Amazon SageMaker Hızlı Başlangıç algoritmalar, modeller ve makine öğrenimi çözümleri sunan bir makine öğrenimi (ML) merkezidir. SageMaker JumpStart ile makine öğrenimi uygulayıcıları, giderek artan en iyi performans gösteren ve herkese açık olan listeden seçim yapabilir. temel modelleri (FM'ler) gibi ÇİÇEK AÇMAK, Llama 2, Şahin-40B, Kararlı Difüzyon, OpenLLaMA, Tart-T5/UL2veya gelen FM'ler tutarlı ve Işık Açık.
Bu gönderide ve beraberindeki not defterinde, BloomZ 176B temel modelinin SageMaker Python basitleştirilmiş SDK in Amazon SageMaker Hızlı Başlangıç uç nokta olarak kullanın ve çeşitli doğal dil işleme (NLP) görevleri için kullanın. Temel modellerine şu adresten de ulaşabilirsiniz: Amazon SageMaker Stüdyosu. Halka açık en büyük modellerden biri olan BloomZ 176B modeli, çeşitli bağlam içi birkaç adımlı öğrenme ve sıfır adımlı öğrenme NLP görevlerini gerçekleştirebilen son teknoloji talimat ayarlı bir modeldir. Talimat ayarı, talimatları kullanarak bir NLP görevleri koleksiyonunda bir dil modelinde ince ayar yapmayı içeren bir tekniktir. Talimat ayarlama hakkında daha fazla bilgi için bkz. Amazon SageMaker JumpStart'ta Flan-T5 temel modeli için sıfır atış istemi.
NLP'de sıfır vuruşlu öğrenme, önceden eğitilmiş bir LLM'nin, özel olarak eğitilmediği görevlere yanıtlar üretmesine olanak tanır. Bu teknikte, modele bir giriş metni ve modelden beklenen çıktıyı doğal dilde açıklayan bir bilgi istemi sağlanır. Sıfır vuruşlu öğrenme, aşağıdakiler gibi çeşitli NLP görevlerinde kullanılır:
- Çok dilli metin ve duygu sınıflandırması
- Çok dilli soru ve yanıtlama
- Kod oluşturma
- Paragraf yeniden ifade etme
- Özetleme
- Sağduyu muhakemesi ve doğal dil çıkarımı
- Soru cevaplama
- Cümle ve duygu sınıflandırması
- Bir başlığa dayalı hayali makale üretimi
- Bir makaleye dayalı bir başlığı özetleme
Birkaç adımda öğrenme, yalnızca birkaç örnek sağlayarak yeni görevleri gerçekleştirmek için bir modeli eğitmeyi içerir. Bu, eğitim için sınırlı etiketli verilerin mevcut olduğu durumlarda kullanışlıdır. Az gösterilerek öğrenme, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli görevlerde kullanılır:
- Metin özetleme
- Kod oluşturma
- İsim varlığı tanıma
- Soru cevaplama
- Dilbilgisi ve yazım düzeltme
- Ürün açıklaması ve genelleme
- Cümle ve duygu sınıflandırması
- Chatbot ve sohbete dayalı yapay zeka
- Tweet oluşturma
- Makine çevirisi
- Amaç sınıflandırması
Bloom hakkında
BigScience Büyük Açık Bilim Açık Erişim Çok Dilli (BLOOM) dil modeli, dönüştürücü tabanlı bir büyük dil modelidir (LLM). BLOOM, endüstriyel ölçekli hesaplama kaynaklarını kullanarak çok miktarda metin verisi üzerinde bir bilgi isteminden metne devam etmek üzere eğitilmiş, otomatik gerileyen bir LLM'dir. Bu nedenle, insanlar tarafından yazılan metinden neredeyse ayırt edilemeyen tutarlı metin çıktısı verebilmektedir. BLOOM'a, açıkça eğitilmediği metin görevlerini metin oluşturma görevleri olarak atarak gerçekleştirmesi de istenebilir.
BLOOM, 176 milyar parametresi ile 46 doğal dilde ve 13 programlama dilinde metin üretebilmektedir. İspanyolca, Fransızca ve Arapça gibi neredeyse hepsi için BLOOM, şimdiye kadar oluşturulmuş 100 milyardan fazla parametreye sahip ilk dil modelidir. Araştırmacılar şunları yapabilir: BLOOM'u indirin, çalıştırın ve çalışın yakın zamanda geliştirilen LLM'lerin performansını ve davranışını en derin iç operasyonlarına kadar araştırmak.
Çözüme genel bakış
Bu gönderide, en son teknoloji talimat ayarlı BloomZ 176B modelinin nasıl kullanılacağını gösteriyoruz. Sarılma Yüz metin oluşturma için. BloomZ 176B modelini, modelde ince ayar yapmadan birçok NLP görevi için birkaç adım öğrenme ve sıfır adım öğrenme ile kullanabilirsiniz. Yeni bir model eğitmeye gerek yoktur çünkü BloomZ 176B gibi modeller, yeniden eğitilmeden birçok bağlama kolayca uyum sağlayabilecek önemli sayıda parametreye sahiptir. BloomZ 176B modeli, büyük miktarda veri ile eğitilerek birçok genel amaçlı görev için uygulanabilir hale getirilmiştir.
Bu demodaki tüm adımların kodu aşağıda mevcuttur defter.
Talimat ayarı
LLM'lerin boyutu ve karmaşıklığı son birkaç yılda patladı. LLM'ler, doğal dilin anlamını öğrenmede ve insan benzeri tepkiler üretmede dikkate değer yetenekler göstermiştir. Birçok yeni LLM, adı verilen güçlü bir teknikle ince ayarlanmıştır. talimat ayarı, modelin yeni görevler gerçekleştirmesine veya istemlere özel ince ayar yapmadan yeni istemlere yanıtlar oluşturmasına yardımcı olur. Yönerge ayarlı bir model, yeni istemlere yönelik tahminler oluşturmak için ilgili görevler veya kavramlar hakkındaki anlayışını kullanır. Bu teknik, model ağırlıklarının güncellenmesini içermediğinden, daha önce görülmemiş yeni bir görev için bir modelde ince ayar yapmak için gereken zaman alıcı ve hesaplama açısından pahalı süreçten kaçınır.
Talimat ayarı, talimatları kullanarak bir NLP görevleri koleksiyonunda bir dil modelinde ince ayar yapmayı içerir. Bu teknikte model, her görev için belirli veri kümeleri yerine metinsel talimatları izleyerek görevleri gerçekleştirmek üzere eğitilir. Model, her görev için bir dizi girdi ve çıktı örneğiyle hassas bir şekilde ayarlanmıştır ve bu da, görevler için bilgi istemleri sağlandığı sürece, modelin açıkça üzerinde eğitilmediği yeni görevlere genelleme yapmasına olanak tanır. Yönerge ayarlama, modellerin doğruluğunu ve etkinliğini artırmaya yardımcı olur ve belirli görevler için büyük veri kümelerinin bulunmadığı durumlarda yardımcı olur.
BLOOM modellerinde sıfır atımlı ve az atımlı NLP görevleri için hızlı mühendislik
Hızlı mühendislik modeli istenen yanıtlara yönlendirmek için yüksek kaliteli bilgi istemleri oluşturmakla ilgilenir. İstemlerin, kullanılan belirli göreve ve veri kümesine göre tasarlanması gerekir. Buradaki amaç, gürültüyü en aza indirirken yüksek kaliteli yanıtlar oluşturmak için modele gerekli bilgileri sağlamaktır. Bu, anahtar kelimeleri, ek bağlamları, soruları ve daha fazlasını içerebilir.
İyi tasarlanmış bir bilgi istemi, modeli daha yaratıcı ve genel hale getirebilir, böylece yeni görevlere kolayca uyum sağlayabilir. Bilgi istemleri, alan bilgisinin belirli görevlere dahil edilmesine ve yorumlanabilirliğin geliştirilmesine de yardımcı olabilir. Hızlı mühendislik, sıfır atış ve az atış öğrenme modellerinin performansını büyük ölçüde artırabilir. Yüksek kaliteli istemler oluşturmak, eldeki görevin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesinin yanı sıra modelin güçlü yanlarının ve sınırlamalarının derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
Aşağıdaki tabloda, BloomZ 176B modeli, çeşitli sıfır atışlı ve az atışlı NLP görevleri için yanıtlar oluşturmak için kullanılır. İlk sütun görevi gösterir, ikinci sütun modele sağlanan bilgi istemini içerir (burada şablon metni kalındır ve kalın olmayan metin örnek girdidir) ve üçüncü sütun bilgi istemine karşı sorgulandığında modelden gelen yanıttır.
Aşağıdaki tüm görevler için hiperparametreleri 600 olarak ayarladık. max_length
, num_return_sequences
, top_k
250 olmak, top_p
0.95 olacak ve örnekleme yok.
Görev | Bilgi İstemi Girişi | Çıktı |
Sıfır atış öğrenme görevleri | ||
Çok dilli metin veya duygu sınıflandırması (Çince'den İngilizce'ye) | Ana Sayfa ,永远彪炳史册.Önceki incelemeyi olumlu, tarafsız veya olumsuz olarak değerlendirir misiniz? | pozitif |
Çok dilli soru yanıtlama (İngilizce'den Çince'ye) | Bana Geleneksel Çince ile açıkla geri yayılım nedir | 梯度反向传播算法是一种机器学习算法,用于训练人工神经网络。该算法使用梯度下降来最bu çok önemli. |
Kod oluşturma | Yaz ile ikili arama ağacı O(log(n)) hesaplama karmaşıklığı. {kod_başlangıcı} |
tanım ikili_arama(a, x): düşük = 0 yüksek = len(a) – 1 düşükken <= yüksek: orta = (düşük + yüksek) // 2 a[orta] < x ise: düşük = orta + 1 elif a[orta] > x: yüksek = orta - 1 Başka: orta dönüş dönüş -1' ... Başka: orta dönüş düşük dönüş' Çıktı kesildi |
Paragraf yeniden ifade etme | Amazon Web Services (AWS), bulut tabanlı makine öğrenimi platformu SageMaker için dokuz büyük yeni güncelleme duyurdu. SageMaker, neredeyse her kullanım durumu için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilecek bir makine öğrenimi hizmeti sağlamayı amaçlar. Bu yılki re:Invent konferansı sırasında AWS, SageMaker'ın yeteneklerini daha da geliştirmek için çeşitli duyurular yaptı.nnBunu kısaca İngilizce kullanarak nasıl yeniden ifade edersin?,Amazon Web Services (AWS), bulut tabanlı makine öğrenimi platformu SageMaker için dokuz büyük yeni güncelleme duyurdu. SageMaker, neredeyse her kullanım durumu için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilecek bir makine öğrenimi hizmeti sağlamayı amaçlar. Bu yılki re:Invent konferansı sırasında AWS, SageMaker'ın yeteneklerini daha da geliştirmek için çeşitli duyurular yaptı. NYukarıdaki cümle çok karmaşıktır. Lütfen bana birden çok cümleden oluşan basitleştirilmiş eşanlamlı bir sürüm sağlayın: |
Amazon SageMaker büyük bir güncelleme alıyor Amazon Web Services (AWS), bulut tabanlı makine öğrenimi platformu SageMaker için dokuz büyük yeni güncelleme duyurdu. SageMaker, neredeyse her kullanım durumu için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanılabilecek bir makine öğrenimi hizmeti sağlamayı amaçlamaktadır. |
Özetleme | Amazon Comprehend, belgelerin içeriği hakkında öngörüler elde etmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Bir belgedeki varlıkları, anahtar ifadeleri, dili, duyguları ve diğer ortak öğeleri tanıyarak içgörüler geliştirir. Belgelerin yapısını anlamaya dayalı yeni ürünler oluşturmak için Amazon Comprehend'i kullanın. Örneğin, Amazon Comprehend'i kullanarak, sosyal ağ akışlarında ürünlerden bahsedenler için arama yapabilir veya anahtar ifadeler için tüm bir belge deposunu tarayabilirsiniz. Amazon Comprehend konsolunu veya Amazon Comprehend API'lerini kullanarak Amazon Comprehend belge analizi özelliklerine erişebilirsiniz. Küçük iş yükleri için gerçek zamanlı analiz çalıştırabilir veya büyük belge kümeleri için eşzamansız analiz işleri başlatabilirsiniz. Amazon Comprehend'in sağladığı önceden eğitilmiş modelleri kullanabilir veya sınıflandırma ve varlık tanıma için kendi özel modellerinizi eğitebilirsiniz. Amazon Comprehend özelliklerinin tümü, giriş olarak UTF-8 metin belgelerini kabul eder. Ayrıca, özel sınıflandırma ve özel varlık tanıma, görüntü dosyalarını, PDF dosyalarını ve Word dosyalarını girdi olarak kabul eder. Amazon Comprehend, belirli özelliklere bağlı olarak çeşitli dillerdeki belgeleri inceleyebilir ve analiz edebilir. Daha fazla bilgi için bkz. Amazon Comprehend'de desteklenen diller. Amazon Comprehend'in Baskın dil özelliği, belgeleri inceleyebilir ve çok daha geniş bir dil seçimi için baskın dili belirleyebilir.nn===nÖnceki metnin İngilizce özetini yazın: |
Amazon Comprehend, belgelerin içeriği hakkında öngörüler elde etmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Bir belgedeki varlıkları, anahtar ifadeleri, dili, duyguları ve diğer ortak öğeleri tanıyarak içgörüler geliştirir. Belgelerin yapısını anlamaya dayalı yeni ürünler oluşturmak için Amazon Comprehend'i kullanın. Örneğin, Amazon Comprehend'i kullanarak, sosyal ağ akışlarında ürünlerden bahsedenler için arama yapabilir veya anahtar ifadeler için tüm bir belge deposunu tarayabilirsiniz. Amazon Comprehend konsolunu veya Amazon Comprehend API'lerini kullanarak Amazon Comprehend belge analizi özelliklerine erişebilirsiniz. Küçük iş yükleri için gerçek zamanlı analiz çalıştırabilir veya büyük belge kümeleri için eşzamansız analiz işleri başlatabilirsiniz. Amazon Comprehend'in sağladığı önceden eğitilmiş modelleri kullanabilir veya sınıflandırma ve varlık tanıma için kendi özel modellerinizi eğitebilirsiniz. Amazon Comprehend özelliklerinin tümü, giriş olarak UTF-8 metin belgelerini kabul eder. Ayrıca, özel sınıflandırma ve özel varlık tanıma, görüntü dosyalarını, PDF dosyalarını ve Word dosyalarını girdi olarak kabul eder. Amazon Comprehend, belirli özelliklere bağlı olarak çeşitli dillerdeki belgeleri inceleyebilir ve analiz edebilir. Daha fazla bilgi için bkz. Amazon Comprehend'de desteklenen diller. Amazon Comprehend'in Baskın dil özelliği, belgeleri inceleyebilir ve çok daha geniş bir dil yelpazesi için baskın dili belirleyebilir. |
Sağduyu muhakemesi ve doğal dil çıkarımı | Verilen Dünya Kupası, Amerika Birleşik Devletleri'nin Los Angeles kentinde başladı. bunu takip ediyor mu Dünya kupası Amerika Birleşik Devletleri'nde gerçekleşir. Evet veya hayır?, Dünya Kupası, Amerika Birleşik Devletleri'nin Los Angeles kentinde başladı. Yalnızca yukarıdaki açıklamayı ve dünya hakkında bildiklerinizi kullanmak, “Dünya Kupası Amerika Birleşik Devletleri'nde yapılır” kesinlikle doğru mu? Evet veya hayır?, |
Evet |
Soru cevaplama | soru: Yeni Kindle'ın temel özellikleri nelerdir?nnBağlam: Şimdiye kadarki en yeni ve en yenilikçi Kindle, milyonlarca kitap ve belge hakkında notlar almanıza, listeler ve günlükler yazmanıza ve daha fazlasına olanak tanır. Her zaman e-Kitaplarına yazabilmeyi dilemiş olan okuyucular için, Amazon'un yeni Kindle'ı tam da bunu yapmalarına izin veriyor. Kindle Scribe, okuma ve yazma için ilk Kindle'dır ve kullanıcıların kitaplarını ve belgelerini notlar, listeler ve daha fazlasıyla tamamlamalarına olanak tanır. Sıkça sorulan sorular da dahil olmak üzere Kindle Scribe hakkında bilmeniz gereken her şey burada. Kindle Scribe, kağıt üzerinde yaptığınız gibi okumayı ve yazmayı kolaylaştırır Kindle Scribe, 10.2 inç, parlamayan bir ekrana (tüm Kindle cihazlarının en büyüğü), net 300 ppi çözünürlüğe ve ortamınıza otomatik olarak ayarlanan 35 LED ön ışığa sahiptir. Ayarlanabilir sıcak ışık, yazı tipi boyutları, satır aralığı ve daha fazlasıyla deneyiminizi daha da kişiselleştirin. Ekrana kağıda yazar gibi yazmak için kullandığınız Temel Kalem veya Premium Kalem seçiminizle birlikte gelir. Ayrıca Kindle'ınıza manyetik olarak bağlanırlar ve asla şarj edilmeleri gerekmez. Premium Kalem, özel bir silgi ve özelleştirilebilir bir kısayol düğmesi içerir. Kindle Scribe, tüm Kindle cihazları arasında en fazla depolama seçeneğine sahiptir: okuma ve yazma seviyenize uygun olarak 8 GB, 16 GB veya 32 GB arasından seçim yapın. nnCevap |
milyonlarca kitap ve belge hakkında notlar alın, listeler ve günlükler yazın ve daha fazlasını yapın |
Cümle ve duygu sınıflandırması | İncele:nBu film çok harika ve bir kez daha gözlerimizi kamaştırıyor ve bizi sevindiriyornBu film eleştiri cümlesi olumsuz mu olumlu mu?SEÇENEKLER:n-pozitif n-negatif | Olumlu |
Başlığa göre hayali makale üretimi | Başlık: “Üniversitenin yeni tesisi geliyor”nHayali bir makalenin yukarıdaki başlığı verildiğinde, makaleyi hayal edin.n””” |
1.2 milyon sterlin değerindeki proje, Inverness'teki Highlands and Islands Üniversitesi'nde (UHI) yeni bir öğretim ve öğrenim merkezinin kurulmasını sağlayacak. Eski Inverness Ticaret Koleji'nin yerine inşa edilecek. UHI, yeni tesisin öğretim ve öğrenimin yanı sıra öğrenci desteği ve yönetimi için kullanılacağını söyledi. Üniversite ayrıca konferanslar ve etkinlikler için kullanılacağını söyledi. Yeni bina, eski Inverness Ticaret Koleji'nin yerine inşa edilecek. Üniversite, yeni binanın 2013 yılında kapatılan eski Inverness Ticaret Koleji'nin yerine inşa edileceğini söyledi. Yeni tesisin öğretme ve öğrenmenin yanı sıra öğrenci desteği ve idaresi için kullanılacağını söyledi. Ayrıca konferanslar ve etkinlikler için kullanılacaktır. UHI, yeni tesisin eski Inverness Ticaret Koleji'nin yerine inşa edileceğini söyledi. Üniversite, yeni binanın 2013 yılında kapatılan eski Inverness Ticaret Koleji'nin yerine inşa edileceğini söyledi. Yeni tesisin öğretme ve öğrenmenin yanı sıra öğrenci desteği ve idaresi için kullanılacağını söyledi. UHI, yeni tesisin eski Inverness'in yerine inşa edileceğini söyledi… |
Makaleye dayalı bir başlığı özetleme | Şimdiye kadarki en yeni ve en yenilikçi Kindle, milyonlarca kitap ve belge hakkında notlar almanıza, listeler ve günlükler yazmanıza ve daha fazlasına olanak tanır. Her zaman e-Kitaplarına yazabilmeyi dilemiş olan okuyucular için, Amazon'un yeni Kindle'ı tam da bunu yapmalarına izin veriyor. Kindle Scribe, okuma ve yazma için ilk Kindle'dır ve kullanıcıların kitaplarını ve belgelerini notlar, listeler ve daha fazlasıyla tamamlamalarına olanak tanır. Sıkça sorulan sorular da dahil olmak üzere Kindle Scribe hakkında bilmeniz gereken her şey burada. Kindle Scribe, kağıt üzerinde yaptığınız gibi okumayı ve yazmayı kolaylaştırır Kindle Scribe, 10.2 inç, parlamayan bir ekrana (tüm Kindle cihazlarının en büyüğü), net 300 ppi çözünürlüğe ve ortamınıza otomatik olarak ayarlanan 35 LED ön ışığa sahiptir. Ayarlanabilir sıcak ışık, yazı tipi boyutları, satır aralığı ve daha fazlasıyla deneyiminizi daha da kişiselleştirin. Ekrana kağıda yazar gibi yazmak için kullandığınız Temel Kalem veya Premium Kalem seçiminizle birlikte gelir. Ayrıca Kindle'ınıza manyetik olarak bağlanırlar ve asla şarj edilmeleri gerekmez. Premium Kalem, özel bir silgi ve özelleştirilebilir bir kısayol düğmesi içerir. Kindle Scribe, tüm Kindle cihazları arasında en fazla depolama seçeneğine sahiptir: okuma ve yazma seviyenize uygun olarak 8 GB, 16 GB veya 32 GB arasından seçim yapın. nn nnYukarıdaki makale için bana iyi bir başlık verin. |
Amazon'un Kindle Scribe'ı: Bilmeniz gereken her şey |
Birkaç adımlık öğrenme görevleri | ||
Özetleme | [Orijinal]: Amazon bilim adamları, Sheffield Üniversitesi'nden araştırmacılarla işbirliği içinde, büyük ölçekli bir veri çıkarma ve doğrulama veri kümesini ilk kez herkesin kullanımına sunuyor. 185,000'den fazla kanıta dayalı iddiayı içeren veri seti, yazılım uygulamalarında veya otomatik bilgi çıkarımı gerçekleştiren bulut tabanlı hizmetlerde gerçek çıkarma ve doğrulama sorunlarını ele alan araştırma ve geliştirmeyi hızlandırmak için kullanıma sunuluyor. [Özet]: Amazon ve Üniversite araştırmacıları, gerçek çıkarma ve doğrulama veri setini herkesin erişimine açar. ### [Orijinal]: ABD'deki Prime üyeleri, Prime üyeliği ile kapılarına kadar daha fazlasını alabilirler. Üyeler artık Prime üyeliklerine hiçbir ek ücret ödemeden aylık 9.99 ABD doları değerinde bir yıllık Grubhub+'dan ücretsiz olarak yararlanabilirler. Bu anlaşmayı etkinleştirmek için amazon.com/grubhub adresini ziyaret edin. Bu yeni teklif, 0 $ üzerindeki siparişlerde sınırsız, 12 $ yemek teslimat ücretinin yanı sıra Grubhub+ üyelerine özel avantajlar ve ücretsiz yemek ve sipariş indirimleri gibi ödüller içerir. Ayrıca, yemek yiyenler Grubhub'ın yalnızca 25'de 2021 milyon dolardan fazla toplanan ve ülke genelinde 20'den fazla hayır kurumuna fayda sağlayan bir bağış eşleştirme girişimi olan Donate the Change programına katılarak "iyilik yaparken iyi yiyebilirler". [Özet]: ABD'deki prime üyeler, uygun siparişlerde yiyecek dağıtım ücreti olmaksızın bir yıllık Grubhub+'nın keyfini ücretsiz olarak çıkarabilir. ### [Orijinal]: Amazon bilim adamları, Sheffield Üniversitesi'nden araştırmacılarla işbirliği içinde, büyük ölçekli bir veri çıkarma ve doğrulama veri kümesini ilk kez herkesin kullanımına sunuyor. 185,000'den fazla kanıta dayalı iddiayı içeren veri seti, yazılım uygulamalarında veya otomatik bilgi çıkarımı gerçekleştiren bulut tabanlı hizmetlerde gerçek çıkarma ve doğrulama sorunlarını ele alan araştırma ve geliştirmeyi hızlandırmak için kullanıma sunuluyor. [Özet]: |
[Özet]: Amazon ve Üniversite araştırmacıları, veri çıkarma ve doğrulama veri setini herkesin erişimine açar. |
Kod oluşturma | açıklama: dur yazan turuncu bir düğme kod: Dur ### açıklama: kırmızı kenarlıklı sarı daireler içeren mavi bir kutu kod: ### açıklama: AI'ya Hoş Geldiniz yazan bir Başlık Kod: |
kod: AI'ya hoş geldiniz ' |
İsim varlığı tanıma | [Metin]: Fred bir seri girişimci. Platform.sh'nin kurucu ortağı ve CEO'su, daha önce önde gelen bir Drupal e-ticaret sağlayıcısı olan Commerce Guys'ı kurdu. Misyonu, bulut bilişimin nasıl kullanıldığını ve algılandığını derinden dönüştürmek için iddialı bir yolculuğa devam ederken, şimdiye kadar keyif aldığımız hızlı büyümeyi sürdürerek ayaklarımızı yere sağlam basmamızı garanti etmektir. [İsim]: Fred [Pozisyon]: Kurucu ortak ve CEO [Şirket]: Platform.sh ### [Metin]: Microsoft ("mikrobilgisayar yazılımı"nın bir türevidir) Microsoft, Altair 4 için BASIC tercümanları geliştirmek ve satmak üzere 1975 Nisan 8800'te Bill Gates tarafından kuruldu. Steve Ballmer, 2000 yılında CEO olarak Gates'in yerini aldı ve daha sonra bir “cihazlar ve hizmetler” stratejisi tasavvur etti. [İsim]: Steve Ballmer [Pozisyon]: CEO [Şirket]: Microsoft ### [Metin]: Franck Riboud, 7 Kasım 1955'te Lyon'da doğdu. Eski Avrupalı cam üreticisi BSN Group'u gıda endüstrisinde lider bir oyuncuya dönüştüren eski CEO Antoine Riboud'un oğludur. Danone'de CEO'dur. [İsim]: Franck Riboud [Pozisyon]: CEO [Şirket]: Danone ### [Metin]: David Melvin, CITIC CLSA'da yatırım bankacılığı ve özel sermaye alanında 30 yılı aşkın deneyime sahip bir yatırım ve finansal hizmetler uzmanıdır. Halen CITIC CLSA'nın Kıdemli Danışmanıdır. |
[İsim]: Fred [Pozisyon]: Kurucu ortak ve CEO [Şirket]: Platform.sh |
Soru cevaplama | Bağlam: NLP Cloud, ekibin üretimde Doğal Dil İşlemeden güvenilir bir şekilde yararlanmanın kolay bir yolu olmadığını anladığı 2021 yılında kuruldu. Soru: NLP Cloud ne zaman kuruldu? Cevap: 2021 ### Bağlam: NLP Cloud, API'sini 2020'nin ortalarında geliştirdi ve o zamandan bu yana birçok önceden eğitilmiş açık kaynak modeli ekledi. Soru: NLP Cloud neyi geliştirdi? Cevap: API ### Bağlam: Tüm planlar herhangi bir zamanda durdurulabilir. Yalnızca hizmeti kullandığınız süre için ödeme yaparsınız. Düşürme durumunda, bir sonraki faturanızda indirim alırsınız. Soru: Planlar ne zaman durdurulabilir? Cevap: Her zaman ### Bağlam: GPT-J ile ilgili temel zorluk bellek tüketimidir. Bir GPU planı kullanılması önerilir. Soru: GPT-J için hangi plan önerilir? Cevap:""" |
Cevap: GPU planı' |
Dilbilgisi ve yazım düzeltme | Sahile gitmeyi seviyorum. Düzeltme: Sahile gitmeyi seviyorum. ### Onu almama izin ver! Düzeltme: Alayım! ### Çok fazla dezavantajı var. Düzeltme: Çok fazla dezavantajı var. ### gitmek istemiyorum Düzeltme: |
Düzeltme: Gitmek istemiyorum. |
Ürün açıklaması ve genelleme | Anahtar kelimelerden bir ürün açıklaması oluşturun. Anahtar kelimeler: ayakkabı, kadın, 59 dolar Cümle: 59 $ fiyata kadınlar için güzel ayakkabılar. ### Anahtar kelimeler: pantolon, erkek, 69 dolar Cümle: Erkekler için modern pantolon, sadece 69 dolar. ### Anahtar kelimeler: eldiven, kış, 19 dolar Cümle: Soğuk kışlar için inanılmaz derecede sıcak eldivenler, 19 dolardan. ### Anahtar kelimeler: tişört, erkek, 39 dolar Hüküm: |
Cümle: Erkekler için havalı tişört, sadece 39 dolar. |
Cümle ve duygu sınıflandırması | Mesaj: Uzay gemisi Mars'a indiğinde tüm insanlık heyecanlandı konu: uzay ### Mesaj: Tenis ve golf oynamayı seviyorum. Haftada iki kez antrenman yapıyorum. konu: spor ### Mesaj: Bir satış ekibini yönetmek zor ama ödüllendirici bir iştir. konu: iş ### Mesaj: Domatesli tavuk pişirmeye çalışıyorum. Konu: |
konu: yemek |
Chatbot ve sohbete dayalı yapay zeka | Bu, [insan] ve [robot] arasındaki bir tartışmadır. [robot] çok hoş ve anlayışlı. [insan]: Merhaba, tanıştığımıza memnun oldum. [robot]: Ben de tanıştığıma memnun oldum. ### [insan]: Bugün nasıl gidiyor? [robot]: O kadar da kötü değil, teşekkürler! Peki ya sen? ### [insan]: İyiyim ama biraz üzgünüm… [robot]: Ah? Neden bu? ### [insan]: Grip oldum [robot]: |
[robot]: Oh hayır, bunu duyduğuma üzüldüm! |
Tweet oluşturma | anahtar kelime: piyasalar tweet: İnsanlardan değil, doğadan ve piyasalardan geri bildirim alın ### anahtar kelime: çocuklar tweet: Belki de çocuk olarak geri dönebilmek için ölüyoruz. ### anahtar kelime: girişimler Tweet: Startup'lar yangınları nasıl söndüreceklerini dert etmesinler, yangınları nasıl söndüreceklerini dert etsinler. ### anahtar kelime: nlp cıvıldamak: |
tweet: NLP bir araçtır, amaç değil. |
Makine çevirisi | Hugging Face, NLP'de devrim yarattı. Tercüme: Hugging Face, NLP'de devrim yarattı. ### Bu çok çirkin! Tercüme: Bu inanılmaz! ### Désolé je ne peux pas. Tercüme: Üzgünüm ama yapamam. ### NLP Bulutu, NLP'nin üretim tesisinde konuşlandırılmasına izin verir. Çeviri: |
Tercüme: NLP Cloud, NLP'yi üretimde devreye almayı kolaylaştırır. |
Amaç sınıflandırması | Yarın kodlamaya başlamak istiyorum çünkü çok eğlenceli görünüyor! Amaç: kodlamaya başlamak ### Bana elindeki son resimleri göster lütfen. amaç: resimleri göstermek ### Tüm bu dosyaları olabildiğince hızlı arayın. Amaç: dosya aramak ### Lütfen önümüzdeki hafta bana Çince öğretir misin? niyet: |
amaç: bana çince öğret |
SageMaker'da talimat ayarlı BloomZ 176B modeline erişin
SageMaker JumpStart, talimatlara göre ayarlanmış bu Bloom modellerini kullanmaya başlamak için iki yol sunar: Amazon SageMaker Stüdyosu ve SageMaker SDK'sı. Aşağıdaki bölümlerde, bu seçeneklerin her birinin neye benzediği ve bunlara nasıl erişileceği gösterilmektedir.
Basitleştirilmiş SageMaker JumpStart SDK ile modele erişin
The basitleştirilmiş SageMaker JumpStart SDK birkaç satır kodla yerleşik SageMaker JumpStart modellerinin eğitimini ve dağıtımını kolaylaştırır. Bu, model kimliğinin yanı sıra herhangi bir girdi sağlamak zorunda kalmadan, en son temel modeller ve görüntü oluşturma modelleri dahil olmak üzere tüm SageMaker JumpStart modelleri kitaplığına erişmenizi sağlar.
Diğer alanların yanı sıra Docker görüntüsü, makine öğrenimi bulut sunucusu türü, model yapıt konumu ve hiperparametreler gibi yapılandırmayı belirtmek için sağladığımız modele özgü varsayılan değerlerden yararlanabilirsiniz. Bu öznitelikler yalnızca varsayılan değerlerdir; bunları geçersiz kılabilir ve oluşturduğunuz AWS modelleri üzerinde ayrıntılı denetime sahip olabilirsiniz. Bu değişikliklerin bir sonucu olarak, SageMaker JumpStart modellerini dağıtmak ve eğitmek için Python iş akışları yazma çabası azaltıldı ve önemli görevlere daha fazla zaman ayırmanıza olanak sağlandı. Bu özellik, JumpStart'ın desteklendiği tüm Bölgelerde mevcuttur ve SageMaker Python SDK'sı 2.154.0 veya sonraki sürümü.
Bir uç noktayı SageMaker SDK aracılığıyla programlı olarak konuşlandırabilirsiniz. İstediğiniz modelin model kimliğini SageMaker model merkezinde ve konuşlandırma için kullanılan an tipini belirtmeniz gerekecektir. Çıkarım betiğini içeren model URI'si ve Docker kapsayıcısının URI'si, SageMaker SDK aracılığıyla alınır. Bu URI'ler SageMaker JumpStart tarafından sağlanır ve dağıtım için bir SageMaker model nesnesini başlatmak için kullanılabilir.
Modeli dağıtın ve uç noktayı sorgulayın
Bu not defteri ipywidgets gerektirir. ipywidgets yükleyin ve ardından SageMaker erişimiyle AWS hesap rolü olarak geçerli not defteriyle ilişkili yürütme rolünü kullanın.
Önceden eğitilmiş modeli seçin
Biz seçiyoruz bloomz-176b-fp16
önceden eğitilmiş model:
Aşağıdaki bölümlerde not defteri kullanır BloomZ 176B Örnek olarak. SageMaker önceden eğitilmiş modellerin tam listesi için bkz. Önceden eğitilmiş Model Tablosu ile Yerleşik Algoritmalar.
Yapıtları alın ve bir uç nokta dağıtın
SageMaker ile önceden eğitilmiş model üzerinde yeni bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmadan çıkarım gerçekleştirebiliriz. almakla başlıyoruz deploy_image_uri
, deploy_source_uri
, ve model_uri
Önceden eğitilmiş model için. Önceden eğitilmiş modeli barındırmak için bir örnek oluşturuyoruz. sagemaker.model.Model ve konuşlandırın. Bu bir kaç dakika alabilir.
Şimdi, aşağıdaki kod satırlarıyla basitleştirilmiş SageMaker JumpStart SDK'yı kullanarak modeli konuşlandırabiliriz:
Biz kullanmak SageMaker büyük model çıkarım (LMI) konteynerleri BloomZ 176B modelini barındırmak için. LMI, üretken yapay zeka modellerinde kullanımı kolay işlevler ve performans artışı sunan, AWS tarafından oluşturulmuş bir LLM yazılım yığınıdır (kapsayıcı). Çıkarımı hızlandırmak için model paralelliği, derleme, niceleme ve diğer yığınlarla gömülüdür. Ayrıntılar için bkz. Büyük model çıkarımı Derin Öğrenme Kapsayıcıları ve DeepSpeed ile Amazon SageMaker'da BLOOM-176B ve OPT-30B'yi dağıtın.
Bu modeli dağıtmanın bir p4de.24xlarge bulut sunucusu gerektirdiğini ve dağıtımın genellikle yaklaşık 1 saat sürdüğünü unutmayın. Söz konusu eşgörünüm için kotanız yoksa AWS Service Quotas konsolunda bir kota artışı talep edin.
Bitiş noktasını sorgulayın ve oluşturulan metni kontrol etmek için çeşitli parametreleri kullanarak yanıtı ayrıştırın
Bitiş noktasına giriş, JSON olarak biçimlendirilmiş ve utf-8 biçiminde kodlanmış herhangi bir metin dizisidir. Bitiş noktasının çıktısı, oluşturulan metne sahip bir JSON dosyasıdır.
Aşağıdaki örnekte, bazı örnek giriş metni sağlıyoruz. Herhangi bir metni girebilirsiniz ve model, dizideki sonraki kelimeleri tahmin eder. Model tekrar tekrar çağrılarak daha uzun metin dizileri oluşturulabilir. Aşağıdaki kod, bu bağımsız değişkenlerle bir uç noktanın nasıl çağrılacağını gösterir:
Aşağıdaki çıktıyı alıyoruz:
['How to make a pasta? boil a pot of water and add salt. Add the pasta to the water and cook until al dente. Drain the pasta.']
SageMaker Studio'da modele erişin
Ayrıca bu modellere şu adresten de ulaşabilirsiniz: JumpStart açılış sayfası Stüdyoda. Bu sayfada uçtan uca makine öğrenimi çözümleri, önceden eğitilmiş modeller ve örnek not defterleri listelenmektedir.
Gönderinin yayınlandığı sırada, BloomZ 176B yalnızca us-east-2
Bölge.
Notebook'u görüntülemek için BloomZ 176B model kartı tercih edebilirsiniz.
Daha sonra not defterini daha fazla çalıştırmak için not defterini içe aktarabilirsiniz.
Temizlemek
Devam eden ücretlerden kaçınmak için SageMaker çıkarım uç noktalarını silin. Aşağıdaki komutları kullanarak uç noktaları SageMaker konsolu aracılığıyla veya SageMaker Studio not defterinden silebilirsiniz:
predictor.delete_model()
predictor.delete_endpoint()
Sonuç
Bu yazıda, sıfır adım ve birkaç adım öğrenmenin faydalarına genel bir bakış sunduk ve hızlı mühendisliğin yönerge ayarlı modellerin performansını nasıl iyileştirebileceğini açıkladık. Ayrıca, SageMaker JumpStart'tan yönerge ayarlı bir BloomZ 176B modelinin nasıl kolayca dağıtılacağını gösterdik ve SageMaker'da dağıtılan BloomZ 176B model uç noktasını kullanarak farklı NLP görevlerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi gösteren örnekler sağladık.
SageMaker JumpStart'tan bir BloomZ 176B modelini dağıtmanızı ve NLP kullanım senaryoları için kendi istemlerinizi oluşturmanızı öneririz.
SageMaker JumpStart hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdakilere göz atın:
Yazarlar Hakkında
Rajakumar Sampathkumar AWS'de Baş Teknik Hesap Yöneticisidir, müşterilere iş-teknoloji uyumu konusunda rehberlik eder ve bulut operasyon modellerinin ve süreçlerinin yeniden icat edilmesini destekler. Bulut ve makine öğrenimi konusunda tutkulu. Raj aynı zamanda bir makine öğrenimi uzmanıdır ve AWS iş yüklerini ve mimarilerini tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için AWS müşterileriyle birlikte çalışır.
Doktor Xin Huang Amazon SageMaker JumpStart ve Amazon SageMaker yerleşik algoritmaları için Uygulamalı Bilim Adamıdır. Ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmaları geliştirmeye odaklanmaktadır. Araştırma ilgi alanları, doğal dil işleme, tablo verileri üzerinde açıklanabilir derin öğrenme ve parametrik olmayan uzay-zaman kümelemesinin sağlam analizidir. ACL, ICDM, KDD konferansları ve Royal Statistical Society: Series A dergisinde birçok makalesi yayınlanmıştır.
Evan Kravitz Amazon Web Services'de SageMaker JumpStart üzerinde çalışan bir yazılım mühendisidir. New York'ta yemek pişirmeyi ve koşuya çıkmayı seviyor.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/zero-shot-and-few-shot-prompting-for-the-bloomz-176b-foundation-model-with-the-simplified-amazon-sagemaker-jumpstart-sdk/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- %15
- 16
- 20
- 2000
- 2013
- 2021
- 24
- 250
- 30
- 32
- 33
- 7
- 8
- a
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- yukarıdaki
- Kabul et
- erişim
- erişilen
- Hesap
- doğruluk
- karşısında
- uyarlamak
- eklemek
- katma
- ilave
- Ek
- adresleri
- ayarlanabilir
- yönetim
- avantaj
- tekrar
- karşı
- AI
- AI modelleri
- Amaçları
- AL
- algoritmalar
- hiza
- Türkiye
- Izin
- veriyor
- tek başına
- Ayrıca
- Altair
- her zaman
- am
- Amazon
- Amazon Kavramak
- Amazon Adaçayı Yapıcı
- Amazon SageMaker Hızlı Başlangıç
- Amazon Web Servisleri
- Amazon Web Services (AWS)
- hırslı
- arasında
- miktar
- tutarları
- an
- analiz
- çözümlemek
- ve
- Angeles
- açıkladı
- Duyurular
- herhangi
- api
- API'ler
- uygulanabilir
- uygulamaları
- uygulamalı
- Nisan
- Arapça
- ARE
- ALAN
- argümanlar
- göre
- AS
- ilişkili
- At
- iliştirmek
- öznitelikleri
- Otomatik
- otomatik olarak
- mevcut
- önlemek
- AWS
- Arka
- Kötü
- Bankacılık
- merkezli
- temel
- BE
- plaj
- güzel
- Çünkü
- olmuştur
- davranış
- olmak
- yararlanan
- faydaları
- dışında
- İYİ
- arasında
- Fatura
- Bill Gates
- Milyar
- Bit
- Çiçek açmak
- Mavi
- pim
- Kitaplar
- sınır
- doğmuş
- kutu
- kısaca
- BSN
- inşa etmek
- bina
- yapılı
- yerleşik
- fakat
- düğmesine tıklayın
- by
- denilen
- çağrı
- CAN
- Alabilirsin
- yapamam
- yetenekleri
- kabiliyet
- kart
- dikkatli
- dava
- durumlarda
- döküm
- yakalandı
- merkez
- ceo
- meydan okuma
- değişiklik
- değişiklikler
- yüklü
- yükler
- Kontrol
- Çocuk
- Çince
- seçim
- Klinik
- çevreler
- Şehir
- iddia
- sınıflandırma
- kapalı
- bulut
- cloud computing
- kümeleme
- Kurucu
- kod
- kodlama
- tutarlı
- soğuk
- işbirliği
- Toplamak
- Kolej
- Sütun
- nasıl
- geliyor
- gelecek
- ticaret
- ortak
- şirket
- tamamlamak
- karmaşıklık
- karmaşık
- idrak
- içeren
- bilgisayar
- kavramlar
- Konferans
- konferanslar
- yapılandırma
- dikkate
- oluşan
- konsolos
- tüketim
- Konteyner
- Konteynerler
- içeren
- içerik
- bağlamlar
- devam etmek
- devam eden
- kontrol
- konuşkan
- Serin
- doğru
- Ücret
- olabilir
- ülke
- Çift
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- Oluşturma
- oluşturma
- Yaratıcı
- Fincan
- akım
- Şu anda
- görenek
- Müşteriler
- özelleştirilebilir
- veri
- veri kümeleri
- David
- anlaşma
- Fırsatlar
- adanmış
- derin
- derin öğrenme
- en derin
- Varsayılan
- teslim edilen
- teslim
- gösteri
- göstermek
- gösterdi
- bağlı
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- deployer
- dağıtma
- açılma
- tarif edilen
- tanım
- Dizayn
- tasarlanmış
- İstediğiniz
- ayrıntılar
- Belirlemek
- geliştirmek
- gelişmiş
- gelişen
- gelişme
- geliştirir
- Cihaz
- DID
- Ölmek
- farklı
- İndirim
- indirimler
- tartışma
- do
- liman işçisi
- belge
- evraklar
- Değil
- yapıyor
- domain
- baskın
- bağışlamak
- Dont
- Kapı
- aşağı
- Bozmak
- akıtmak
- sakıncaları
- her
- kolayca
- kolay
- kolay kullanımlı
- E-kitaplar
- e-ticaret
- etki
- çaba
- elemanları
- uygun
- gömülü
- etkinleştirme
- teşvik etmek
- son uca
- Son nokta
- mühendis
- Mühendislik
- İngilizce
- keyfini çıkarın
- Tüm
- kişiler
- varlık
- Girişimci
- çevre
- öz kaynak
- Avrupa
- Hatta
- olaylar
- hİÇ
- her şey
- muayene etmek
- örnek
- örnekler
- Exclusive
- infaz
- beklenen
- pahalı
- deneyim
- çıkarmak
- Yüz
- kolaylaştırır
- Tesis
- gerçek
- uzak
- HIZLI
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- geribesleme
- Fiyatlandırma(Yakında)
- Ayaklar
- az
- Alanlar
- fileto
- dosyalar
- mali
- finansal hizmetler
- yangınlar
- Ad
- ilk kez
- odaklanır
- takip et
- takip etme
- Gıda
- Gıda dagıtımı
- İçin
- biçim
- Eski
- vakıf
- Kurulmuş
- Ücretsiz
- Fransızca
- sık sık
- itibaren
- ön
- fonksiyonlar
- daha fazla
- Kazanç
- Gates,
- genel amaçlı
- oluşturmak
- oluşturulan
- nesil
- üretken
- üretken yapay zeka
- almak
- verir
- gol
- gidiş
- golf
- Tercih Etmenizin
- GPU
- harika
- çok
- Zemin
- grup
- Büyüyen
- Büyüme
- garanti
- rehberlik
- rehberlik
- el
- Var
- sahip olan
- he
- başlık
- duymak
- yükseklik
- yardım et
- faydalı
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- Yüksek kaliteli
- onun
- İnşallah
- ev sahibi
- SICAK
- saat
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- HTML
- HTTPS
- huang
- merkez
- insan
- İnsanlık
- İnsanlar
- i
- ID
- if
- görüntü
- hayali
- resim
- ithalat
- iyileştirmek
- in
- içerir
- Dahil olmak üzere
- birleştirmek
- sanayi
- bilgi
- bilgi çıkarma
- Girişim
- yenilikçi
- giriş
- girişler
- anlayışlar
- kurmak
- örnek
- yerine
- talimatlar
- ilgi alanları
- iç
- içine
- araştırmak
- yatırım
- yatırım bankacılığı
- dahil
- Ada
- IT
- ONUN
- İş
- Mesleki Öğretiler
- dergi
- seyahat
- jpg
- json
- sadece
- tutmak
- anahtar
- anahtar kelimeler
- Bilmek
- bilgi
- iniş
- dil
- Diller
- büyük
- büyük ölçekli
- büyük
- Soyad
- sonra
- son
- önemli
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Led
- izin
- Lets
- seviye
- Kaldıraç
- Kütüphane
- ışık
- sevmek
- sınırlamaları
- Sınırlı
- çizgi
- hatları
- Liste
- Listeler
- Yüksek Lisans
- yer
- Uzun
- uzun
- Bakın
- gibi görünmek
- onları
- Los Angeles
- Aşk
- Düşük
- makine
- makine öğrenme
- yapılmış
- Ana
- büyük
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- müdür
- yönetme
- çok
- Piyasalar
- Mart
- Mesele
- Mayıs..
- olabilir
- me
- Neden
- Üyeler
- üyelik
- Bellek
- Erkek
- söz
- Microsoft
- Orta
- milyon
- milyonlarca
- minimize
- dakika
- Misyonumuz
- ML
- model
- modelleri
- Modern
- Ay
- Daha
- çoğu
- film
- çoklu
- isim
- Doğal (Madenden)
- Doğal Dil İşleme
- Tabiat
- ne
- gerekli
- gerek
- negatif
- ağ
- Nötr
- asla
- yeni
- Yeni ürünler
- New York
- new york city
- en yeni
- sonraki
- gelecek hafta
- güzel
- nlp
- yok hayır
- Gürültü
- defter
- notlar
- roman
- Kasım
- şimdi
- numara
- nesne
- elde
- of
- kapalı
- teklif
- teklif
- Teklifler
- oh
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- devam
- bir tek
- açık kaynak
- operasyon
- Operasyon
- Opsiyonlar
- or
- Portakal
- sipariş
- emir
- organizasyonlar
- orijinal
- Diğer
- bizim
- dışarı
- çıktı
- tekrar
- geçersiz kılma
- genel bakış
- kendi
- Kanal
- kâğıt
- kâğıtlar
- parametreler
- tutkulu
- İnsanlar
- başına
- algılanan
- Yapmak
- performans
- icra
- Perks
- kişiselleştirmek
- ifadeler
- Fotoğraf Galerisi
- yer
- plan
- ağladım
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- oyuncu
- oynama
- Lütfen
- artı
- pozisyon
- pozitif
- mümkün
- Çivi
- güçlü
- ppi
- Tahminler
- Predictor
- öngörür
- Premium
- önceki
- Önceden
- fiyat
- asal
- Anapara
- özel
- Özel Sermaye
- sorunlar
- süreç
- Süreçler
- işleme
- üreten
- PLATFORM
- üretim
- Ürünler
- profesyonel
- Programı
- Programlama
- Programlama dilleri
- proje
- sağlamak
- sağlanan
- sağlayan
- sağlar
- sağlama
- alenen
- yayınlanan
- Yayıncılık
- koymak
- Python
- soru
- Sorular
- yükseltilmiş
- hızlı
- oran
- RE
- Okumak
- okuyucular
- Okuma
- gerçek zaman
- fark
- son
- geçenlerde
- tanıma
- tanıma
- Tavsiye edilen
- Kırmızı
- Indirimli
- bölge
- bölgeler
- ilgili
- dikkat çekici
- DEFALARCA
- yeniden ifade etme
- yerine
- Depo
- talep
- gereklidir
- gerektirir
- araştırma
- araştırma ve geliştirme
- Araştırmacılar
- çözüm
- Kaynaklar
- yanıt
- yanıtları
- sonuç
- tutmak
- yorum
- devrim
- faydalı
- "Rewards"
- robot
- gürbüz
- Rol
- kraliyet
- koşmak
- ishal
- s
- sagemaker
- SageMaker Çıkarımı
- Adı geçen
- satış
- tuz
- söz
- diyor
- ölçeklenebilir
- taramak
- bilim adamı
- bilim adamları
- Ekran
- sdk
- Ara
- İkinci
- bölümler
- görmek
- görünüyor
- seçim
- satmak
- semantik
- kıdemli
- duyu
- cümle
- duygu
- duygular
- Dizi
- seri
- Dizi
- A Serisi
- hizmet
- Hizmetler
- set
- Setleri
- ayar
- birkaç
- meli
- şov
- gösterdi
- Gösteriler
- önemli
- basitleştirilmiş
- beri
- yer
- durumlar
- beden
- boyutları
- küçük
- daha küçük
- So
- Sosyal Medya
- Sosyal ağ
- Toplum
- Yazılım
- Yazılım Mühendisi
- katı
- Çözümler
- biraz
- ama
- İspanyolca
- uzman
- özel
- özellikle
- hız
- yazım
- geçirmek
- yığın
- Yığınları
- başlama
- başladı
- Startups
- state-of-the-art
- Devletler
- istatistiksel
- Basamaklar
- Steve
- durdu
- hafızası
- depolama seçenekleri
- Stratejileri
- güçlü
- dizi
- yapı
- Öğrenci
- stüdyo
- Ders çalışma
- böyle
- Takım elbise
- ÖZET
- tamamlamak
- arz
- destek
- destekli
- Destek
- eşanlamlı
- tablo
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- Görev
- görevleri
- Öğretim
- takım
- Teknik
- şablon
- göre
- teşekkür
- o
- The
- Alan
- Dünya
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- Üçüncü
- Re-Tweet
- İçinden
- baştan sona
- zaman
- zaman tükeniyor
- Başlık
- için
- bugün
- yarın
- çok
- araç
- sert
- karşı
- geleneksel
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- Dönüştürmek
- transforme
- Çeviri
- ağaç
- Retweet
- Iki kere
- iki
- tip
- bize
- anlayış
- Birleşik
- USA
- üniversite
- sınırsız
- kadar
- Güncelleme
- Güncellemeler
- güncellenmesi
- kullanım
- kullanım durumu
- Kullanılmış
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- genellikle
- değerli
- Değerler
- çeşitlilik
- çeşitli
- Geniş
- Doğrulama
- versiyon
- çok
- üzerinden
- Görüntüle
- fiilen
- Türkiye Dental Sosyal Medya Hesaplarından bizi takip edebilirsiniz.
- istemek
- sıcak
- oldu
- Su
- Yol..
- yolları
- we
- ağ
- web hizmetleri
- hafta
- karşılama
- İYİ
- Ne
- Nedir
- ne zaman
- hangi
- süre
- beyaz
- DSÖ
- bütün
- neden
- Daha geniş
- genişlik
- irade
- Kış
- ile
- olmadan
- Kadın
- Word
- sözler
- iş akışları
- çalışma
- çalışır
- Dünya
- Dünya Kupası
- endişe
- olur
- yazmak
- yazı yazıyor
- yazılı
- X
- yıl
- yıl
- Evet
- henüz
- york
- Sen
- zefirnet
- Sıfır Atışta Öğrenme