Команда IDP добре архітектурний спеціальний об’єктив призначений для всіх клієнтів AWS, які використовують AWS для запуску рішень інтелектуальної обробки документів (IDP) і шукають вказівки щодо створення безпечного, ефективного та надійного рішення IDP на AWS.
Створення готового до виробництва рішення в хмарі передбачає низку компромісів між ресурсами, часом, очікуваннями клієнтів і бізнес-результатами. The Добре побудований фреймворк AWS допомагає зрозуміти переваги та ризики рішень, які ви приймаєте під час створення робочих навантажень на AWS. Використовуючи Framework, ви дізнаєтесь про найкращі операційні та архітектурні практики для проектування та експлуатації надійних, безпечних, ефективних, економічно ефективних і стійких робочих навантажень у хмарі.
Проект IDP зазвичай поєднує оптичне розпізнавання символів (OCR) і обробку природної мови (NLP), щоб читати та розуміти документ і витягувати певні терміни чи слова. Користувацький об’єктив IDP Well-Architected Custom Lens описує кроки для виконання перевірки AWS Well-Architected, яка дозволяє оцінити та визначити технічні ризики ваших робочих навантажень IDP. Він надає вказівки щодо подолання загальних проблем, які ми бачимо на місцях, і допомагає вам розбудувати робочі навантаження ВПО відповідно до найкращих практик.
Ця публікація присвячена опорі надійності рішення IDP. Починаючи з представлення основи надійності та принципів проектування, ми глибоко занурюємося в розробку та реалізацію рішення з трьома основними напрямками: основи, управління змінами та управління відмовами. Прочитавши цю публікацію, ви дізнаєтеся про основу надійності в добре архітектурній структурі з прикладу IDP.
Принципи дизайну
Стовп надійності охоплює здатність рішення IDP виконувати обробку документів правильно та послідовно, коли це очікується, і відповідно до визначених бізнес-правил. Це включає в себе можливість працювати та тестувати повний робочий процес IDP і його загальний життєвий цикл.
Є ряд принципів, які можуть допомогти вам підвищити надійність. Майте це на увазі під час обговорення найкращих практик:
- Автоматичне відновлення після збою – Відстежуючи свій робочий процес IDP за ключовими показниками ефективності (KPI), ви можете запустити автоматизацію, коли порогове значення буде досягнуто. Це дозволяє відстежувати й отримувати автоматичне сповіщення про будь-який збій і запускати автоматизовані процеси відновлення, які обходять або усувають збій. На основі показників KPI ви також можете передбачити збої та застосувати дії щодо їх усунення до їх виникнення.
- Тестові процедури відновлення – Перевірте, як ваш робочий процес IDP дає збій, і перевірте процедури відновлення. Використовуйте автоматизацію для моделювання різних сценаріїв або відтворення сценаріїв, які раніше призводили до збою.
- Масштабуйте та налаштовуйте потужність служби – Відстежуйте попит і використання робочого процесу IDP і автоматично регулюйте пропускну здатність служби AWS, щоб підтримувати оптимальний рівень для задоволення попиту без надмірного або недостатнього надання. Контролюйте квоти послуг, ліміти та обмеження ваших компонентів IDP, наприклад Текст Amazon та «Амазонка».
- Автоматизуйте зміни – Використовуйте автоматизацію під час застосування змін до інфраструктури робочого процесу IDP. Керуйте змінами за допомогою автоматизації, які потім можна відстежувати та переглядати.
Фокусні зони
Принципи проектування та найкращі практики опори надійності базуються на ідеях, отриманих від наших клієнтів і наших спільнот технічних спеціалістів IDP. Використовуйте їх як керівництво та підтримку для своїх проектних рішень і узгоджуйте їх із бізнес-вимогами вашого рішення IDP. Застосування об’єктива IDP Well-Architected Lens допоможе перевірити стійкість і ефективність дизайну вашого рішення IDP і надасть рекомендації щодо усунення будь-яких недоліків, які ви можете виявити.
Нижче наведено найкращі практики щодо надійності рішення IDP у хмарі:
- Підвалини – Сервіси AWS AI, такі як Amazon Texttract і Amazon Comprehend, надають набір м’яких і жорстких обмежень для різних параметрів використання. Важливо переглянути ці обмеження та переконатися, що ваше рішення IDP відповідає будь-яким м’яким обмеженням, але не перевищує жорстких обмежень.
- Управління змінами – Розглядайте своє рішення IDP як інфраструктуру як код (IaC), дозволяючи вам автоматизувати моніторинг і керування змінами. Використовуйте контроль версій для таких компонентів, як інфраструктура та користувацькі моделі Amazon Comprehend, і відстежуйте зміни до випуску на певний момент часу.
- Управління відмовами – Оскільки робочий процес IDP є рішенням, керованим подіями, ваша програма має бути стійкою до обробки відомих і невідомих помилок. Добре архітектурне рішення IDP має здатність запобігати збоям і протистояти збоям, коли вони виникають, використовуючи механізми журналювання та повторних спроб. Важливо розробити стійкість до архітектури робочого процесу IDP і спланувати аварійне відновлення.
Підвалини
Сервіси AWS AI надають готові інтелектуальні дані, такі як автоматичне вилучення й аналіз даних за допомогою Amazon Texttract, Amazon Comprehend і Розширений ШІ в Амазонці (Amazon A2I), для робочих процесів IDP. Для цих служб існують обмеження на обслуговування (або квоти), щоб уникнути надмірного надання та обмежити частоту запитів на операції API, захищаючи служби від зловживань.
Під час планування та проектування архітектури рішення IDP враховуйте такі найкращі методи:
- Пам’ятайте про незмінні квоти, ліміти й обмеження сервісів Amazon Texttract і Amazon Comprehend. – Прийнятні формати файлів, розмір і кількість сторінок, мови, обертання документів і розмір зображення – це деякі приклади цих жорстких обмежень для Amazon Texttract, які не можна змінити.
- Прийнятні формати файлів включають файли JPEG, PNG, PDF і TIFF. (Підтримуються зображення у форматі JPEG 2000 у PDF-файлах). Попередня обробка документа необхідна перед використанням Amazon Texttract, якщо формат файлу не підтримується (наприклад, Microsoft Word або Excel). У цьому випадку необхідно конвертувати непідтримувані формати документів у формат PDF або зображення.
- Amazon Comprehend має різні квоти для вбудованих моделей, спеціальних моделей і маховиків. Переконайтеся, що ваш варіант використання відповідає квотам Amazon Comprehend.
- Налаштуйте квоти сервісів Amazon Texttract і Amazon Comprehend відповідно до ваших потреб – Калькулятор квот Amazon Texttract Service може допомогти вам оцінити значення квот, які охоплять ваш варіант використання. Ви повинні керувати своїми квотами на обслуговування для облікових записів або регіонів, якщо ви плануєте відновлення після збоїв між обліковими записами або регіонами для свого рішення. Надсилаючи запит на збільшення квот Amazon Texttract, обов’язково дотримуйтесь цих рекомендацій:
- Скористайтеся калькулятором квот служби Amazon Texttract, щоб оцінити оптимальне значення квоти.
- Зміни в запитах можуть спричинити стрибки мережевого трафіку, що вплине на пропускну здатність. Використовуйте безсерверну архітектуру черги або інший механізм, щоб згладити трафік і отримати максимальну віддачу від розподілених транзакцій за секунду (TPS).
- Реалізуйте логіку повторних спроб для обробки пригальмовованих викликів і розривів з’єднань.
- Налаштуйте експоненціальне відставання та тремтіння, щоб покращити пропускну здатність.
Управління змінами
Зміни в робочому процесі вашого IDP або його середовищі, такі як стрибки попиту або пошкоджений файл документа, повинні бути передбачені та враховані для досягнення більшої надійності рішення. Деякі з цих змін охоплюються найкращими практиками, описаними в попередньому розділі, але їх самих по собі недостатньо для внесення змін. Слід також враховувати наступні найкращі практики:
- Скористайтесь Amazon CloudWatch для моніторингу компонентів робочого процесу IDP, таких як Amazon Texttract і Amazon Comprehend. Збирайте показники з робочого процесу IDP, автоматизуйте відповіді на тривоги та надсилайте сповіщення відповідно до ваших робочих процесів і бізнес-цілей.
- Розгорніть своє рішення робочого процесу IDP і внесіть усі зміни в інфраструктуру за допомогою автоматизації за допомогою IaC, наприклад Набір хмарних розробок AWS (AWS CDK) і готові конструкції IDP AWS CDK. Це усуває можливість людської помилки та дає змогу тестувати перед переходом у виробниче середовище.
- Якщо для вашого сценарію використання потрібна спеціальна модель Amazon Comprehend, подумайте про використання маховика, щоб спростити процес вдосконалення спеціальної моделі з часом. Маховик керує завданнями, пов’язаними з навчанням і оцінкою нової версії спеціальної моделі.
- Якщо цього вимагає ваш випадок використання, налаштуйте вихід функції попередньо навчених запитів Amazon Texttract, навчаючись і використовуючи адаптер для базової моделі Amazon Texttract. Створюючи запити для своїх адаптерів, дотримуйтесь наведених нижче практичних порад.
- Квоти адаптера визначають попередні обмеження для навчання адаптера. Враховуйте ці обмеження та за потреби надішліть запит на збільшення квоти обслуговування:
- Максимальна кількість адаптерів – Дозволена кількість адаптерів (ви можете мати кілька версій адаптерів під одним адаптером).
- Максимальна кількість версій адаптерів, створених за місяць – Кількість успішних версій адаптера, які можна створити на обліковий запис AWS на місяць.
- Максимальна кількість незавершених версій адаптера – Кількість незавершених версій адаптера (навчання адаптера) на обліковий запис.
- Обов’язково використовуйте набір документів, що відповідає вашому варіанту використання (мінімум п’ять навчальних документів і п’ять документів для тестування).
- Надайте якомога більше документів для навчання (до 2,500 сторінок документів для навчання та 1,000 для документів для тестування).
- Анотуйте запити, використовуючи різноманітні відповіді. Наприклад, якщо відповідь на запит «Так» або «Ні», анотовані зразки повинні містити як «Так», так і «Ні».
- Зберігайте узгодженість у стилі анотації та під час коментування полів пробілами.
- Використовуйте для висновку точний запит, який використовувався під час навчання.
- Після кожного раунду навчання адаптера переглядайте показники продуктивності, щоб визначити, чи потрібно вам ще вдосконалювати свій адаптер для досягнення поставлених цілей. Завантажте новий набір документів для навчання або перегляньте анотації документів, які мають низькі оцінки точності, перш ніж почати нове навчання для створення покращеної версії адаптера.
- Використовувати
AutoUpdate
функція для спеціальних адаптерів. Ця функція намагається автоматизувати перенавчання, якщоAutoUpdate
прапор увімкнено на адаптері.
- Квоти адаптера визначають попередні обмеження для навчання адаптера. Враховуйте ці обмеження та за потреби надішліть запит на збільшення квоти обслуговування:
Управління відмовами
Розробляючи рішення IDP, одним з важливих аспектів, який слід враховувати, є його стійкість, спосіб обробки відомих і невідомих помилок, які можуть виникнути. Рішення IDP має мати можливість реєструвати помилки та повторювати невдалі операції на різних етапах робочого процесу IDP. У цьому розділі ми обговорюємо деталі того, як розробити робочий процес IDP для обробки помилок.
Підготуйте свій робочий процес IDP до керування та протистояння збоям
«Все постійно зазнає невдачі», — відома цитата технічного директора AWS Вернера Фогельса. Ваше рішення IDP, як і все інше, з часом зазнає невдачі. Питання полягає в тому, як він може протистояти збоям, не впливаючи на користувачів вашого рішення IDP. Ваш проект архітектури IDP повинен знати про збої, коли вони виникають, і вживати заходів, щоб уникнути впливу на доступність. Це має відбуватися автоматично й без впливу користувача. Розгляньте наведені нижче практичні поради.
- Скористайтесь Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) як ваше масштабоване сховище даних для обробки документів робочого процесу IDP. Amazon S3 забезпечує надійну інфраструктуру зберігання, призначену для зберігання критично важливих і первинних даних.
- Резервне копіювання всіх даних робочого процесу IDP відповідно до вимог вашого бізнесу. Реалізуйте стратегію відновлення або відтворення даних у разі втрати даних. Узгодьте цю стратегію з визначеною цільовою точкою відновлення (RPO) і цільовим часом відновлення (RTO), які відповідають вимогам вашого бізнесу.
- За потреби сплануйте та запровадьте стратегію відновлення після збою вашого рішення IDP для облікових записів AWS і регіонів.
- Використовуйте Amazon Text
OutputConfig
і Amazon ComprehendOutputDataConfig
функція для зберігання результатів асинхронної обробки з Amazon Texttract або Amazon Comprehend у призначене відро S3. Це дозволяє продовжувати робочий процес із цього моменту, а не повторювати виклик Amazon Texttract або Amazon Comprehend. У наведеному нижче коді показано, як запустити асинхронне завдання API Amazon Texttract для аналізу документа та збереження зашифрованих вихідних даних у визначеному сегменті S3. Для отримання додаткової інформації зверніться до Документація клієнта Amazon Texttract.
Спроектуйте свій робочий процес IDP, щоб запобігти збоям
Надійність робочого навантаження починається з попередніх проектних рішень. Вибір архітектури вплине на поведінку вашого робочого навантаження та його стійкість. Щоб підвищити надійність свого рішення IDP, дотримуйтесь цих передових практик.
По-перше, розробіть свою архітектуру відповідно до робочого процесу IDP. Незважаючи на те, що етапи робочого процесу IDP можуть відрізнятися та залежати від сценарію використання та бізнес-вимог, етапи збору даних, класифікації документів, вилучення тексту, збагачення вмісту, перегляду та перевірки та споживання зазвичай є частинами робочого процесу IDP. Ці чітко визначені етапи можна використовувати для розділення функціональних можливостей та ізоляції їх у разі збою.
Ви можете використовувати Служба простої черги Amazon (Amazon SQS), щоб відокремити етапи робочого процесу IDP. Шаблон відокремлення допомагає ізолювати поведінку компонентів архітектури від інших компонентів, які від неї залежать, підвищуючи стійкість і гнучкість.
По-друге, контролювати та обмежувати повторні виклики. Служби AWS, такі як Amazon Texttract, можуть вийти з ладу, якщо перевищено максимальну кількість виділених TPS, що призведе до придушення вашої програми або розриву з’єднання.
Ви повинні керувати регулюванням і розривом з’єднань, автоматично повторюючи операцію (як синхронні, так і асинхронні операції). Однак ви також повинні вказати обмежену кількість повторів, після яких операція завершується невдачею та створює виняток. Якщо ви робите занадто багато дзвінків на Amazon Texttract за короткий проміжок часу, він гальмує ваші дзвінки та надсилає ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
у відповіді на операцію.
Крім того, використовуйте експоненціальний відкат і джиттер для повторних спроб для покращення пропускної здатності. Наприклад, використовуючи Amazon Texttract, укажіть кількість повторів, включивши config
під час створення клієнта Amazon Texttract. Ми рекомендуємо повторити п’ять спроб. У наступному прикладі коду ми використовуємо config
параметр для автоматичної повторної спроби операції в адаптивному режимі та максимум п’яти спроб:
Скористайтеся перевагами AWS SDK, наприклад AWS SDK для Python (Boto3), допомогти в повторна спроба виклику клієнта до таких служб AWS, як Amazon Texttract і Amazon Comprehend. Є три доступні режими повторної спроби:
- Спадковий режим – Повторні спроби викликають обмежену кількість помилок і винятків і включають експоненціальну віддачу з базовим коефіцієнтом 2.
- Стандартний режим – Стандартизує логіку повторних спроб і поведінку відповідно до інших пакетів SDK AWS і розширює функціональні можливості повторних спроб порівняно з наявними в застарілому режимі. Будь-яка повторна спроба включатиме експоненціальне відставання з базовим коефіцієнтом 2 для максимального часу відстрочки 20 секунд.
- Адаптивний режим – Включає всі функції стандартного режиму та вводить обмеження швидкості на стороні клієнта за допомогою використання сегмента маркерів і змінних обмеження швидкості, які динамічно оновлюються з кожною спробою. Він пропонує гнучкість повторних спроб на стороні клієнта, яка адаптується до відповіді служби AWS на помилку або винятковий стан. З кожною новою спробою повторення адаптивний режим змінює змінні обмеження швидкості на основі помилки, винятку або коду статусу HTTP, представленого у відповіді служби AWS. Потім ці змінні обмеження швидкості використовуються для розрахунку нової ставки виклику для клієнта. Кожен виняток, помилка або неуспішна HTTP-відповідь від служби AWS оновлює змінні обмеження швидкості під час повторних спроб, доки не буде досягнуто успіху, відро маркерів вичерпано або досягнуто налаштованого максимального значення спроб. Приклади винятків, помилок або неуспішних відповідей HTTP:
Висновок
У цій публікації ми поділилися принципами проектування, основними напрямками, основами та найкращими практиками для забезпечення надійності вашого рішення IDP.
AWS підтримує об’єктив IDP Well-Architected Lens як живий інструмент. У міру розвитку рішень IDP і відповідних служб AWS AI і появи нових служб AWS ми відповідно оновлюватимемо IDP Lens Well-Architected.
Якщо ви хочете дізнатися більше про AWS Well-Architected Framework, див AWS добре продумана.
Якщо вам потрібні додаткові вказівки експерта, зв’яжіться зі своєю командою облікових записів AWS, щоб залучити архітектора рішень спеціаліста з питань переселенців.
Про авторів
Руї Кардозу є партнером-архітектором рішень Amazon Web Services (AWS). Він зосереджується на AI/ML та IoT. Він працює з партнерами AWS і підтримує їх у розробці рішень в AWS. Коли не працює, він любить їздити на велосипеді, піти в походи та вивчати нові речі.
Брієш Паті є архітектором корпоративних рішень в AWS. Його основна увага — допомогти корпоративним клієнтам адаптувати хмарні технології для своїх робочих навантажень. Він має досвід розробки додатків та корпоративної архітектури та працював із клієнтами з різних галузей, таких як спорт, фінанси, енергетика та професійні послуги. Його інтереси включають безсерверні архітектури та AI/ML.
Міа Чанг є архітектором рішень ML Specialist для Amazon Web Services. Вона працює з клієнтами в регіоні EMEA та ділиться найкращими практиками для виконання робочих навантажень AI/ML у хмарі зі своїм досвідом із прикладної математики, інформатики та AI/ML. Вона зосереджується на навантаженнях, пов’язаних із НЛП, і ділиться своїм досвідом виступу на конференції та автора книг. У вільний час вона захоплюється походами, настільними іграми та варінням кави.
Тім Конделло є старшим архітектором рішень у сфері штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) в Amazon Web Services (AWS). Його фокус — обробка природної мови та комп’ютерне зір. Тім любить використовувати ідеї клієнтів і перетворювати їх на масштабовані рішення.
Шеррі Дін є старшим архітектором рішень у сфері штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) в Amazon Web Services (AWS). Вона має великий досвід машинного навчання зі ступенем доктора філософії з інформатики. В основному вона працює з клієнтами державного сектору над різними бізнес-завданнями, пов’язаними зі штучним інтелектом/ML, допомагаючи їм прискорити процес машинного навчання в AWS Cloud. Коли вона не допомагає клієнтам, вона любить активний відпочинок.
Суінь Ван є архітектором спеціалістів із штучного інтелекту та ML в AWS. Вона має міждисциплінарну освіту в галузі машинного навчання, фінансових інформаційних служб та економіки, а також багаторічний досвід створення програм Data Science і Machine Learning, які вирішували реальні бізнес-проблеми. Їй подобається допомагати клієнтам визначати правильні бізнес-питання та створювати правильні рішення AI/ML. У вільний час вона любить співати та готувати.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- : має
- :є
- : ні
- $UP
- 000
- 1
- 100
- 15%
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- здатність
- МЕНЮ
- зловживання
- прискорювати
- прийнятий
- розмістити
- За
- відповідно
- рахунки
- Рахунки
- точність
- Achieve
- через
- дію
- дії
- діяльності
- адаптивний
- адаптує
- доповнення
- Додатковий
- Додаткова інформація
- адреса
- прийняти
- Перевага
- зачіпає
- після
- AI
- Послуги ШІ
- AI / ML
- вирівнювати
- вирівняні
- ВСІ
- виділено
- дозволено
- Дозволити
- дозволяє
- тільки
- по
- Також
- хоча
- Amazon
- «Амазонка»
- Текст Amazon
- Amazon Web Services
- Веб-служби Amazon (AWS)
- серед
- an
- аналіз
- аналізувати
- та
- відповідь
- Відповіді
- передбачити
- Очікуваний
- будь-який
- API
- додаток
- Розробка додатка
- застосування
- прикладної
- Застосовувати
- Застосування
- архітектурний
- архітектура
- ЕСТЬ
- області
- навколо
- штучний
- штучний інтелект
- Штучний інтелект (AI)
- AS
- зовнішній вигляд
- оцінити
- допомогу
- асоційований
- At
- спроба
- Спроби
- збільшено
- автор
- автоматизувати
- Автоматизований
- автоматично
- Автоматизація
- наявність
- доступний
- уникнути
- знати
- AWS
- назад
- фон
- база
- заснований
- BE
- оскільки
- ставати
- перед тим
- поведінка
- Переваги
- КРАЩЕ
- передового досвіду
- між
- рада
- Настільні ігри
- книга
- обидва
- будувати
- Створюємо
- вбудований
- бізнес
- але
- by
- обчислювати
- call
- Виклики
- CAN
- можливості
- потужність
- захоплення
- випадок
- тематичне дослідження
- Викликати
- викликаючи
- проблеми
- зміна
- змінилися
- Зміни
- заміна
- характер
- розпізнавання символів
- вибір
- класифікація
- клієнт
- хмара
- код
- Коди
- кави
- збирати
- комбінати
- вчинено
- загальний
- спільноти
- Компоненти
- осягнути
- комп'ютер
- Інформатика
- Комп'ютерне бачення
- конференція
- налаштувати
- зв'язку
- Зв'язки
- Вважати
- вважається
- послідовний
- послідовно
- обмеження
- конструкти
- споживання
- контакт
- зміст
- продовжувати
- контроль
- конвертувати
- правильно
- пошкоджені
- рентабельним
- обкладинка
- покритий
- створювати
- створений
- створення
- CTO
- виготовлений на замовлення
- клієнт
- Клієнти
- налаштувати
- дані
- втрати даних
- наука про дані
- зберігання даних
- рішення
- глибокий
- визначати
- певний
- Ступінь
- Попит
- залежати
- описаний
- дизайн
- принципи проектування
- призначені
- призначений
- проектування
- деталі
- Визначати
- розвивається
- розробка
- різний
- розміри
- катастрофа
- обговорювати
- занурення
- документ
- документація
- зроблений
- Падіння
- впав
- під час
- динамічно
- кожен
- Економіка
- Освіта
- ефективність
- ефективний
- ще
- в регіоні EMEA
- включений
- дозволяє
- охоплює
- зашифрованих
- енергія
- займатися
- досить
- збагачення
- забезпечувати
- підприємство
- Навколишнє середовище
- помилка
- помилки
- оцінити
- оцінки
- врешті-решт
- все
- еволюціонувати
- приклад
- Приклади
- перевищений
- перевищує
- перевершувати
- виняток
- очікування
- очікуваний
- досвід
- експерт
- експонентний
- продовжується
- обширний
- Великий досвід
- витяг
- видобуток
- фактор
- FAIL
- не вдалося
- зазнає невдачі
- Провал
- збої
- знаменитий
- особливість
- риси
- поле
- Поля
- філе
- Файли
- фінансування
- фінансовий
- фінансова інформація
- п'ять
- Гнучкість
- Сфокусувати
- фокусується
- фокусування
- стежити
- після
- для
- формат
- форми
- знайдений
- Підвалини
- Рамки
- Безкоштовна
- від
- Повний
- функціональні можливості
- функціональність
- далі
- Games
- прогалини
- зібраний
- отримати
- Цілі
- керівництво
- обробляти
- Обробка
- Жорсткий
- Мати
- he
- допомога
- допомогу
- допомагає
- її
- вище
- дуже
- його
- Як
- How To
- Однак
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- людина
- ідеї
- ідентифікувати
- if
- зображення
- зображень
- Impact
- впливає
- здійснювати
- реалізація
- імпорт
- важливо
- важливий аспект
- удосконалювати
- поліпшений
- поліпшення
- in
- включати
- includes
- У тому числі
- Augmenter
- зростаючий
- індикатори
- промисловості
- під впливом
- інформація
- Інфраструктура
- розуміння
- Інтелект
- Розумний
- Інтелектуальна обробка документів
- призначених
- інтереси
- в
- Вводить
- введення
- Вступ
- КАТО
- IT
- ЙОГО
- робота
- подорож
- JPG
- тримати
- ключ
- відомий
- мова
- мови
- макет
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- Led
- Legacy
- рівень
- Життєвий цикл
- як
- МЕЖА
- обмеженою
- обмежуючий
- рамки
- життя
- каротаж
- логіка
- від
- любить
- низький
- машина
- навчання за допомогою машини
- головним чином
- підтримувати
- зробити
- управляти
- управління
- багато
- математика
- максимальний
- Може..
- заходи
- механізм
- механізми
- Зустрічатися
- Метрика
- Microsoft
- може бути
- mind
- мінімальний
- ML
- режим
- модель
- Моделі
- Режими
- монітор
- моніторинг
- місяць
- більше
- найбільш
- повинен
- ім'я
- Природний
- Обробка природних мов
- Необхідність
- мережу
- мережевий трафік
- Нові
- nlp
- Повідомлення
- номер
- мета
- цілей
- OCR
- of
- Пропозиції
- on
- ONE
- працювати
- операційний
- операція
- оперативний
- операції
- оптичне розпізнавання символів
- оптимальний
- or
- Інше
- наші
- з
- Результат
- контури
- вихід
- над
- сторінка
- сторінок
- параметр
- частина
- партнер
- партнери
- частини
- Викрійки
- для
- Виконувати
- продуктивність
- виконанні
- period
- Вчений ступінь
- стовп
- план
- планування
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точка
- це можливо
- пошта
- потенціал
- практика
- практики
- представлений
- запобігати
- попередній
- первинний
- Принципи
- проблеми
- Процедури
- процес
- процеси
- обробка
- Production
- професійний
- проект
- захищає
- забезпечувати
- забезпечує
- громадськість
- Python
- запити
- питання
- питань
- цитувати
- підвищення
- ставка
- ставки
- швидше
- досяг
- Читати
- читання
- Реальний світ
- визнання
- рекомендувати
- рекомендації
- Відновлювати
- відновлення
- послатися
- райони
- пов'язаний
- звільнити
- надійність
- надійний
- видаляє
- ремонт
- повторювати
- представник
- запросити
- запитів
- вимагати
- вимагається
- Вимога
- Вимагається
- пружність
- пружний
- ресурси
- відповідь
- відповіді
- результати
- огляд
- відгуки
- право
- ризики
- круглий
- Правила
- прогін
- біг
- масштабовані
- сценарії
- наука
- Sdk
- sdks
- Грати короля карти - безкоштовно Nijumi логічна гра гри
- другий
- seconds
- розділ
- сектор
- безпечний
- побачити
- послати
- посилає
- старший
- окремий
- Серія
- Без сервера
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- кілька
- загальні
- акції
- вона
- Короткий
- Повинен
- Шоу
- Signatures
- простий
- спростити
- один
- Розмір
- Уповільнення темпів
- згладити
- М'який
- рішення
- Рішення
- деякі
- пробіли
- Гучномовець
- спеціаліст
- конкретний
- конкретно
- шипи
- SPORTS
- етапи
- standard
- старт
- Починаючи
- починається
- стан
- Статус
- заходи
- зберігання
- зберігати
- Стратегія
- рядок
- Вивчення
- стиль
- успіх
- успішний
- такі
- підтримка
- Підтриманий
- Підтримуючий
- Переконайтеся
- сталого
- снасті
- Приймати
- взяття
- завдання
- команда
- технічний
- Технології
- terms
- тест
- Тестування
- текст
- ніж
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- Ці
- вони
- речі
- це
- ті
- три
- поріг
- через
- пропускна здатність
- Тім
- час
- до
- знак
- занадто
- інструмент
- Усього:
- TPS
- трек
- трафік
- Навчання
- Transactions
- лікувати
- викликати
- Поворот
- типово
- при
- розуміти
- невідомий
- до
- Оновити
- оновлений
- Updates
- Використання
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- використання
- зазвичай
- ПЕРЕВІР
- перевірка достовірності
- значення
- Цінності
- різноманітність
- різний
- версія
- версії
- бачення
- хотіти
- we
- Web
- веб-сервіси
- добре визначений
- коли
- який
- в той час як
- ВООЗ
- волі
- з
- в
- без
- слово
- слова
- Work
- працював
- робочий
- Робочі процеси
- робочий
- працює
- років
- Ти
- вашу
- зефірнет