นี่คือส่วนที่ 3 ของซีรีส์ของเราที่เราออกแบบและใช้งานไปป์ไลน์ MLOps สำหรับการตรวจสอบคุณภาพของภาพที่เอดจ์ ในโพสต์นี้ เรามุ่งเน้นไปที่วิธีการทำให้ส่วนการปรับใช้ Edge ของไปป์ไลน์ MLOps จากต้นทางถึงปลายทางเป็นแบบอัตโนมัติ เราแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการใช้ AWS IoT กรีนกราส เพื่อจัดการการอนุมานแบบจำลองที่ Edge และวิธีการทำให้กระบวนการเป็นแบบอัตโนมัติ ฟังก์ชันขั้นตอนของ AWS และบริการอื่นๆ ของ AWS
ภาพรวมโซลูชัน
In 1 หมายเลข ของซีรีส์นี้ เราได้วางสถาปัตยกรรมสำหรับไปป์ไลน์ MLOps แบบ end-to-end ของเราที่ทำให้กระบวนการแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติ ตั้งแต่การติดป้ายกำกับข้อมูลไปจนถึงการฝึกโมเดลและการปรับใช้ที่ Edge ใน 2 หมายเลขเราได้แสดงวิธีทำให้ส่วนการติดฉลากและการจำลองโมเดลของไปป์ไลน์เป็นแบบอัตโนมัติ
กรณีการใช้งานตัวอย่างที่ใช้สำหรับซีรี่ส์นี้คือโซลูชันการตรวจสอบคุณภาพด้วยภาพที่สามารถตรวจจับข้อบกพร่องบนแท็กโลหะ ซึ่งคุณสามารถนำไปใช้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการผลิตได้ แผนภาพต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมระดับสูงของไปป์ไลน์ MLOps ที่เรากำหนดไว้ในตอนต้นของซีรีส์นี้ หากคุณยังไม่ได้อ่านเราขอแนะนำให้อ่าน 1 หมายเลข.
การปรับใช้งาน Edge ของโมเดล ML โดยอัตโนมัติ
หลังจากที่โมเดล ML ได้รับการฝึกอบรมและประเมินผลแล้ว จำเป็นต้องปรับใช้กับระบบการผลิตเพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจด้วยการคาดการณ์ข้อมูลที่เข้ามา กระบวนการนี้อาจซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วในการตั้งค่า Edge ซึ่งจำเป็นต้องปรับใช้และรันโมเดลบนอุปกรณ์ที่มักจะอยู่ห่างจากสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่โมเดลได้รับการฝึกอบรม ต่อไปนี้คือความท้าทายบางประการสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่ Edge:
- โมเดล ML มักจำเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมเนื่องจากข้อจำกัดด้านทรัพยากรบนอุปกรณ์ Edge
- อุปกรณ์ Edge ไม่สามารถปรับใช้ใหม่หรือเปลี่ยนได้เหมือนกับเซิร์ฟเวอร์ในระบบคลาวด์ ดังนั้นคุณจึงจำเป็นต้องมีโมเดลการปรับใช้ที่มีประสิทธิภาพและกระบวนการจัดการอุปกรณ์
- การสื่อสารระหว่างอุปกรณ์และระบบคลาวด์จะต้องมีประสิทธิภาพและปลอดภัย เนื่องจากมักจะผ่านเครือข่ายแบนด์วิธต่ำที่ไม่น่าเชื่อถือ
มาดูกันว่าเราจะรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ด้วยบริการของ AWS ได้อย่างไร นอกเหนือจากการส่งออกโมเดลในรูปแบบ ONNX ซึ่งช่วยให้เราใช้การปรับให้เหมาะสม เช่น การหาปริมาณ เพื่อลดขนาดโมเดลสำหรับอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัด เป็นต้น ONNX ยังมอบรันไทม์ที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ Edge ทั่วไปอีกด้วย
เมื่อแบ่งกระบวนการปรับใช้ Edge ลง เราต้องการสององค์ประกอบ:
- กลไกการปรับใช้สำหรับการส่งมอบโมเดล ซึ่งรวมถึงตัวโมเดลเองและตรรกะทางธุรกิจบางอย่างเพื่อจัดการและโต้ตอบกับโมเดล
- เอ็นจิ้นเวิร์กโฟลว์ที่สามารถประสานกระบวนการทั้งหมดเพื่อให้มีความแข็งแกร่งและทำซ้ำได้
ในตัวอย่างนี้ เราใช้บริการต่างๆ ของ AWS เพื่อสร้างกลไกการปรับใช้ Edge แบบอัตโนมัติ ซึ่งรวมองค์ประกอบที่จำเป็นทั้งหมดที่เรากล่าวถึง
ประการแรก เราจำลองอุปกรณ์ Edge เพื่อให้ตรงไปตรงมาสำหรับคุณในขั้นตอนการทำงานแบบ end-to-end เราใช้ อเมซอน อีลาสติก คอมพิวท์ คลาวด์ (Amazon EC2) อินสแตนซ์เพื่อจำลองอุปกรณ์ Edge โดยการติดตั้งซอฟต์แวร์ AWS IoT Greengrass Core บนอินสแตนซ์ คุณยังสามารถใช้ EC2 instance เพื่อตรวจสอบส่วนประกอบต่างๆ ในกระบวนการ QA ก่อนที่จะปรับใช้กับอุปกรณ์ Edge Production จริง AWS IoT Greengrass คือบริการรันไทม์ Edge แบบโอเพ่นซอร์สของ Internet of Things (IoT) และบริการคลาวด์ที่ช่วยคุณสร้าง ปรับใช้ และจัดการซอฟต์แวร์อุปกรณ์ Edge AWS IoT Greengrass ช่วยลดความพยายามในการสร้าง ปรับใช้ และจัดการซอฟต์แวร์อุปกรณ์ Edge ด้วยวิธีที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ หลังจากที่คุณติดตั้งซอฟต์แวร์ AWS IoT Greengrass Core บนอุปกรณ์ของคุณ คุณสามารถเพิ่มหรือลบคุณสมบัติและส่วนประกอบ และจัดการแอปพลิเคชันอุปกรณ์ IoT ของคุณโดยใช้ AWS IoT Greengrass มีส่วนประกอบในตัวมากมายเพื่อทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น เช่น ส่วนประกอบโบรกเกอร์ StreamManager และ MQTT ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อสื่อสารกับระบบคลาวด์ได้อย่างปลอดภัย และรองรับการเข้ารหัสจากต้นทางถึงปลายทาง คุณสามารถใช้คุณสมบัติเหล่านั้นเพื่ออัปโหลดผลการอนุมานและรูปภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในสภาพแวดล้อมการผลิต โดยทั่วไปคุณจะมีกล้องอุตสาหกรรมที่ให้ภาพซึ่งโมเดล ML ควรสร้างการคาดการณ์ สำหรับการตั้งค่าของเรา เราจำลองอินพุตรูปภาพนี้โดยการอัปโหลดรูปภาพที่กำหนดไว้ล่วงหน้าลงในไดเร็กทอรีเฉพาะบนอุปกรณ์ Edge จากนั้นเราจะใช้รูปภาพเหล่านี้เป็นอินพุตอนุมานสำหรับโมเดล
เราแบ่งกระบวนการปรับใช้และการอนุมานโดยรวมออกเป็นสามขั้นตอนติดต่อกันเพื่อปรับใช้โมเดล ML ที่ผ่านการฝึกอบรมบนคลาวด์กับสภาพแวดล้อม Edge และใช้สำหรับการคาดการณ์:
- เตรียมการ – จัดแพ็คเกจโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมสำหรับการปรับใช้ Edge
- ปรับใช้ – การถ่ายโอนโมเดลและส่วนประกอบการอนุมานจากคลาวด์ไปยังอุปกรณ์ Edge
- การอนุมาน – โหลดโมเดลและรันโค้ดอนุมานสำหรับการคาดเดารูปภาพ
แผนภาพสถาปัตยกรรมต่อไปนี้แสดงรายละเอียดของกระบวนการสามขั้นตอนนี้และวิธีที่เรานำไปใช้กับบริการของ AWS
ในส่วนต่อไปนี้ เราจะพูดถึงรายละเอียดสำหรับแต่ละขั้นตอน และแสดงวิธีฝังกระบวนการนี้ลงในการจัดการแบบอัตโนมัติและทำซ้ำได้และเวิร์กโฟลว์ CI/CD สำหรับทั้งโมเดล ML และโค้ดการอนุมานที่เกี่ยวข้อง
เตรียมการ
อุปกรณ์ Edge มักมาพร้อมกับการประมวลผลและหน่วยความจำที่จำกัด เมื่อเปรียบเทียบกับสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ที่ CPU และ GPU อันทรงพลังสามารถเรียกใช้โมเดล ML ได้อย่างง่ายดาย เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลต่างๆ ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งโมเดลสำหรับซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์เฉพาะเพื่อเพิ่มความเร็วในการคาดการณ์โดยไม่สูญเสียความแม่นยำ
ในตัวอย่างนี้ เราได้ส่งออกโมเดลที่ได้รับการฝึกในไปป์ไลน์การฝึกเป็นรูปแบบ ONNX เพื่อการพกพา การปรับให้เหมาะสมที่เป็นไปได้ รวมถึงรันไทม์ของ Edge ที่ปรับให้เหมาะสม และลงทะเบียนโมเดลภายใน รีจิสทรีโมเดล Amazon SageMaker. ในขั้นตอนนี้ เราสร้างส่วนประกอบแบบจำลอง Greengrass ใหม่ รวมถึงแบบจำลองที่ลงทะเบียนล่าสุดสำหรับการปรับใช้ในภายหลัง
ปรับใช้
กลไกการปรับใช้ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้เป็นกุญแจสำคัญในการปรับใช้โมเดลจากระบบคลาวด์ไปยังอุปกรณ์ Edge เนื่องจาก AWS IoT Greengrass ได้รวมเอาระบบการปรับใช้ Edge ที่แข็งแกร่งและปลอดภัยไว้แล้ว เราจึงใช้สิ่งนี้เพื่อวัตถุประสงค์ในการปรับใช้ของเรา ก่อนที่เราจะดูรายละเอียดกระบวนการปรับใช้ของเรา เราจะสรุปสั้นๆ ว่าการใช้งาน AWS IoT Greengrass ทำงานอย่างไร หัวใจสำคัญของระบบการปรับใช้ AWS IoT Greengrass คือ ส่วนประกอบซึ่งกำหนดโมดูลซอฟต์แวร์ที่ใช้งานกับอุปกรณ์ Edge ที่ใช้ AWS IoT Greengrass Core สิ่งเหล่านี้อาจเป็นคอมโพเนนต์ส่วนตัวที่คุณสร้างหรือคอมโพเนนต์สาธารณะที่จัดเตรียมโดย AWS หรือกว้างขึ้น ชุมชนกรีนกราสส์. สามารถรวมส่วนประกอบหลายรายการเข้าด้วยกันโดยเป็นส่วนหนึ่งของการปรับใช้ การกำหนดค่าการปรับใช้จะกำหนดส่วนประกอบที่รวมอยู่ในการปรับใช้และอุปกรณ์เป้าหมายของการปรับใช้ สามารถกำหนดได้ในไฟล์การกำหนดค่าการปรับใช้ (JSON) หรือผ่านคอนโซล AWS IoT Greengrass เมื่อสร้างการปรับใช้ใหม่
เราสร้างส่วนประกอบ Greengrass สองตัวต่อไปนี้ ซึ่งจากนั้นจะปรับใช้กับอุปกรณ์ Edge ผ่านกระบวนการปรับใช้:
- โมเดลแพ็คเกจ (ส่วนประกอบส่วนตัว) – ส่วนประกอบนี้ประกอบด้วยโมเดล ML ที่ได้รับการฝึกอบรมในรูปแบบ ONNX
- รหัสการอนุมาน (องค์ประกอบส่วนตัว) – นอกเหนือจากโมเดล ML แล้ว เราจำเป็นต้องใช้ตรรกะของแอปพลิเคชันบางอย่างเพื่อจัดการงานต่างๆ เช่น การเตรียมข้อมูล การสื่อสารกับโมเดลสำหรับการอนุมาน และการประมวลผลผลลัพธ์ของการอนุมานภายหลัง ในตัวอย่างของเรา เราได้พัฒนาส่วนประกอบส่วนตัวที่ใช้ Python เพื่อจัดการงานต่อไปนี้:
- ติดตั้งคอมโพเนนต์รันไทม์ที่จำเป็น เช่น แพ็คเกจ Ultralytics YOLOv8 Python
- แทนที่จะถ่ายภาพจากการสตรีมสดของกล้อง เราจำลองสิ่งนี้โดยโหลดภาพที่เตรียมไว้จากไดเร็กทอรีเฉพาะ และเตรียมข้อมูลภาพตามข้อกำหนดอินพุตของโมเดล
- ทำการอนุมานกับโมเดลที่โหลดด้วยข้อมูลภาพที่เตรียมไว้
- ตรวจสอบการคาดการณ์และอัปโหลดผลการอนุมานกลับไปยังคลาวด์
หากคุณต้องการดูโค้ดการอนุมานที่เราสร้างขึ้นให้ละเอียดยิ่งขึ้น โปรดดูที่ repo GitHub.
การอนุมาน
กระบวนการอนุมานโมเดลบนอุปกรณ์ Edge จะเริ่มต้นโดยอัตโนมัติหลังจากการปรับใช้ส่วนประกอบดังกล่าวเสร็จสิ้น คอมโพเนนต์การอนุมานที่กำหนดเองจะรันโมเดล ML ด้วยรูปภาพจากไดเร็กทอรีในเครื่องเป็นระยะๆ ผลลัพธ์การอนุมานต่อภาพที่ส่งคืนจากโมเดลคือเทนเซอร์ที่มีเนื้อหาดังต่อไปนี้:
- คะแนนความเชื่อมั่น – แบบจำลองมีความมั่นใจเพียงใดเกี่ยวกับการตรวจจับ
- พิกัดวัตถุ – พิกัดวัตถุรอยขีดข่วน (x, y, ความกว้าง, ความสูง) ที่แบบจำลองในรูปภาพตรวจพบ
ในกรณีของเรา ส่วนประกอบการอนุมานจะดูแลการส่งผลการอนุมานไปยังหัวข้อ MQTT เฉพาะบน AWS IoT ซึ่งสามารถอ่านเพื่อประมวลผลต่อไปได้ สามารถดูข้อความเหล่านี้ได้ผ่านไคลเอนต์ทดสอบ MQTT บนคอนโซล AWS IoT เพื่อการดีบัก ในการตั้งค่าการผลิต คุณสามารถตัดสินใจแจ้งระบบอื่นที่ดูแลการลบแท็กโลหะที่ผิดพลาดออกจากสายการผลิตได้โดยอัตโนมัติ
orchestration
ดังที่เห็นในส่วนก่อนหน้านี้ จำเป็นต้องมีหลายขั้นตอนในการจัดเตรียมและปรับใช้โมเดล ML, โค้ดการอนุมานที่เกี่ยวข้อง และรันไทม์หรือเอเจนต์ที่จำเป็นสำหรับอุปกรณ์ Edge Step Functions เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งช่วยให้คุณสามารถจัดการขั้นตอนเฉพาะเหล่านี้และออกแบบเวิร์กโฟลว์ในรูปแบบของเครื่องสถานะได้ ลักษณะแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ของบริการนี้และความสามารถ Step Functions แบบเนทีฟ เช่น การผสานรวม API ของบริการ AWS ช่วยให้คุณสามารถตั้งค่าเวิร์กโฟลว์นี้ได้อย่างรวดเร็ว ความสามารถในตัว เช่น การลองใหม่หรือการบันทึกเป็นจุดสำคัญในการสร้างการจัดการที่มีประสิทธิภาพ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำจำกัดความของเครื่องสถานะ โปรดดูที่ พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub หรือตรวจสอบกราฟเครื่องสถานะบนคอนโซล Step Functions หลังจากที่คุณปรับใช้ตัวอย่างนี้ในบัญชีของคุณ
การปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานและการบูรณาการเข้ากับ CI/CD
ไปป์ไลน์ CI/CD เพื่อบูรณาการและสร้างส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมดเป็นไปตามรูปแบบเดียวกันที่แสดงไว้ใน 1 หมายเลข ของซีรีย์นี้ เราใช้ ชุดพัฒนา AWS Cloud (AWS CDK) เพื่อปรับใช้ไปป์ไลน์ที่จำเป็น AWS CodePipeline.
การเรียนรู้
มีหลายวิธีในการสร้างสถาปัตยกรรมสำหรับระบบการปรับใช้ ML Model Edge ที่เป็นอัตโนมัติ แข็งแกร่ง และปลอดภัย ซึ่งมักจะขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานและข้อกำหนดอื่นๆ อย่างมาก อย่างไรก็ตาม ต่อไปนี้เป็นการเรียนรู้เล็กๆ น้อยๆ ที่เราต้องการแบ่งปันกับคุณ:
- ประเมินล่วงหน้าหากมีการเพิ่มเติม ข้อกำหนดทรัพยากรการประมวลผล AWS IoT Greengrass พอดีกับเคสของคุณ โดยเฉพาะกับอุปกรณ์ Edge ที่มีข้อจำกัด
- สร้างกลไกการปรับใช้ที่รวมขั้นตอนการตรวจสอบอาร์ติแฟกต์ที่ปรับใช้ก่อนที่จะทำงานบนอุปกรณ์ Edge เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการปลอมแปลงเกิดขึ้นระหว่างการส่งข้อมูล
- แนวปฏิบัติที่ดีในการทำให้ส่วนประกอบการปรับใช้งานบน AWS IoT Greengrass เป็นแบบโมดูลาร์และมีความสมบูรณ์ในตัวเองมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อให้สามารถปรับใช้ได้อย่างอิสระ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีโมดูลโค้ดการอนุมานที่ค่อนข้างเล็ก แต่มีโมเดล ML ขนาดใหญ่ในแง่ของขนาด คุณคงไม่ต้องการที่จะปรับใช้ทั้งสองโมดูลเสมอไป หากเพียงโค้ดการอนุมานมีการเปลี่ยนแปลง นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเมื่อคุณมีแบนด์วิธที่จำกัดหรือมีการเชื่อมต่ออุปกรณ์ Edge ที่มีต้นทุนสูง
สรุป
นี่เป็นการสรุปซีรีส์สามส่วนของเราเกี่ยวกับการสร้างไปป์ไลน์ MLOps แบบ end-to-end สำหรับการตรวจสอบคุณภาพภาพที่เอดจ์ เราพิจารณาถึงความท้าทายเพิ่มเติมที่มาพร้อมกับการปรับใช้งานโมเดล ML ที่ Edge เช่น แพ็คเกจโมเดลหรือการจัดการการปรับใช้ที่ซับซ้อน เราปรับใช้ไปป์ไลน์ในลักษณะอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ดังนั้นเราจึงสามารถนำแบบจำลองของเราไปใช้จริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย ทำซ้ำได้ และตรวจสอบย้อนกลับได้ คุณสามารถใช้สถาปัตยกรรมและการใช้งานที่พัฒนาขึ้นในซีรี่ส์นี้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับโปรเจ็กต์ที่เปิดใช้งาน ML ถัดไปของคุณได้ตามสบาย หากคุณมีคำถามใดๆ เกี่ยวกับวิธีการออกแบบและสร้างระบบดังกล่าวสำหรับสภาพแวดล้อมของคุณ โปรด เอื้อมมือออก. สำหรับหัวข้อและกรณีการใช้งานอื่นๆ โปรดดูของเรา เครื่องเรียนรู้ และ IoT บล็อก
เกี่ยวกับผู้แต่ง
ไมเคิลโรท เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ซึ่งสนับสนุนลูกค้าด้านการผลิตในเยอรมนีเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจผ่านเทคโนโลยี AWS นอกจากงานและครอบครัวแล้ว เขายังสนใจรถสปอร์ตและชอบดื่มกาแฟอิตาเลียนอีกด้วย
ยอร์ก เวอร์เลอ เป็นสถาปนิกโซลูชันที่ AWS ซึ่งทำงานร่วมกับลูกค้าด้านการผลิตในเยอรมนี ด้วยความหลงใหลในระบบอัตโนมัติ Joerg ได้ทำงานเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ วิศวกร DevOps และวิศวกรความน่าเชื่อถือของไซต์ในช่วงก่อน AWS นอกเหนือจากคลาวด์แล้ว เขาเป็นนักวิ่งที่มีความทะเยอทะยานและเพลิดเพลินกับเวลาคุณภาพกับครอบครัว ดังนั้นหากคุณมีความท้าทายด้าน DevOps หรือต้องการลองเสี่ยง โปรดแจ้งให้เขาทราบ
โยฮันเนส แลงเกอร์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ซึ่งทำงานร่วมกับลูกค้าองค์กรในเยอรมนี Johannes มีความหลงใหลในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่แท้จริง ในชีวิตส่วนตัวของเขา Johannes สนุกกับการทำงานในโครงการปรับปรุงบ้านและใช้เวลานอกบ้านกับครอบครัว
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-end-to-end-mlops-pipeline-for-visual-quality-inspection-at-the-edge-part-3/
- :มี
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 150
- 7
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความถูกต้อง
- ที่เกิดขึ้นจริง
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- ความก้าวหน้า
- หลังจาก
- กับ
- ตัวแทน
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- เสมอ
- อเมซอน
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- ทะเยอทะยาน
- an
- และ
- อื่น
- ใด
- API
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ใช้
- การประยุกต์ใช้
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- กัน
- At
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ไป
- AWS
- AWS IoT กรีนกราส
- กลับ
- แบนด์วิดธ์
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- การเริ่มต้น
- นอกจากนี้
- ระหว่าง
- เกิน
- ใหญ่
- Blog
- ทั้งสอง
- ที่กว้างขึ้น
- โบรกเกอร์
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- built-in
- รวม
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทร
- ห้อง
- CAN
- ความสามารถในการ
- ซึ่ง
- รถยนต์
- กรณี
- กรณี
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- การเปลี่ยนแปลง
- ตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ไคลเอนต์
- เมฆ
- รหัส
- กาแฟ
- อย่างไร
- ร่วมกัน
- สื่อสาร
- การสื่อสาร
- เมื่อเทียบกับ
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- คำนวณ
- มั่นใจ
- องค์ประกอบ
- การเชื่อมต่อ
- ติดต่อกัน
- ปลอบใจ
- ข้อ จำกัด
- มี
- เนื้อหา
- แกน
- ซอฟต์แวร์หลัก
- ตรงกัน
- ราคา
- สร้าง
- การสร้าง
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- ตัดสินใจ
- ทุ่มเท
- ลึก
- กำหนด
- กำหนด
- กำหนด
- คำนิยาม
- การส่งมอบ
- การจัดส่ง
- ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ออกแบบ
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- ตรวจจับ
- ตรวจพบ
- พัฒนา
- ผู้พัฒนา
- พัฒนาการ
- เครื่อง
- อุปกรณ์
- ต่าง
- สนทนา
- กล่าวถึง
- แบ่งออก
- do
- Dont
- ลง
- สอง
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- ขอบ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ทั้ง
- ฝัง
- การเข้ารหัสลับ
- จบสิ้น
- เครื่องยนต์
- วิศวกร
- ทำให้มั่นใจ
- Enterprise
- ทั้งหมด
- สิ่งแวดล้อม
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ประเมิน
- แม้
- ตัวอย่าง
- ครอบครัว
- ไกล
- แฟชั่น
- ความผิดพลาด
- คุณสมบัติ
- รู้สึก
- สองสาม
- เนื้อไม่มีมัน
- พอดี
- โฟกัส
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- รูป
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- สร้าง
- ประเทศเยอรมัน
- Go
- ดี
- GPUs
- กราฟ
- จัดการ
- ที่เกิดขึ้น
- ฮาร์ดแวร์
- มี
- ความสูง
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- ระดับสูง
- พระองค์
- ของเขา
- หน้าแรก
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- if
- ภาพ
- ภาพ
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- สำคัญ
- การปรับปรุง
- in
- รวม
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- ขาเข้า
- เพิ่ม
- อิสระ
- อุตสาหกรรม
- โครงสร้างพื้นฐาน
- อินพุต
- ติดตั้ง
- การติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- รวบรวม
- รวม
- บูรณาการ
- การผสานรวม
- โต้ตอบ
- สนใจ
- อินเทอร์เน็ต
- อินเทอร์เน็ตของสิ่งที่
- เข้าไป
- IOT
- อุปกรณ์ IoT
- IT
- อิตาลี
- ตัวเอง
- jpg
- JSON
- เพียงแค่
- เก็บ
- คีย์
- ทราบ
- การติดฉลาก
- ล่าสุด
- การเรียนรู้
- ให้
- ชีวิต
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- Line
- สด
- โหลด
- โหลด
- ในประเทศ
- ที่ตั้งอยู่
- การเข้าสู่ระบบ
- ตรรกะ
- ดู
- มอง
- แพ้
- Lot
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- การผลิต
- กลไก
- หน่วยความจำ
- ข้อความ
- โลหะ
- ไมเคิล
- ML
- ม.ป.ป
- แบบ
- โมเดล
- โมดูลาร์
- โมดูล
- โมดูล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หลาย
- พื้นเมือง
- ธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- ไม่
- วัตถุ
- of
- เสนอ
- มักจะ
- on
- โอเพนซอร์ส
- การปรับให้เหมาะสม
- or
- ประสาน
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- กลางแจ้ง
- ทั้งหมด
- แพ็คเกจ
- บรรจุภัณฑ์
- ส่วนหนึ่ง
- ส่วน
- กิเลส
- หลงใหล
- แบบแผน
- ต่อ
- ส่วนบุคคล
- ท่อ
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- กรุณา
- จุด
- จุด
- ความเบา
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การปฏิบัติ
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- การจัดเตรียม
- เตรียมการ
- เตรียม
- การเตรียมความพร้อม
- ส่วนตัว
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ก่อ
- การผลิต
- โครงการ
- โครงการ
- ให้
- ให้
- สาธารณะ
- วัตถุประสงค์
- ใส่
- หลาม
- Q & A
- คุณภาพ
- คำถาม
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- อ่าน
- จริง
- ปะยางรถ
- แนะนำ
- ลด
- ลด
- อ้างอิง
- เกี่ยวกับ
- ลงทะเบียน
- สัมพัทธ์
- ความเชื่อถือได้
- น่าเชื่อถือ
- เอาออก
- ลบ
- ทำซ้ำได้
- แทนที่
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- ทรัพยากร
- ผล
- ผลสอบ
- แข็งแรง
- วิ่ง
- ทางวิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- sagemaker
- เดียวกัน
- ที่ปรับขนาดได้
- รอยขีดข่วน
- ส่วน
- ปลอดภัย
- อย่างปลอดภัย
- เห็น
- เห็น
- การส่ง
- ระดับอาวุโส
- ชุด
- เซิร์ฟเวอร์
- serverless
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- การติดตั้ง
- Share
- น่า
- โชว์
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดงให้เห็นว่า
- เว็บไซต์
- ขนาด
- เล็ก
- So
- ซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- บาง
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- การใช้จ่าย
- กีฬา
- ที่เริ่มต้น
- เริ่มต้น
- สถานะ
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ซื่อตรง
- กระแส
- ภายหลัง
- อย่างเช่น
- ที่สนับสนุน
- ระบบ
- ต่อสู้
- ใช้เวลา
- การ
- เป้า
- งาน
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- รัฐ
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- สิ่ง
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- สามขั้นตอน
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- หัวข้อ
- หัวข้อ
- ติดตามได้
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- โอน
- สอง
- เป็นปกติ
- เป็นเอกลักษณ์
- อัปโหลด
- us
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- การตรวจสอบ
- มาก
- ผ่านทาง
- ต้องการ
- ทาง..
- วิธี
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- เมื่อ
- ที่
- ทั้งหมด
- ความกว้าง
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- ทำงาน
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- จะ
- X
- ยัง
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล