- เชื่อมโยงไปถึง
- ใหญ่
- นำ
- เรียนรู้
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- วงจรชีวิต
- ถูก จำกัด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- เก็บรักษา
- การบำรุงรักษา
- ส่วนใหญ่
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ลักษณะ
- คู่มือ
- หลาย
- มาก
- คณิตศาสตร์
- วุฒิภาวะ
- มีความหมาย
- พบ
- ML
- ม.ป.ป
- แบบ
- โมเดล
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- หลาย
- พื้นเมือง
- ธรรมชาติ
- นำทาง
- เกือบทั้งหมด
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- เครือข่ายประสาท
- เครือข่ายประสาทเทียม
- ถัดไป
- ยวด
- สมุดบันทึก
- เด่น
- สังเกต
- of
- เสนอ
- on
- ONE
- โอเพนซอร์ส
- ทำงาน
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- or
- organizacja
- องค์กร
- องค์กร
- ของเรา
- เกิน
- ทั้งหมด
- ภาพรวม
- แพคเกจ
- หน้า
- ตัวอย่าง
- ส่วนหนึ่ง
- หุ้นส่วน
- ร่วมมือ
- รูปแบบ
- ดำเนินการ
- ท่อ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- ผลงาน
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- ขับเคลื่อน
- powering
- การปฏิบัติ
- การปฏิบัติ
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- การตั้งค่า
- การเตรียมความพร้อม
- การตั้งราคา
- หลัก
- จัดลำดับความสำคัญ
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ผลผลิต
- มืออาชีพ
- ดูรายละเอียด
- โครงการ
- โปรแกรม
- โครงการ
- ส่งเสริม
- การสร้างต้นแบบ
- ให้
- ให้
- PWC
- พิสัย
- รวดเร็ว
- คะแนน
- ค่อนข้าง
- พร้อม
- ตระหนักถึง
- เหมาะสม
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- ลด
- ลดลง
- ลด
- หน่วยงานกำกับดูแล
- ที่เกี่ยวข้อง
- ความสัมพันธ์
- สัมพัทธ์
- ตรงประเด็น
- ขอ
- ความต้องการ
- ยืดหยุ่น
- แหล่งข้อมูล
- ผลสอบ
- กลับ
- ความเสี่ยง
- การบริหาจัดการความเสี่ยง
- การเสี่ยง
- แผนงาน
- บทบาท
- วิ่ง
- อย่างปลอดภัย
- sagemaker
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- ปรับ
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- สคริปต์
- ค้นหา
- Section
- ภาค
- ปลอดภัย
- ที่กำลังมองหา
- serverless
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- Share
- ใช้งานร่วมกัน
- น่า
- อย่างมีความหมาย
- เหมือนกับ
- ง่าย
- ลดความซับซ้อน
- ง่ายดาย
- พร้อมกัน
- หย่อน
- So
- ซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- ซับซ้อน
- แหล่ง
- รหัสแหล่งที่มา
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- Stability
- กอง
- สแต็ค
- ขั้นตอน
- เริ่มต้น
- ที่เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- กลยุทธ์
- กลยุทธ์
- กลยุทธ์
- เพรียวลม
- โครงสร้าง
- สตูดิโอ
- ศึกษา
- ส่ง
- อย่างเช่น
- ชุด
- สนับสนุน
- ที่ยั่งยืน
- ทำงานร่วมกัน
- ระบบ
- ต่อสู้
- เอา
- เป้า
- งาน
- ทีม
- ทีม
- เทคโนโลยี
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- แม่แบบ
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- การทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ที่มา
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ตัวเอง
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิด
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- โตรอน
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- รถไฟ
- โอน
- การแปลง
- กระแส
- ผลัดกัน
- เป็นปกติ
- มหาวิทยาลัย
- ปลดล็อก
- เปิดตัว
- การใช้
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้
- การใช้
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- อเนกประสงค์
- วิสัยทัศน์
- ไดรฟ์
- คือ
- ทาง..
- วิธี
- we
- สาน
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- ที่
- WHO
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- ขั้นตอนการทำงาน
- โลก
- ตะลึง
- ปี
- คุณ
- ลมทะเล