วันนี้เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศว่าตอนนี้คุณสามารถทำการแปลงเป็นชุดได้ด้วย Amazon SageMaker JumpStart โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สำหรับ Text2Text Generation การแปลงเป็นชุดมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่การตอบสนองไม่จำเป็นต้องเป็นแบบเรียลไทม์ ดังนั้นคุณจึงสามารถทำการอนุมานในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นกลุ่มได้ สำหรับการแปลงแบบแบตช์ งานแบบแบตช์จะถูกรันโดยรับอินพุตแบบแบตช์เป็นชุดข้อมูลและแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และเอาต์พุตที่คาดการณ์สำหรับแต่ละจุดข้อมูลในชุดข้อมูล การแปลงเป็นชุดมีความคุ้มค่าเนื่องจากไม่เหมือนกับจุดสิ้นสุดที่โฮสต์ตามเวลาจริงที่มีฮาร์ดแวร์ถาวร คลัสเตอร์การแปลงเป็นชุดจะถูกยกเลิกเมื่องานเสร็จสมบูรณ์ ดังนั้นฮาร์ดแวร์จะถูกใช้ในช่วงระยะเวลาของงานเป็นชุดเท่านั้น
ในกรณีการใช้งานบางกรณี คำขออนุมานตามเวลาจริงสามารถจัดกลุ่มเป็นชุดย่อยสำหรับการประมวลผลเป็นชุดเพื่อสร้างการตอบสนองแบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงเวลาจริง ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการประมวลผลสตรีมข้อมูลอย่างต่อเนื่องโดยมีเวลาแฝงต่ำและปริมาณงานสูง การเรียกใช้จุดสิ้นสุดตามเวลาจริงสำหรับแต่ละคำขอแยกกันอาจต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นและอาจใช้เวลานานขึ้นในการประมวลผลคำขอทั้งหมด เนื่องจากกำลังดำเนินการประมวลผลแบบอนุกรม . วิธีที่ดีกว่าคือการจัดกลุ่มคำขอบางส่วนและเรียกจุดสิ้นสุดตามเวลาจริงในโหมดการอนุมานแบบกลุ่ม ซึ่งจะประมวลผลคำขอของคุณในการส่งต่อโมเดลหนึ่งครั้งและส่งกลับการตอบสนองจำนวนมากสำหรับคำขอแบบเรียลไทม์หรือเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ . เวลาแฝงของการตอบกลับจะขึ้นอยู่กับจำนวนคำขอที่คุณจัดกลุ่มเข้าด้วยกันและขนาดหน่วยความจำอินสแตนซ์ ดังนั้น คุณจึงสามารถปรับขนาดแบทช์ตามความต้องการทางธุรกิจของคุณสำหรับเวลาแฝงและปริมาณงาน เราเรียกสิ่งนี้ว่า การอนุมานแบบแบทช์ตามเวลาจริง เนื่องจากเป็นการรวมแนวคิดของการแบทช์ในขณะที่ยังคงให้การตอบสนองตามเวลาจริง ด้วยการอนุมานแบบกลุ่มตามเวลาจริง คุณสามารถสร้างความสมดุลระหว่างเวลาแฝงต่ำและปริมาณงานสูง ทำให้คุณสามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้อย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพ
Jumpstart การแปลงเป็นชุดสำหรับรุ่น Text2Text Generation ช่วยให้คุณสามารถส่งไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบกลุ่มผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อมที่เพิ่มปริมาณงานและลดเวลาแฝงให้เหลือน้อยที่สุด
JumpStart มีโมเดลโอเพ่นซอร์สที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับประเภทปัญหาที่หลากหลาย เพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) คุณสามารถฝึกและปรับแต่งโมเดลเหล่านี้แบบค่อยเป็นค่อยไปก่อนที่จะปรับใช้ JumpStart ยังมีเทมเพลตโซลูชันที่ตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป และโน้ตบุ๊กตัวอย่างที่สามารถดำเนินการได้สำหรับ ML ด้วย อเมซอน SageMaker. คุณสามารถเข้าถึงโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า เทมเพลตโซลูชัน และตัวอย่างผ่านหน้า Landing Page ของ JumpStart ใน สตูดิโอ Amazon SageMaker. คุณยังสามารถเข้าถึงโมเดล JumpStart โดยใช้ SageMaker Python SDK
ในโพสต์นี้ เราจะสาธิตวิธีการใช้อุปกรณ์ที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าอันทันสมัย รุ่น text2text FLAN T5 จาก Hugging Face สำหรับการแปลงเป็นชุดและการอนุมานเป็นชุดตามเวลาจริง
ภาพรวมโซลูชัน
สมุดบันทึกที่แสดงการแปลงเป็นชุดของรุ่น Text2Text FLAN T5 ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจาก กอดหน้า ได้ในดังต่อไปนี้ พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub. สมุดบันทึกนี้ใช้ข้อมูลจาก Hugging Face cnn_dailymail ชุดข้อมูลสำหรับงานสรุปข้อความโดยใช้ SageMaker SDK
ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับการนำการแปลงแบบกลุ่มไปใช้และการอนุมานแบบกลุ่มตามเวลาจริง:
- ตั้งค่าข้อกำหนดเบื้องต้น
- เลือกแบบจำลองที่ฝึกไว้ล่วงหน้า
- ดึงสิ่งประดิษฐ์สำหรับแบบจำลอง
- ระบุไฮเปอร์พารามิเตอร์ของงานการแปลงเป็นชุด
- เตรียมข้อมูลสำหรับการแปลงเป็นชุด
- เรียกใช้งานการแปลงแบทช์
- ประเมินการสรุปโดยใช้ สีแดง (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) คะแนน
- ทำการอนุมานเป็นชุดตามเวลาจริง
ตั้งค่าข้อกำหนดเบื้องต้น
ก่อนที่คุณจะเรียกใช้โน้ตบุ๊ก คุณต้องดำเนินการตามขั้นตอนการตั้งค่าเริ่มต้นบางขั้นตอน มาตั้งค่าบทบาทการดำเนินการของ SageMaker เพื่อให้มีสิทธิ์เรียกใช้บริการ AWS ในนามของคุณ:
เลือกแบบจำลองที่ฝึกไว้ล่วงหน้า
เราใช้โมเดล Hugface-text2text-Flan-t5-Large เป็นโมเดลเริ่มต้น คุณสามารถเรียกดูรายการโมเดล Text2Text ที่มีอยู่บน JumpStart และเลือกโมเดลที่คุณต้องการได้ วิธีนี้เป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาในการเลือก ID รุ่นต่างๆ โดยใช้โน้ตบุ๊กเครื่องเดียวกัน เพื่อจุดประสงค์ในการสาธิต เราใช้โมเดล Hugface-text2text-flan-t5-large:
ดึงสิ่งประดิษฐ์สำหรับแบบจำลอง
ด้วย SageMaker เราสามารถทำการอนุมานเกี่ยวกับโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าได้ แม้ว่าจะไม่ได้ทำการปรับแต่งอย่างละเอียดก่อนในชุดข้อมูลใหม่ก็ตาม เราเริ่มต้นด้วยการดึงข้อมูล deploy_image_uri
, deploy_source_uri
และ model_uri
สำหรับโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า:
ระบุไฮเปอร์พารามิเตอร์ของงานการแปลงเป็นชุด
คุณสามารถส่งชุดย่อยของไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมไปยังงานการแปลงเป็นชุดได้ คุณยังสามารถส่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้ในเพย์โหลด JSON อย่างไรก็ตาม หากคุณกำลังตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมสำหรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เหมือนกับที่แสดงโค้ดต่อไปนี้ ไฮเปอร์พารามิเตอร์ขั้นสูงจากแต่ละตัวอย่างในเพย์โหลดของบรรทัด JSON จะไม่ถูกใช้ หากคุณต้องการใช้ไฮเปอร์พารามิเตอร์จากเพย์โหลด คุณอาจต้องการตั้งค่า hyper_params_dict
พารามิเตอร์เป็น null แทน
เตรียมข้อมูลสำหรับการแปลงเป็นชุด
ตอนนี้เราพร้อมที่จะโหลด cnn_dailymail ชุดข้อมูลจาก Hugging Face:
เราดำเนินการแต่ละรายการข้อมูลและสร้างข้อมูลอินพุตในรูปแบบที่ต้องการ เราสร้าง articles.jsonl
ไฟล์เป็นไฟล์ข้อมูลทดสอบที่มีบทความที่ต้องสรุปเป็นข้อมูลป้อนเข้า ขณะที่เราสร้างไฟล์นี้ เราผนวกพรอมต์ "Briefly summarize this text:"
ไปยังแต่ละแถวอินพุตทดสอบ หากคุณต้องการให้มีไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่แตกต่างกันสำหรับอินพุตทดสอบแต่ละรายการ คุณสามารถผนวกไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านั้นเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างชุดข้อมูลได้
เราสร้าง highlights.jsonl
เป็นไฟล์ความจริงพื้นฐานที่มีไฮไลท์ของแต่ละบทความที่จัดเก็บไว้ในไฟล์ทดสอบ articles.jsonl
. เราเก็บไฟล์ทดสอบทั้งสองไว้ในไฟล์ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon ที่ฝากข้อมูล (Amazon S3) ดูรหัสต่อไปนี้:
รันงานการแปลงแบทช์
เมื่อคุณเริ่มงานการแปลงเป็นชุด SageMaker จะเรียกใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นเพื่อประมวลผลข้อมูล รวมถึงอินสแตนซ์ CPU หรือ GPU ขึ้นอยู่กับประเภทอินสแตนซ์ที่เลือก ในระหว่างงานการแปลงเป็นชุด SageMaker จะจัดเตรียมและจัดการทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นโดยอัตโนมัติในการประมวลผลข้อมูล รวมถึงอินสแตนซ์ พื้นที่จัดเก็บ และทรัพยากรเครือข่าย เมื่องานการแปลงเป็นชุดเสร็จสิ้น SageMaker จะล้างทรัพยากรการประมวลผลโดยอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าอินสแตนซ์และพื้นที่เก็บข้อมูลที่ใช้ระหว่างงานจะถูกหยุดและลบออก ทำให้ทรัพยากรว่างและลดต้นทุน ดูรหัสต่อไปนี้:
ต่อไปนี้คือตัวอย่างบันทึกจาก articles.jsonl
ไฟล์ทดสอบ โปรดทราบว่าบันทึกในไฟล์นี้มี ID ที่ตรงกับ predict.jsonl
บันทึกไฟล์ที่แสดงบันทึกสรุปเป็นเอาต์พุตจากโมเดล Hugging Face Text2Text ในทำนองเดียวกัน ไฟล์ความจริงพื้นยังมี ID ที่ตรงกันสำหรับบันทึกข้อมูล ID ที่ตรงกันในไฟล์ทดสอบ ไฟล์ความจริงพื้นฐาน และไฟล์เอาต์พุตช่วยให้สามารถเชื่อมโยงบันทึกอินพุตกับบันทึกเอาต์พุตเพื่อให้ตีความผลลัพธ์ได้ง่าย
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบันทึกการป้อนข้อมูลสำหรับการสรุป:
ต่อไปนี้เป็นผลลัพธ์ที่คาดการณ์พร้อมการสรุป:
ต่อไปนี้คือการสรุปความจริงพื้นฐานเพื่อวัตถุประสงค์ในการประเมินแบบจำลอง:
ต่อไป เราจะใช้ความจริงพื้นฐานและผลลัพธ์ที่คาดการณ์สำหรับการประเมินแบบจำลอง
ประเมินโมเดลโดยใช้คะแนน ROUGE¶
สีแดงหรือ Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation คือชุดเมตริกและชุดซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับประเมินการสรุปอัตโนมัติและการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เมตริกจะเปรียบเทียบบทสรุปหรือการแปลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติกับข้อมูลสรุปหรือการแปลอ้างอิง (ผลิตโดยมนุษย์) หรือชุดข้อมูลอ้างอิง
ในโค้ดต่อไปนี้ เรารวมการสรุปที่คาดคะเนและต้นฉบับเข้าด้วยกันโดยรวมไว้ในคีย์ทั่วไป id
และใช้สิ่งนี้เพื่อคำนวณคะแนน ROUGE:
ทำการอนุมานเป็นชุดตามเวลาจริง
ต่อไป เราจะแสดงวิธีเรียกใช้การอนุมานแบบกลุ่มตามเวลาจริงบนจุดสิ้นสุดโดยระบุอินพุตเป็นรายการ เราใช้รหัสรุ่นและชุดข้อมูลเดียวกันกับก่อนหน้านี้ ยกเว้นว่าเราจะใช้บันทึกสองสามรายการจากชุดข้อมูลทดสอบและใช้เพื่อเรียกจุดสิ้นสุดแบบเรียลไทม์
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างและปรับใช้จุดสิ้นสุดตามเวลาจริงสำหรับการอนุมานแบบกลุ่มตามเวลาจริง:
ต่อไป เราเตรียมเพย์โหลดอินพุตของเรา สำหรับสิ่งนี้ เราใช้ข้อมูลที่เตรียมไว้ก่อนหน้านี้และแยกอินพุตทดสอบ 10 รายการแรก และต่อท้ายอินพุตข้อความด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เราต้องการใช้ เราจัดเตรียมเพย์โหลดนี้ตามเวลาจริง invoke_endpoint
. จากนั้นเพย์โหลดการตอบกลับจะถูกส่งกลับเป็นรายการการตอบกลับ ดูรหัสต่อไปนี้:
ทำความสะอาด
หลังจากที่คุณทดสอบจุดสิ้นสุดแล้ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณลบจุดสิ้นสุดการอนุมานของ SageMaker และลบแบบจำลองเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น
สรุป
ในสมุดบันทึกนี้ เราดำเนินการแปลงเป็นชุดเพื่อแสดงโมเดล Hugging Face Text2Text Generator สำหรับงานสรุป การแปลงเป็นชุดมีประโยชน์ในการรับการอนุมานจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องใช้จุดสิ้นสุดถาวร เราเชื่อมโยงบันทึกอินพุตกับการอนุมานเพื่อช่วยในการตีความผลลัพธ์ เราใช้คะแนน ROUGE เพื่อเปรียบเทียบการสรุปข้อมูลทดสอบกับการสรุปที่สร้างขึ้นโดยโมเดล
นอกจากนี้ เรายังสาธิตการอนุมานเป็นชุดตามเวลาจริง ซึ่งคุณสามารถส่งข้อมูลชุดเล็ก ๆ ไปยังจุดสิ้นสุดตามเวลาจริง เพื่อให้เกิดความสมดุลระหว่างเวลาแฝงและปริมาณงานสำหรับสถานการณ์ต่าง ๆ เช่น การสตรีมข้อมูลอินพุต การอนุมานแบบแบทช์แบบเรียลไทม์ช่วยเพิ่มปริมาณงานสำหรับคำขอแบบเรียลไทม์
ลองใช้การแปลงเป็นชุดด้วยโมเดล Text2Text Generation ใน SageMaker วันนี้และแจ้งให้เราทราบความคิดเห็นของคุณ!
เกี่ยวกับผู้แต่ง
เหมันต์ ซิงห์ เป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสบการณ์ใน Amazon SageMaker JumpStart และอัลกอริทึมในตัวของ Amazon SageMaker เขาได้รับปริญญาโทจาก Courant Institute of Mathematical Sciences และ B.Tech จาก IIT Delhi เขามีประสบการณ์ในการทำงานเกี่ยวกับปัญหาแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลายภายในขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา
รจนาชาดา เป็น Principal Solutions Architect AI/ML ในบัญชีเชิงกลยุทธ์ที่ AWS Rachna เป็นคนมองโลกในแง่ดีที่เชื่อว่าการใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบสามารถปรับปรุงสังคมในอนาคตและนำความเจริญทางเศรษฐกิจและสังคมมาให้ ในเวลาว่าง รัชนาชอบใช้เวลาอยู่กับครอบครัว เดินป่า และฟังเพลง
ดร. Ashish Khetan เป็นนักวิทยาศาสตร์ประยุกต์อาวุโสที่มีอัลกอริทึมในตัวของ Amazon SageMaker และช่วยพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เขาได้รับปริญญาเอกจาก University of Illinois Urbana-Champaign เขาเป็นนักวิจัยที่กระตือรือร้นในด้านแมชชีนเลิร์นนิงและการอนุมานทางสถิติ และได้ตีพิมพ์บทความจำนวนมากในการประชุม NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, ACL และ EMNLP
- 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/perform-batch-transforms-with-amazon-sagemaker-jumpstart-text2text-generation-large-language-models/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- 14
- 20
- 2014
- 50
- 7
- 8
- 9
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ข้างบน
- การยอมรับ
- ได้รับการยอมรับ
- เข้า
- ตาม
- บัญชี
- บรรลุ
- ซื้อกิจการ
- ข้าม
- การปฏิบัติ
- คล่องแคล่ว
- สูง
- ได้เปรียบ
- กับ
- AI
- AI / ML
- ช่วย
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- ถูกกล่าวหา
- ช่วยให้
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon Web Services
- an
- การวิเคราะห์
- และ
- ประกาศ
- ใด
- API
- ประยุกต์
- เข้าใกล้
- เป็น
- รอบ
- บทความ
- บทความ
- AS
- At
- ความพยายามในการ
- ผู้มีอำนาจ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- ยอดคงเหลือ
- ฐาน
- ตาม
- BE
- กลายเป็น
- เพราะ
- จะกลายเป็น
- ก่อน
- กำลัง
- เชื่อ
- เชื่อ
- เบนจามิน
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ร่างกาย
- ทั้งสอง
- ทั้งสองด้าน
- เขตแดน
- สั้น
- นำมาซึ่ง
- นำ
- built-in
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- CAN
- ไม่ได้
- กรณี
- ก่อให้เกิด
- โหลด
- Choose
- ชั้น
- ไคลเอนต์
- ใกล้ชิด
- ซีเอ็นเอ็น
- รหัส
- รวมกัน
- รวม
- การรวมกัน
- อย่างไร
- ภาระผูกพัน
- มุ่งมั่น
- ร่วมกัน
- เปรียบเทียบ
- สมบูรณ์
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- แนวคิด
- ความประพฤติ
- การประชุม
- ภาชนะ
- ต่อ
- ต่อเนื่องกัน
- ส่วน
- ราคา
- ค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพ
- ได้
- ปรึกษา
- ต่อต้าน
- ประเทศ
- ศาล
- สร้าง
- การสร้าง
- อาชญากรรม
- ความผิดทางอาญา
- ข้อมูล
- การป้อนข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ตาย
- การตัดสินใจ
- ค่าเริ่มต้น
- นิวเดลี
- สาธิต
- แสดงให้เห็นถึง
- แผนก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- อธิบาย
- กำหนด
- พัฒนา
- พัฒนาการ
- แตกต่าง
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- โดยตรง
- หลาย
- do
- นักเทียบท่า
- โดเมน
- ทำ
- Dont
- ประตู
- ลง
- ระยะเวลา
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- ก่อน
- ตะวันออก
- ง่าย
- ด้านเศรษฐกิจ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- เหมาะสม
- การเปิดใช้งาน
- ปลาย
- ปลายทาง
- วิศวกร
- ทำให้มั่นใจ
- รุก
- การเข้า
- สิ่งแวดล้อม
- ยุค
- ตามหลักจริยธรรม
- ประเมินค่า
- การประเมินการ
- การประเมินผล
- แม้
- หลักฐาน
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ยกเว้น
- ตื่นเต้น
- การปฏิบัติ
- ประสบการณ์
- สารสกัด
- ใบหน้า
- ความเชื่อ
- ครอบครัว
- สองสาม
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- ชื่อจริง
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- บังคับ
- ต่างประเทศ
- เป็นทางการ
- เป็นทางการ
- รูป
- ข้างหน้า
- คำวินิจฉัย
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ต่อไป
- อนาคต
- รุ่น
- เครื่องกำเนิดไฟฟ้า
- ได้รับ
- จะช่วยให้
- Go
- เป้าหมาย
- รัฐบาล
- GPU
- มากขึ้น
- พื้น
- บัญชีกลุ่ม
- ฮาร์ดแวร์
- มี
- he
- ช่วย
- จะช่วยให้
- เธอ
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- ไฮไลท์
- ของเขา
- เป็นเจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- กอดใบหน้า
- เป็นมนุษย์
- สิทธิมนุษยชน
- มนุษยชาติ
- ID
- รหัส
- if
- อิลลินอยส์
- ภาพ
- ทันที
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- ปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- ความเป็นอิสระ
- เป็นรายบุคคล
- เป็นรายบุคคล
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- แรกเริ่ม
- ความอยุติธรรม
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- การสอบสวน
- ตัวอย่าง
- แทน
- สถาบัน
- International
- การตีความ
- เข้าไป
- สอบสวน
- การสอบสวน
- การสืบสวน
- อิสราเอล
- IT
- ITS
- มกราคม
- การสัมภาษณ์
- ร่วม
- การร่วม
- jpg
- JSON
- ผู้พิพากษา
- มิถุนายน
- อำนาจศาล
- เพียงแค่
- ความยุติธรรม
- คีย์
- ทราบ
- เชื่อมโยงไปถึง
- ภาษา
- ใหญ่
- ชื่อสกุล
- ความแอบแฝง
- ต่อมา
- การเปิดตัว
- การเรียนรู้
- ซ้าย
- ให้
- เบา
- กดไลก์
- ยอดไลก์
- Line
- เส้น
- ที่เชื่อมโยง
- การเชื่อมโยง
- รายการ
- การฟัง
- โหลด
- นาน
- อีกต่อไป
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การทำ
- จัดการ
- ลักษณะ
- หลาย
- โดดเด่น
- จับคู่
- การจับคู่
- คณิตศาสตร์
- อาจ..
- วิธี
- สมาชิก
- สมาชิก
- การเป็นสมาชิก
- หน่วยความจำ
- วิธี
- ตัวชี้วัด
- การลด
- ML
- โหมด
- แบบ
- โมเดล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ย้าย
- ดนตรี
- ต้อง
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- การเจรจาต่อรอง
- ค่า
- เนเธอร์แลนด์
- เครือข่าย
- ใหม่
- ข่าว
- ข่าวประชาสัมพันธ์
- สมุดบันทึก
- ตอนนี้
- วัตถุ
- การได้รับ
- of
- Office
- อย่างเป็นทางการ
- on
- ONE
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- เปิด
- ต่อต้าน
- ตรงข้าม
- or
- เป็นต้นฉบับ
- OS
- ของเรา
- ออก
- เอาท์พุต
- เกิน
- แพ็คเกจ
- หน้า
- ปาเลสไตน์
- เอกสาร
- พารามิเตอร์
- พารามิเตอร์
- ส่วนหนึ่ง
- พรรค
- ส่ง
- เส้นทาง
- ปู
- ความสงบ
- คน
- ดำเนินการ
- สิทธิ์
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- กรุณา
- จุด
- เป็นไปได้
- โพสต์
- คาดการณ์
- ที่คาดการณ์
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- Predictor
- ที่ต้องการ
- เตรียมการ
- เตรียม
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- ประธาน
- ความดัน
- สำคัญ
- นายกรัฐมนตรี
- หลัก
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิต
- ความเจริญ
- ให้
- ให้
- ให้
- การให้
- การตีพิมพ์
- วัตถุประสงค์
- หลาม
- พิสัย
- พร้อม
- จริง
- เรียลไทม์
- ระเบียน
- บันทึก
- การอ้างอิง
- หมายถึง
- ปล่อย
- ลบออก
- ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
- รายงาน
- ขอ
- การร้องขอ
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- นักวิจัย
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- การตอบสนอง
- ความรับผิดชอบ
- รับผิดชอบ
- ผล
- ผลสอบ
- กลับ
- รับคืน
- ทบทวน
- สิทธิ
- บทบาท
- กรุงโรม
- แถว
- วิ่ง
- s
- sagemaker
- การอนุมาน SageMaker
- กล่าวว่า
- เดียวกัน
- คำพูด
- สถานการณ์
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- คะแนน
- SDK
- เห็น
- ที่กำลังมองหา
- เลือก
- ส่ง
- ระดับอาวุโส
- ชุด
- บริการ
- ชุด
- การตั้งค่า
- การติดตั้ง
- ที่ใช้ร่วมกัน
- เธอ
- น่า
- โชว์
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- ด้านข้าง
- ลงนาม
- เหมือนกับ
- ง่าย
- ตั้งแต่
- สถานการณ์
- สถานการณ์
- ขนาด
- เล็ก
- So
- สังคม
- สังคม
- ซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- พูด
- การพูด
- การใช้จ่าย
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- สถานะ
- กระทรวงการต่างประเทศ
- รัฐของศิลปะ
- คำแถลง
- สหรัฐอเมริกา
- ทางสถิติ
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- หยุด
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- ซื่อตรง
- ยุทธศาสตร์
- กระแส
- ที่พริ้ว
- เสถียร
- หรือ
- สรุป
- สรุป
- ฤดูร้อน
- สนับสนุน
- เอา
- นำ
- ใช้เวลา
- งาน
- งาน
- เทคโนโลยี
- แม่แบบ
- ดินแดน
- อาณาเขต
- ทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- เนเธอร์แลนด์
- รัฐ
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- ตลอด
- ปริมาณงาน
- เวลา
- อนุกรมเวลา
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ร่วมกัน
- ฉีกขาด
- ไปทาง
- รถไฟ
- แปลง
- หม้อแปลงไฟฟ้า
- การแปลง
- การแปลภาษา
- จริง
- ความจริง
- ชนิด
- ชนิด
- บ่อนทำลาย
- พร้อมใจกัน
- ประเทศสหรัฐอเมริกา
- สากล
- มหาวิทยาลัย
- แตกต่าง
- อัปโหลด
- เมื่อ
- us
- ใช้
- มือสอง
- การใช้
- Vice President
- วิสัยทัศน์
- ไดรฟ์
- W
- ต้องการ
- สงคราม
- คือ
- นาฬิกา
- ทาง..
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- วันพุธ
- ยินดีต้อนรับ
- ยินดี
- ดี
- อะไร
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- การทำงาน
- โลก
- จะ
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล