นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการสภาพแวดล้อมที่สม่ำเสมอและทำซ้ำได้สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และปริมาณงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ช่วยให้สามารถจัดการการขึ้นต่อกันและปลอดภัย คอนเทนเนอร์การเรียนรู้เชิงลึกของ AWS มีอิมเมจ Docker ที่สร้างไว้ล่วงหน้าแล้วสำหรับการฝึกและการให้บริการโมเดลในเฟรมเวิร์กทั่วไป เช่น TensorFlow, PyTorch และ MXNet เพื่อปรับปรุงประสบการณ์นี้ เราได้ประกาศเปิดตัวเวอร์ชันเบต้าสาธารณะของการเผยแพร่โอเพ่นซอร์ส SageMaker ที่งาน JupyterCon ปี 2023 สิ่งนี้มอบประสบการณ์ ML แบบ end-to-end แบบครบวงจรสำหรับนักพัฒนา ML ที่มีความเชี่ยวชาญในระดับต่างๆ นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องสลับระหว่างคอนเทนเนอร์เฟรมเวิร์กที่แตกต่างกันสำหรับการทดลองอีกต่อไป หรือในขณะที่พวกเขาย้ายจากสภาพแวดล้อม JupyterLab ในเครื่องและสมุดบันทึก SageMaker ไปเป็นงานการผลิตบน SageMaker SageMaker Distribution แบบโอเพ่นซอร์สรองรับแพ็คเกจและไลบรารีทั่วไปสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล, ML และการแสดงภาพ เช่น TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas และ Matplotlib คุณสามารถเริ่มใช้คอนเทนเนอร์ได้จาก แกลเลอรีสาธารณะ Amazon ECR เริ่มวันนี้
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถใช้การแจกจ่ายโอเพ่นซอร์สของ SageMaker เพื่อทดสอบสภาพแวดล้อมในพื้นที่ของคุณอย่างรวดเร็ว และเลื่อนตำแหน่งงานบน SageMaker ได้อย่างง่ายดาย
ภาพรวมโซลูชัน
สำหรับตัวอย่างของเรา เราแสดงการฝึกโมเดลการจัดหมวดหมู่รูปภาพโดยใช้ PyTorch เราใช้ กมนิสต์ ชุดข้อมูลเปิดเผยต่อสาธารณะบน PyTorch เราฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม ทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล และสุดท้ายก็พิมพ์การฝึกฝนและทดสอบการสูญเสีย สมุดบันทึกฉบับเต็มสำหรับตัวอย่างนี้มีอยู่ใน พื้นที่เก็บข้อมูลตัวอย่าง SageMaker Studio Lab. เราเริ่มการทดลองบนแล็ปท็อปในพื้นที่โดยใช้การแจกจ่ายโอเพ่นซอร์ส ย้ายไปที่ สตูดิโอ Amazon SageMaker เพื่อใช้อินสแตนซ์ขนาดใหญ่ จากนั้นกำหนดเวลาสมุดบันทึกเป็นงานสมุดบันทึก
เบื้องต้น
คุณต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นต่อไปนี้:
ตั้งค่าสภาพแวดล้อมในพื้นที่ของคุณ
คุณสามารถเริ่มใช้การแจกจ่ายโอเพ่นซอร์สบนแล็ปท็อปในพื้นที่ของคุณได้โดยตรง หากต้องการเริ่ม JupyterLab ให้รันคำสั่งต่อไปนี้บนเทอร์มินัลของคุณ:
คุณสามารถเปลี่ยนได้ ECR_IMAGE_ID
ด้วยแท็กรูปภาพใดๆ ที่มีอยู่ใน แกลเลอรีสาธารณะ Amazon ECRหรือเลือก latest-gpu
แท็ก หากคุณใช้เครื่องที่รองรับ GPU
คำสั่งนี้จะเริ่ม JupyterLab และระบุ URL บนเทอร์มินัล เช่น http://127.0.0.1:8888/lab?token=<token>
. คัดลอกลิงก์และป้อนลงในเบราว์เซอร์ที่คุณต้องการเพื่อเริ่ม JupyterLab
ตั้งค่าสตูดิโอ
Studio คือสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) แบบครบวงจรสำหรับ ML ที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้าง ฝึกอบรม ปรับใช้ และตรวจสอบโมเดล ML ในขนาดที่ต้องการ Studio มีรายการอิมเมจจากบุคคลที่หนึ่งมากมายพร้อมเฟรมเวิร์กและแพ็คเกจทั่วไป เช่น Data Science, TensorFlow, PyTorch และ Spark รูปภาพเหล่านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มต้นใช้งาน ML ได้อย่างง่ายดาย เพียงเลือกเฟรมเวิร์กและประเภทอินสแตนซ์ที่ต้องการสำหรับการประมวลผล
ตอนนี้คุณสามารถใช้การกระจายโอเพ่นซอร์สของ SageMaker บน Studio โดยใช้ Studio นำภาพของคุณเอง คุณสมบัติ. หากต้องการเพิ่มการเผยแพร่โอเพ่นซอร์สให้กับโดเมน SageMaker ของคุณ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- เพิ่มการแจกจ่ายโอเพ่นซอร์สให้กับบัญชีของคุณ การลงทะเบียน Amazon Elastic Container พื้นที่เก็บข้อมูล (Amazon ECR) โดยการรันคำสั่งต่อไปนี้บนเทอร์มินัลของคุณ:
- สร้างรูปภาพ SageMaker และแนบรูปภาพกับโดเมน Studio:
- บนคอนโซล SageMaker ให้เปิด Studio โดยเลือกโดเมนและโปรไฟล์ผู้ใช้ที่มีอยู่
- หรือรีสตาร์ท Studio โดยทำตามขั้นตอนใน ปิดและอัปเดต SageMaker Studio.
ดาวน์โหลดสมุดบันทึก
ดาวน์โหลดสมุดบันทึกตัวอย่างภายในเครื่องได้จาก repo GitHub.
เปิดโน้ตบุ๊กใน IDE ที่คุณเลือก และเพิ่มเซลล์ที่จุดเริ่มต้นของโน้ตบุ๊กเพื่อติดตั้ง torchsummary
. torchsummary
แพ็คเกจไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของการแจกจ่าย และการติดตั้งสิ่งนี้บนโน้ตบุ๊กจะช่วยให้มั่นใจว่าโน้ตบุ๊กจะทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ เราแนะนำให้ใช้ conda
or micromamba
เพื่อจัดการสภาพแวดล้อมและการพึ่งพา เพิ่มเซลล์ต่อไปนี้ลงในสมุดบันทึกและบันทึกสมุดบันทึก:
ทดลองบนสมุดบันทึกท้องถิ่น
อัปโหลดสมุดบันทึกไปยัง JupyterLab UI ที่คุณเปิดใช้งานโดยเลือกไอคอนอัปโหลดตามที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
เมื่ออัพโหลดแล้วให้เปิดไฟล์ cv-kmnist.ipynb
สมุดบันทึก. คุณสามารถเริ่มรันเซลล์ได้ทันที โดยไม่ต้องติดตั้งการขึ้นต่อกันใดๆ เช่น torch, matplotlib หรือ ipywidgets
หากคุณทำตามขั้นตอนก่อนหน้านี้ คุณจะเห็นว่าคุณสามารถใช้การแจกจ่ายภายในเครื่องจากแล็ปท็อปของคุณได้ ในขั้นตอนถัดไป เราจะใช้การเผยแพร่เดียวกันบน Studio เพื่อใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์ของ Studio
ย้ายการทดลองไปที่ Studio (ไม่บังคับ)
หรือจะโปรโมตการทดลองเป็น Studio ก็ได้ ข้อดีประการหนึ่งของ Studio ก็คือทรัพยากรการประมวลผลพื้นฐานมีความยืดหยุ่นเต็มที่ ดังนั้นคุณจึงสามารถหมุนทรัพยากรที่มีอยู่ขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดาย และการเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติในเบื้องหลังโดยไม่รบกวนการทำงานของคุณ หากคุณต้องการเรียกใช้โน้ตบุ๊กเครื่องเดิมบนชุดข้อมูลและอินสแตนซ์การประมวลผลที่ใหญ่กว่า คุณสามารถย้ายไปยัง Studio ได้
ไปที่ Studio UI ที่คุณเปิดตัวก่อนหน้านี้ และเลือกไอคอนอัปโหลดเพื่ออัปโหลดสมุดบันทึก
หลังจากที่คุณเปิดสมุดบันทึก คุณจะได้รับแจ้งให้เลือกรูปภาพและประเภทอินสแตนซ์ บนตัวเรียกใช้เคอร์เนล ให้เลือก sagemaker-runtime
เป็นภาพและ ml.t3.medium
อินสแตนซ์ จากนั้นเลือก เลือก.
ตอนนี้คุณสามารถเรียกใช้โน้ตบุ๊กตั้งแต่ต้นจนจบโดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงใดๆ บนโน้ตบุ๊กจากสภาพแวดล้อมการพัฒนาในเครื่องของคุณไปเป็นโน้ตบุ๊ก Studio!
กำหนดเวลาสมุดบันทึกเป็นงาน
เมื่อคุณทำการทดลองเสร็จแล้ว SageMaker จะมีตัวเลือกมากมายในการผลิตสมุดบันทึกของคุณ เช่น งานฝึกอบรมและไปป์ไลน์ของ SageMaker หนึ่งในตัวเลือกดังกล่าวคือการเรียกใช้สมุดบันทึกโดยตรงโดยใช้งานสมุดบันทึกตามกำหนดเวลาแบบไม่โต้ตอบ งานสมุดบันทึก SageMaker. ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการฝึกโมเดลของคุณใหม่เป็นระยะๆ หรือรับการอนุมานเกี่ยวกับข้อมูลที่เข้ามาเป็นระยะๆ และสร้างรายงานสำหรับการใช้งานโดยผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณ
จาก Studio ให้เลือกไอคอนงานสมุดบันทึกเพื่อเริ่มงานสมุดบันทึก หากคุณได้ติดตั้งส่วนขยายงานโน้ตบุ๊กไว้ในเครื่องแล็ปท็อปของคุณ คุณยังสามารถกำหนดเวลาโน้ตบุ๊กได้โดยตรงจากแล็ปท็อปของคุณ ดู คู่มือการติดตั้ง เพื่อตั้งค่าส่วนขยายงานโน้ตบุ๊กในเครื่อง
งานสมุดบันทึกจะใช้ URI อิมเมจ ECR ของการแจกจ่ายโอเพ่นซอร์สโดยอัตโนมัติ ดังนั้นคุณจึงสามารถกำหนดเวลางานสมุดบันทึกได้โดยตรง
Choose วิ่งตามกำหนดเวลาให้เลือกตารางเวลา เช่น ทุกสัปดาห์ในวันเสาร์ และเลือก สร้าง คุณยังสามารถเลือก วิ่งเลย หากคุณต้องการดูผลลัพธ์ทันที
เมื่องานสมุดบันทึกแรกเสร็จสิ้น คุณสามารถดูเอาต์พุตสมุดบันทึกได้โดยตรงจาก Studio UI โดยการเลือก สมุดบันทึก ภายใต้ ไฟล์เอาต์พุต.
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม
นอกเหนือจากการใช้อิมเมจ ECR ที่เปิดเผยต่อสาธารณะโดยตรงสำหรับปริมาณงาน ML แล้ว การกระจายโอเพ่นซอร์สยังมีข้อดีดังต่อไปนี้:
- Dockerfile ที่ใช้สร้างอิมเมจนั้นเผยแพร่ต่อสาธารณะเพื่อให้นักพัฒนาได้สำรวจและสร้างอิมเมจของตนเอง คุณยังสามารถสืบทอดอิมเมจนี้เป็นอิมเมจพื้นฐาน และติดตั้งไลบรารีที่คุณกำหนดเองเพื่อให้มีสภาพแวดล้อมที่สามารถทำซ้ำได้
- หากคุณไม่คุ้นเคยกับ Docker และต้องการใช้สภาพแวดล้อม Conda บนสภาพแวดล้อม JupyterLab ของคุณ เรามีให้
env.out
ไฟล์สำหรับแต่ละเวอร์ชันที่เผยแพร่ คุณสามารถใช้คำแนะนำในไฟล์เพื่อสร้างสภาพแวดล้อม Conda ของคุณเองซึ่งจะเลียนแบบสภาพแวดล้อมเดียวกัน ตัวอย่างเช่น ดูไฟล์สภาพแวดล้อม CPU cpu.env.out. - คุณสามารถใช้รูปภาพเวอร์ชัน GPU เพื่อรันปริมาณงานที่เข้ากันได้กับ GPU เช่น การเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลรูปภาพ
ทำความสะอาด
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อล้างทรัพยากรของคุณ:
- หากคุณได้กำหนดเวลาให้สมุดบันทึกของคุณทำงานตามกำหนดเวลา ให้หยุดชั่วคราวหรือลบกำหนดการใน คำจำกัดความของงานโน้ตบุ๊ก แท็บเพื่อหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินสำหรับงานในอนาคต
- ปิดแอป Studio ทั้งหมดเพื่อหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินสำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ใช้ ดู ปิดและอัปเดตแอป Studio สำหรับคำแนะนำ
- หรือลบโดเมน Studio หากคุณสร้างขึ้นมา
สรุป
การรักษาสภาพแวดล้อมที่สามารถทำซ้ำได้ตลอดขั้นตอนต่างๆ ของวงจรชีวิต ML เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา ด้วยการเผยแพร่โอเพ่นซอร์สของ SageMaker เราจัดเตรียมอิมเมจที่มีเฟรมเวิร์กและแพ็คเกจ ML ทั่วไปในเวอร์ชันที่ทำงานร่วมกันได้มากที่สุด การเผยแพร่ยังเป็นโอเพ่นซอร์ส ช่วยให้นักพัฒนามีความโปร่งใสในแพ็คเกจและกระบวนการสร้าง ทำให้ง่ายต่อการปรับแต่งการแจกจ่ายของตนเอง
ในโพสต์นี้ เราได้แสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการใช้การแจกจ่ายในสภาพแวดล้อมในพื้นที่ของคุณ บน Studio และเป็นคอนเทนเนอร์สำหรับงานการฝึกอบรมของคุณ ขณะนี้ฟีเจอร์นี้อยู่ในช่วงเบต้าสาธารณะ เราขอแนะนำให้คุณลองใช้วิธีนี้และแบ่งปันความคิดเห็นและปัญหาของคุณบน ที่เก็บ GitHub สาธารณะ!
เกี่ยวกับผู้แต่ง
ทุรคาสุรีย์ เป็น ML Solutions Architect ในทีม Amazon SageMaker Service SA เธอมีความกระตือรือร้นในการทำให้ทุกคนเข้าถึงแมชชีนเลิร์นนิงได้ ตลอด 4 ปีที่ AWS เธอได้ช่วยตั้งค่าแพลตฟอร์ม AI/ML สำหรับลูกค้าองค์กร เมื่อเธอไม่ได้ทำงาน เธอชอบขี่มอเตอร์ไซค์ นิยายลึกลับ และเดินเล่นกับฮัสกี้วัย 5 ขวบของเธอ
เกตัน วิชัยวาร์กิยา เป็นวิศวกรพัฒนาซอฟต์แวร์อาวุโสใน Amazon Web Services (AWS) พื้นที่ที่เขามุ่งเน้นคือการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบแบบกระจาย และโอเพ่นซอร์ส ภายนอกงาน เขาชอบใช้เวลาอยู่กับตัวเองและเพลิดเพลินกับธรรมชาติ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- การเงิน EVM ส่วนต่อประสานแบบครบวงจรสำหรับการเงินแบบกระจายอำนาจ เข้าถึงได้ที่นี่.
- กลุ่มสื่อควอนตัม IR/PR ขยาย เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/get-started-with-the-open-source-amazon-sagemaker-distribution/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 100
- 11
- 2023
- 7
- 9
- a
- เกี่ยวกับเรา
- สามารถเข้าถึงได้
- ข้าม
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- ความได้เปรียบ
- ข้อได้เปรียบ
- AI / ML
- ทั้งหมด
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- an
- และ
- ประกาศ
- ใด
- app
- ปพลิเคชัน
- เป็น
- พื้นที่
- AS
- At
- แนบ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- พื้นหลัง
- ฐาน
- ตาม
- BE
- การเริ่มต้น
- เบต้า
- ระหว่าง
- ที่ใหญ่ที่สุด
- เบราว์เซอร์
- สร้าง
- by
- CAN
- แมว
- เซลล์
- ความท้าทาย
- การเปลี่ยนแปลง
- ทางเลือก
- Choose
- เลือก
- การจัดหมวดหมู่
- COM
- ร่วมกัน
- เข้ากันได้
- สมบูรณ์
- คำนวณ
- องค์ประกอบ
- คงเส้นคงวา
- ปลอบใจ
- การบริโภค
- ภาชนะ
- ภาชนะบรรจุ
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ค่าเริ่มต้น
- ปรับใช้
- บรรยาย
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- โดยตรง
- กระจาย
- ระบบกระจาย
- การกระจาย
- นักเทียบท่า
- โดเมน
- ทำ
- ลง
- แต่ละ
- ก่อน
- ง่ายดาย
- อย่างง่ายดาย
- ช่วยให้
- ส่งเสริม
- ปลาย
- จบสิ้น
- วิศวกร
- ทำให้มั่นใจ
- เข้าสู่
- Enterprise
- สิ่งแวดล้อม
- สภาพแวดล้อม
- ทุกๆ
- ทุกคน
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- ความชำนาญ
- สำรวจ
- ส่งออก
- นามสกุล
- กว้างขวาง
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- เนื้อไม่มีมัน
- ในที่สุด
- ชื่อจริง
- โฟกัส
- ตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- กรอบ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- อย่างเต็มที่
- อนาคต
- สร้าง
- ได้รับ
- GitHub
- GPU
- มี
- มี
- he
- ช่วย
- เธอ
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- HTTPS
- ICON
- if
- ภาพ
- การจำแนกรูปภาพ
- ภาพ
- ทันที
- ปรับปรุง
- in
- ขาเข้า
- ติดตั้ง
- การติดตั้ง
- การติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- คำแนะนำการใช้
- แบบบูรณาการ
- เข้าไป
- ปัญหา
- IT
- ตัวเอง
- การสัมภาษณ์
- งาน
- jpg
- JSON
- ห้องปฏิบัติการ
- แล็ปท็อป
- ที่มีขนาดใหญ่
- เปิดตัว
- เปิดตัว
- การเรียนรู้
- ช่วยให้
- ระดับ
- ห้องสมุด
- วงจรชีวิต
- กดไลก์
- ยอดไลก์
- LINK
- รายการ
- ในประเทศ
- ในท้องถิ่น
- เข้าสู่ระบบ
- นาน
- อีกต่อไป
- ปิด
- รัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- matplotlib
- อาจ
- อพยพ
- ML
- แบบ
- โมเดล
- การตรวจสอบ
- มากที่สุด
- รถจักรยานยนต์
- ย้าย
- หลาย
- ซึ่งกันและกัน
- ความลึกลับ
- ชื่อ
- ธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ต้อง
- เครือข่าย
- เครือข่ายประสาท
- ใหม่
- ถัดไป
- ไม่
- สมุดบันทึก
- ตอนนี้
- of
- เสนอ
- on
- ONE
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- Options
- or
- ของเรา
- ออก
- ด้านนอก
- ของตนเอง
- แพ็คเกจ
- แพคเกจ
- หมีแพนด้า
- ส่วนหนึ่ง
- หลงใหล
- หยุดชั่วคราว
- การจ่ายเงิน
- การปฏิบัติ
- สถานที่
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- โพสต์
- ชอบ
- ที่ต้องการ
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- พิมพ์
- ส่วนตัว
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- การผลิต
- โปรไฟล์
- ส่งเสริม
- ให้
- ให้
- การให้
- สาธารณะ
- สาธารณชน
- การตีพิมพ์
- ผลัก
- หลาม
- ไฟฉาย
- อย่างรวดเร็ว
- แนะนำ
- แทนที่
- รายงาน
- กรุ
- ความต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- ผลสอบ
- วิ่ง
- วิ่ง
- s
- SA
- sagemaker
- ท่อส่ง SageMaker
- เดียวกัน
- วันเสาร์
- ลด
- ขนาด
- กำหนด
- ที่กำหนดไว้
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- scikit เรียนรู้
- ปลอดภัย
- เห็น
- ระดับอาวุโส
- บริการ
- บริการ
- การให้บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- Share
- เธอ
- โชว์
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดง
- ง่าย
- ง่ายดาย
- So
- ซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- โซลูชัน
- แหล่ง
- จุดประกาย
- ใช้จ่าย
- ขั้นตอน
- ผู้มีส่วนได้เสีย
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- ที่เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- สตูดิโอ
- อย่างเช่น
- รองรับ
- สวิตซ์
- ระบบ
- TAG
- เอา
- ทีม
- tensorflow
- สถานีปลายทาง
- ทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เวลา
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ไฟฉาย
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- ความโปร่งใส
- ลอง
- ชนิด
- ui
- พื้นฐาน
- ปึกแผ่น
- ไม่ได้ใช้
- บันทึก
- อัปโหลด
- URL
- การใช้
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ใช้
- การใช้
- รุ่น
- รายละเอียด
- การสร้างภาพ
- ต้องการ
- อยาก
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- สัปดาห์
- เมื่อ
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- งาน
- การทำงาน
- ปี
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล