ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو مشین لرننگ (ML) کی ترقی کے لیے مکمل طور پر منظم مربوط ترقیاتی ماحول (IDEs) کا ایک وسیع سیٹ پیش کرتا ہے، بشمول JupyterLab، Code-OSS (Visual Studio Code Open Source) پر مبنی کوڈ ایڈیٹر، اور RStudio۔ یہ ایم ایل ڈیولپمنٹ کے ہر قدم کے لیے ڈیٹا کی تیاری سے لے کر ایم ایل ماڈلز کی تعمیر، تربیت، تعیناتی اور انتظام کرنے کے لیے ٹولز کے سب سے زیادہ جامع سیٹ تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ آپ اپنی نوٹ بک، کوڈ اور ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے سیکنڈوں میں پہلے سے ترتیب شدہ SageMaker ڈسٹری بیوشن کے ساتھ مکمل طور پر منظم JuptyerLab لانچ کر سکتے ہیں۔ سیج میکر اسٹوڈیو کا لچکدار اور قابل توسیع انٹرفیس آپ کو آسانی سے ML ورک فلو کو ترتیب دینے اور ترتیب دینے کی اجازت دیتا ہے، اور آپ کوڈ کو تیزی سے لکھنے، ڈیبگ کرنے، وضاحت کرنے اور جانچنے کے لیے AI سے چلنے والے ان لائن کوڈنگ ساتھی کا استعمال کر سکتے ہیں۔
اس پوسٹ میں، ہم اپ ڈیٹ کردہ SageMaker اسٹوڈیو اور اس کے JupyterLab IDE پر گہری نظر ڈالتے ہیں، جو ML ڈویلپرز کی پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہم Spaces کا تصور متعارف کراتے ہیں اور یہ بتاتے ہیں کہ JupyterLab Spaces کس طرح کمپیوٹ، اسٹوریج، اور رن ٹائم وسائل کی لچکدار تخصیص کو آپ کے ML ورک فلو کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔ ہم JupyterLab میں ایک لوکلائزڈ ایگزیکیوشن ماڈل میں اپنے شفٹ پر بھی تبادلہ خیال کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں ایک تیز، زیادہ مستحکم اور جوابی کوڈنگ کا تجربہ ہوتا ہے۔ مزید برآں، ہم جنریٹیو AI ٹولز جیسے ہموار انضمام کا احاطہ کرتے ہیں۔ ایمیزون کوڈ وِسپرر اور سیج میکر اسٹوڈیو JupyterLab Spaces کے اندر Jupyter AI، یہ واضح کرتے ہوئے کہ وہ کس طرح ڈویلپرز کو کوڈنگ میں مدد اور جدید مسائل کے حل کے لیے AI کا استعمال کرنے کے لیے بااختیار بناتے ہیں۔
سیج میکر اسٹوڈیو میں اسپیس کا تعارف
نیا سیج میکر اسٹوڈیو ویب پر مبنی انٹرفیس آپ کے پسندیدہ IDE کو لانچ کرنے اور آپ تک رسائی حاصل کرنے کے لیے کمانڈ سینٹر کے طور پر کام کرتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر ماڈل بنانے، تربیت دینے، ٹیون کرنے، اور تعینات کرنے کے ٹولز۔ JupyterLab اور RStudio کے علاوہ، SageMaker Studio میں اب Code-OSS (بصری اسٹوڈیو کوڈ اوپن سورس) پر مبنی ایک مکمل طور پر منظم کوڈ ایڈیٹر شامل ہے۔ JupyterLab اور Code Editor دونوں کو Spaces نامی لچکدار ورک اسپیس کا استعمال کرتے ہوئے لانچ کیا جا سکتا ہے۔
اسپیس ایک سیج میکر IDE کی ایک کنفیگریشن نمائندگی ہے، جیسے JupyterLab یا Code Editor، اس بات سے قطع نظر کہ اسپیس سے وابستہ کوئی ایپلیکیشن (IDE) فعال طور پر چل رہی ہے یا نہیں۔ ایک اسپیس کمپیوٹ مثال، اسٹوریج، اور دیگر رن ٹائم کنفیگریشنز کے امتزاج کی نمائندگی کرتا ہے۔ Spaces کے ساتھ، آپ اپنے IDE کے لیے کمپیوٹ اور سٹوریج کو اوپر اور نیچے بنا اور اسکیل کر سکتے ہیں، رن ٹائم ماحول کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں، اور کہیں سے بھی کسی بھی وقت کوڈنگ کو روک کر دوبارہ شروع کر سکتے ہیں۔ آپ ایسی متعدد جگہوں کو گھما سکتے ہیں، ہر ایک کمپیوٹ، اسٹوریج، اور رن ٹائمز کے مختلف امتزاج کے ساتھ ترتیب دیا گیا ہے۔
جب ایک خلا پیدا ہوتا ہے، تو یہ ایک سے لیس ہوتا ہے۔ ایمیزون لچکدار بلاک اسٹور (ایمیزون ای بی ایس) حجم، جو صارفین کی فائلوں، ڈیٹا، کیشز اور دیگر نمونوں کو ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ جب بھی اسپیس چلائی جاتی ہے تو یہ ایم ایل کمپیوٹ مثال کے ساتھ منسلک ہوتا ہے۔ ای بی ایس والیوم اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ جب بھی اسپیس دوبارہ شروع ہوتا ہے تو صارف کی فائلیں، ڈیٹا، کیشے، اور سیشن کی حالتیں مستقل طور پر بحال ہوتی ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ یہ ای بی ایس والیوم مستقل رہتا ہے، چاہے خلا چل رہا ہو یا رکا ہوا ہو۔ یہ اسپیس کے حذف ہونے تک برقرار رہے گا۔
مزید برآں، ہم نے ان صارفین کے لیے اپنے فائل سسٹم کی خصوصیت متعارف کرائی ہے جو مختلف اسپیسز، صارفین، یا یہاں تک کہ ڈومینز میں ماحول اور نمونے کا اشتراک کرنا چاہتے ہیں۔ یہ آپ کو اختیاری طور پر اپنی خالی جگہوں کو اپنی جگہ سے لیس کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ایمیزون لچکدار فائل سسٹم (Amazon EFS) ماؤنٹ، مختلف ورک اسپیس میں وسائل کے اشتراک کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
ایک جگہ بنانا
نئی جگہ بنانا اور لانچ کرنا اب تیز اور سیدھا ہے۔ تیز لانچ کے واقعات کے ساتھ نئی اسپیس کو ترتیب دینے میں صرف چند سیکنڈ لگتے ہیں اور اسپیس کو چلانے میں 60 سیکنڈ سے بھی کم وقت لگتا ہے۔ اسپیسز کمپیوٹ اور اسٹوریج کے لیے پہلے سے طے شدہ ترتیبات سے لیس ہیں، جن کا انتظام منتظمین کرتے ہیں۔ سیج میکر اسٹوڈیو کے منتظمین کمپیوٹ، اسٹوریج، اور رن ٹائم کنفیگریشنز کے لیے ڈومین لیول پر سیٹس قائم کر سکتے ہیں۔ یہ سیٹ اپ آپ کو کم سے کم کوشش کے ساتھ ایک نئی جگہ کو تیزی سے لانچ کرنے کے قابل بناتا ہے، جس میں صرف چند کلکس کی ضرورت ہوتی ہے۔ آپ کے پاس مزید حسب ضرورت کے لیے اسپیس کے کمپیوٹ، اسٹوریج، یا رن ٹائم کنفیگریشنز میں ترمیم کرنے کا اختیار بھی ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ اسپیس بنانے کے لیے SageMaker ڈومین کے عمل درآمد کے کردار کو درج ذیل مثال جیسی پالیسی کے ساتھ اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ کو اپنے صارفین کو پرائیویٹ اسپیسز اور ان پرائیویٹ اسپیسز تک رسائی کے لیے ضروری صارف پروفائلز کے لیے اجازت دینی ہوگی۔ تفصیلی ہدایات کے لیے رجوع کریں۔ اپنے صارفین کو نجی جگہوں تک رسائی دیں۔.
جگہ بنانے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- سیج میکر اسٹوڈیو میں، منتخب کریں۔ jupyter لیب پر درخواستیں مینو.
- میں سے انتخاب کریں JupyterLab جگہ بنائیں.
- کے لئے ناماپنی جگہ کے لیے ایک نام درج کریں۔
- میں سے انتخاب کریں جگہ بنائیں.
- میں سے انتخاب کریں جگہ چلائیں اپنی نئی اسپیس کو پہلے سے طے شدہ پیش سیٹوں کے ساتھ لانچ کرنے یا اپنی ضروریات کی بنیاد پر کنفیگریشن کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے۔
ایک جگہ کو دوبارہ ترتیب دینا
اسپیسز کو صارفین کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ وہ ضرورت کے مطابق مختلف کمپیوٹ اقسام کے درمیان بغیر کسی رکاوٹ کے منتقل ہو سکیں۔ آپ ایک مخصوص کنفیگریشن کے ساتھ ایک نئی جگہ بنا کر شروع کر سکتے ہیں، بنیادی طور پر کمپیوٹ اور اسٹوریج پر مشتمل ہے۔ اگر آپ کو اپنے ورک فلو کے کسی بھی مقام پر زیادہ یا کم vCPU شمار، زیادہ یا کم میموری، یا GPU پر مبنی مثال کے ساتھ مختلف کمپیوٹ قسم پر سوئچ کرنے کی ضرورت ہے، تو آپ آسانی سے ایسا کر سکتے ہیں۔ اسپیس کو روکنے کے بعد، آپ UI یا کا استعمال کرکے اس کی ترتیبات میں ترمیم کرسکتے ہیں۔ API اپ ڈیٹ کردہ سیج میکر اسٹوڈیو انٹرفیس کے ذریعے اور پھر اسپیس کو دوبارہ شروع کریں۔ سیج میکر اسٹوڈیو خود بخود آپ کی موجودہ اسپیس کی فراہمی کو نئی کنفیگریشن میں ہینڈل کرتا ہے، آپ کی طرف سے کسی اضافی کوشش کی ضرورت نہیں ہے۔
موجودہ جگہ میں ترمیم کرنے کے لیے درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- خلائی تفصیلات کے صفحہ پر، منتخب کریں۔ جگہ روکو.
- کمپیوٹ، اسٹوریج، یا رن ٹائم کو دوبارہ ترتیب دیں۔
- میں سے انتخاب کریں جگہ چلائیں جگہ کو دوبارہ شروع کرنے کے لیے۔
آپ کے ورک اسپیس کو نئے اسٹوریج اور کمپیوٹ مثال کی قسم کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جائے گا جس کی آپ نے درخواست کی ہے۔
نیا سیج میکر اسٹوڈیو JupyterLab فن تعمیر
سیج میکر اسٹوڈیو ٹیم ایک نئے مکمل طور پر منظم سیج میکر اسٹوڈیو JupyterLab تجربے کے اجراء کے ساتھ اپنے ڈویلپر کے تجربے کو ایجاد اور آسان بناتی ہے۔ نیا سیج میکر اسٹوڈیو JupyterLab تجربہ دونوں جہانوں کے بہترین کو یکجا کرتا ہے: اسکیل ایبلٹی اور لچک سیج میکر اسٹوڈیو کلاسک اوپن سورس JupyterLab کے استحکام اور واقفیت کے ساتھ (اس پوسٹ کے آخر میں ضمیمہ دیکھیں)۔ JupyterLab کے اس نئے تجربے کے ڈیزائن کو سمجھنے کے لیے، آئیے درج ذیل آرکیٹیکچر ڈایاگرام پر غور کریں۔ اس سے ہمیں اس نئے JupyterLab Spaces پلیٹ فارم کے انضمام اور خصوصیات کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملے گی۔
خلاصہ یہ کہ ہم ایک مقامی فن تعمیر کی طرف منتقل ہو چکے ہیں۔ اس نئے سیٹ اپ میں، Jupyter سرور اور دانا کے عمل ایک ہی ڈوکر کنٹینر میں کام کرتے ہیں، جس کی میزبانی اسی ML کمپیوٹ مثال پر ہوتی ہے۔ یہ ML مثالیں اس وقت فراہم کی جاتی ہیں جب کوئی اسپیس چل رہا ہو، اور EBS والیوم سے منسلک ہوتا ہے جو اسپیس کو ابتدائی طور پر تخلیق کیے جانے پر بنایا جاتا ہے۔
یہ نیا فن تعمیر کئی فوائد لاتا ہے؛ ہم مندرجہ ذیل حصوں میں ان میں سے کچھ پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔
کم تاخیر اور استحکام میں اضافہ
سیج میکر اسٹوڈیو نے ایک مقامی رن ماڈل میں منتقلی کی ہے، پچھلے اسپلٹ ماڈل سے ہٹ کر جہاں کوڈ کو EFS ماؤنٹ پر اسٹور کیا گیا تھا اور ریموٹ کرنل گیٹ وے کے ذریعے ML مثال پر دور سے چلایا گیا تھا۔ پہلے کے سیٹ اپ میں، کرنل گیٹ وے، ایک ہیڈ لیس ویب سرور، نے HTTPS/WSS کے ذریعے Jupyter کرنل کے ساتھ ریموٹ کمیونیکیشن پر کرنل آپریشنز کو فعال کیا۔ صارف کی کارروائیاں جیسے کوڈ کو چلانا، نوٹ بک کا انتظام کرنا، یا ٹرمینل کمانڈز کو چلانا کرنل گیٹ وے ایپ کے ذریعے ریموٹ ایم ایل مثال پر کارروائی کی گئی، کرنل گیٹ وے ڈوکر کنٹینر کے اندر زیرو ایم کیو (ZMQ) پر ان کارروائیوں کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ مندرجہ ذیل خاکہ اس فن تعمیر کو واضح کرتا ہے۔
اپ ڈیٹ کردہ JupyterLab فن تعمیر تمام کرنل آپریشنز کو براہ راست مقامی مثال پر چلاتا ہے۔ یہ مقامی Jupyter سرور نقطہ نظر عام طور پر بہتر کارکردگی اور سیدھا سادا فن تعمیر فراہم کرتا ہے۔ یہ تاخیر اور نیٹ ورک کی پیچیدگی کو کم کرتا ہے، آسان ڈیبگنگ اور دیکھ بھال کے لیے فن تعمیر کو آسان بناتا ہے، وسائل کے استعمال کو بڑھاتا ہے، اور مختلف قسم کے پیچیدہ کام کے بوجھ کے لیے مزید لچکدار پیغام رسانی کے نمونوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔
خلاصہ یہ کہ یہ اپ گریڈ چلتی ہوئی نوٹ بک اور کوڈ کو دانا کے بہت قریب لاتا ہے، جس سے تاخیر کو نمایاں طور پر کم کیا جاتا ہے اور استحکام میں اضافہ ہوتا ہے۔
فراہم کردہ اسٹوریج پر بہتر کنٹرول
سیج میکر اسٹوڈیو کلاسک نے اصل میں ایمیزون ای ایف ایس کا استعمال سیج میکر اسٹوڈیو ماحول میں صارف کی ہوم ڈائریکٹریز کے لیے مستقل، مشترکہ فائل اسٹوریج فراہم کرنے کے لیے کیا۔ یہ سیٹ اپ آپ کو نوٹ بک، اسکرپٹس، اور دیگر پروجیکٹ فائلوں کو مرکزی طور پر اسٹور کرنے کے قابل بناتا ہے، جو آپ کے تمام SageMaker اسٹوڈیو سیشنز اور مثالوں میں قابل رسائی ہے۔
سیج میکر اسٹوڈیو کی تازہ ترین اپ ڈیٹ کے ساتھ، ایمیزون ای ایف ایس پر مبنی اسٹوریج سے ایمیزون ای بی ایس پر مبنی حل میں تبدیلی آئی ہے۔ سیج میکر اسٹوڈیو اسپیسز کے ساتھ فراہم کردہ EBS والیومز ہیں۔ GP3 والیوم حجم کے سائز سے آزاد، 3,000 IOPS کی مستقل بنیاد پر کارکردگی فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ نیا ایمیزون ای بی ایس اسٹوریج I/O-انتہائی کاموں جیسے ماڈل ٹریننگ، ڈیٹا پروسیسنگ، ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ، اور ڈیٹا ویژولائزیشن کے لیے اعلیٰ کارکردگی پیش کرتا ہے۔ یہ منتقلی سیج میکر اسٹوڈیو کے منتظمین کو ایک ڈومین کے اندر یا سیج میکر پر صارف پروفائلز کے ذریعہ اسٹوریج کے استعمال پر زیادہ بصیرت اور کنٹرول فراہم کرتی ہے۔ اب آپ ڈیفالٹ سیٹ کر سکتے ہیں (DefaultEbsVolumeSizeInGb
) اور زیادہ سے زیادہ (MaximumEbsVolumeSizeInGb
) ہر صارف پروفائل کے اندر JupyterLab Spaces کے لیے اسٹوریج کے سائز۔
بہتر کارکردگی کے علاوہ، آپ کو کسی بھی انتظامی کارروائی کی ضرورت کے بغیر، اپنے SageMaker اسٹوڈیو انٹرفیس سے UI یا API ایکشن کا استعمال کرتے ہوئے اپنی Space سیٹنگ میں ترمیم کرکے اپنے Space کے ML کمپیوٹ مثال کے ساتھ منسلک اسٹوریج والیوم کو لچکدار طریقے سے تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے۔ تاہم، نوٹ کریں کہ آپ EBS والیوم کے سائز کو صرف ایک سمت میں ایڈٹ کر سکتے ہیں — اسپیس کے EBS والیوم سائز میں اضافہ کرنے کے بعد، آپ اسے واپس نیچے نہیں کر پائیں گے۔
سیج میکر اسٹوڈیو اب منتظمین کے لیے فراہم کردہ اسٹوریج کا بلند کنٹرول پیش کرتا ہے:
- SageMaker اسٹوڈیو کے منتظمین صارف پروفائلز کے لیے EBS والیوم سائز کا انتظام کر سکتے ہیں۔ یہ JupyterLab EBS والیوم کم از کم 5 GB سے زیادہ سے زیادہ 16 TB تک مختلف ہو سکتے ہیں۔ درج ذیل کوڈ کا ٹکڑا دکھاتا ہے کہ ڈیفالٹ اور زیادہ سے زیادہ اسپیس سیٹنگز کے ساتھ صارف پروفائل کیسے بنایا جائے یا اپ ڈیٹ کیا جائے:
- سیج میکر اسٹوڈیو اب ایمیزون ای بی ایس وسائل کے لیے ایک بہتر آٹو ٹیگنگ کی خصوصیت پیش کرتا ہے، جو ڈومین، صارف اور خلائی معلومات والے صارفین کے ذریعے تخلیق کردہ والیوم کو خود بخود لیبل لگاتا ہے۔ یہ پیشرفت سٹوریج کے وسائل کے لیے لاگت مختص کرنے کے تجزیے کو آسان بناتی ہے، منتظمین کو لاگت کو زیادہ مؤثر طریقے سے سنبھالنے اور منسوب کرنے میں مدد فراہم کرتی ہے۔ یہ نوٹ کرنا بھی ضروری ہے کہ یہ EBS والیوم سروس اکاؤنٹ میں ہوسٹ کیے گئے ہیں، اس لیے آپ کو براہ راست مرئیت نہیں ملے گی۔ بہر حال، سٹوریج کا استعمال اور متعلقہ اخراجات براہ راست ڈومین ARN، صارف پروفائل ARN، اور Space ARN سے منسلک ہوتے ہیں، جس سے لاگت کی براہ راست مختص کی سہولت ہوتی ہے۔
- منتظمین کسٹمر مینیجڈ کیز (CMK) کا استعمال کرتے ہوئے، آرام سے، Space کے EBS والیومز کی خفیہ کاری کو بھی کنٹرول کر سکتے ہیں۔
آپ کے اپنے EFS فائل سسٹم کے ساتھ مشترکہ کرایہ داری
ML ورک فلوز عام طور پر باہمی تعاون پر مبنی ہوتے ہیں، جس کے لیے ٹیم کے اراکین کے درمیان ڈیٹا اور کوڈ کی موثر اشتراک کی ضرورت ہوتی ہے۔ نیا SageMaker اسٹوڈیو آپ کو ڈیٹا، کوڈ، اور دیگر نمونے شیئر کرنے کے قابل بنا کر اس باہمی تعاون کے پہلو کو بڑھاتا ہے۔ آپ کا اپنا EFS فائل سسٹم لائیں۔. یہ EFS ڈرائیو SageMaker سے آزادانہ طور پر ترتیب دی جا سکتی ہے یا ایک موجودہ Amazon EFS وسیلہ ہو سکتی ہے۔ اس کی فراہمی کے بعد، اسے بغیر کسی رکاوٹ کے سیج میکر اسٹوڈیو صارف پروفائلز پر لگایا جا سکتا ہے۔ یہ خصوصیت کسی ایک ڈومین کے اندر موجود صارف پروفائلز تک محدود نہیں ہے — یہ تمام ڈومینز تک پھیل سکتی ہے، جب تک کہ وہ ایک ہی علاقے میں ہوں۔
مندرجہ ذیل مثال کوڈ آپ کو دکھاتا ہے کہ ڈومین کیسے بنایا جائے اور اس سے منسلک استعمال کرتے ہوئے موجودہ EFS والیوم کو کیسے منسلک کیا جائے۔ fs-id
. EFS والیوم کو کسی ڈومین کے ساتھ جڑ یا سابقہ سطح پر منسلک کیا جا سکتا ہے، جیسا کہ درج ذیل کمانڈز ظاہر کرتی ہیں:
جب ایک EFS ماؤنٹ کسی ڈومین اور اس کے متعلقہ صارف پروفائلز میں دستیاب ہو جاتا ہے، تو آپ اسے نئی جگہ سے منسلک کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں۔ یہ یا تو SageMaker Studio UI یا API ایکشن کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے، جیسا کہ درج ذیل مثال میں دکھایا گیا ہے۔ یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ جب EFS فائل سسٹم کے ساتھ ایک جگہ بنائی جاتی ہے جو ڈومین کی سطح پر فراہم کی جاتی ہے، تو اسپیس کو اس کی خصوصیات وراثت میں ملتی ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اگر فائل سسٹم کو ڈومین کے اندر روٹ یا سابقہ سطح پر فراہم کیا گیا ہے، تو یہ سیٹنگز خود بخود ڈومین کے صارفین کے ذریعہ تخلیق کردہ جگہ پر لاگو ہوں گی۔
اس کو اسپیس میں ماؤنٹ کرنے کے بعد، آپ ایڈمن کے ذریعہ فراہم کردہ ماؤنٹ پوائنٹ کے اوپر واقع اپنی تمام فائلوں کو تلاش کرسکتے ہیں۔ یہ فائلیں ڈائریکٹری کے راستے میں مل سکتی ہیں۔ /mnt/custom-file-system/efs/fs-12345678
.
EFS mounts make artifacts کو کسی صارف کی جگہ کے درمیان یا ایک سے زیادہ صارفین کے درمیان یا تمام ڈومینز کے درمیان بانٹنا آسان ہے، جو اسے باہمی تعاون کے کام کے بوجھ کے لیے مثالی بناتا ہے۔ اس خصوصیت کے ساتھ، آپ درج ذیل کام کر سکتے ہیں:
- ڈیٹا شیئر کریں۔ - ای ایف ایس ماونٹس ڈیٹا سائنس کے تجربات کے لیے اہم ڈیٹاسیٹس کو ذخیرہ کرنے کے لیے مثالی ہیں۔ ڈیٹا سیٹ کے مالکان ان ماؤنٹس کو ٹریننگ، توثیق، اور ٹیسٹ ڈیٹا سیٹس کے ساتھ لوڈ کر سکتے ہیں، جس سے وہ ایک ڈومین کے اندر یا متعدد ڈومینز میں صارف پروفائلز تک قابل رسائی بنا سکتے ہیں۔ سیج میکر اسٹوڈیو کے منتظمین تنظیمی حفاظتی پالیسیوں کی تعمیل کو برقرار رکھتے ہوئے موجودہ ایپلیکیشن EFS ماؤنٹس کو بھی مربوط کر سکتے ہیں۔ یہ لچکدار پریفکس لیول ماؤنٹنگ کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر پیداوار اور ٹیسٹ کا ڈیٹا ایک ہی EFS ماؤنٹ پر محفوظ کیا جاتا ہے (جیسے
fs-12345678:/data/prod and fs-12345678:/data/test
)، بڑھتے ہوئے/data/test
SageMaker ڈومین کے صارف پروفائلز پر صارفین کو صرف ٹیسٹ ڈیٹاسیٹ تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ یہ سیٹ اپ پروڈکشن ڈیٹا کو محفوظ اور ناقابل رسائی رکھتے ہوئے تجزیہ یا ماڈل ٹریننگ کی اجازت دیتا ہے۔ - کوڈ شیئر کریں۔ - EFS ماؤنٹس صارف پروفائلز کے درمیان کوڈ نمونے کے فوری اشتراک کو آسان بناتے ہیں۔ ایسے حالات میں جہاں صارفین کو کوڈ کے نمونوں کو تیزی سے شیئر کرنے کی ضرورت ہوتی ہے یا بار بار گٹ پش/پل کمانڈز کی پیچیدگیوں کے بغیر مشترکہ کوڈ بیس پر تعاون کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، مشترکہ EFS ماؤنٹس انتہائی فائدہ مند ہوتے ہیں۔ وہ سیج میکر اسٹوڈیو میں کسی ٹیم کے اندر یا مختلف ٹیموں میں ورک ان پروگریس کوڈ کے نمونے شیئر کرنے کا ایک آسان طریقہ پیش کرتے ہیں۔
- ترقی کے ماحول کا اشتراک کریں۔ - مشترکہ EFS ماؤنٹس صارفین اور ٹیموں کے درمیان سینڈ باکس کے ماحول کو تیزی سے پھیلانے کے ایک ذریعہ کے طور پر بھی کام کر سکتے ہیں۔ ای ایف ایس ماؤنٹس ازگر کے ماحول جیسے conda یا virtualenv کو متعدد ورک اسپیس میں بانٹنے کے لیے ٹھوس متبادل فراہم کرتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر تقسیم کی ضرورت کو روکتا ہے۔
requirements.txt
orenvironment.yml
فائلیں، جو اکثر صارف کے مختلف پروفائلز میں ماحول بنانے یا دوبارہ بنانے کے دہرائے جانے والے کام کا باعث بن سکتی ہیں۔
یہ خصوصیات SageMaker اسٹوڈیو کے اندر باہمی تعاون کی صلاحیتوں کو نمایاں طور پر بڑھاتی ہیں، جس سے ٹیموں کے لیے پیچیدہ ML پروجیکٹس پر مؤثر طریقے سے کام کرنا آسان ہوجاتا ہے۔ مزید برآں، Code-OSS (Visual Studio Code Open Source) پر مبنی کوڈ ایڈیٹر وہی تعمیراتی اصولوں کا اشتراک کرتا ہے جیسا کہ مذکورہ JupyterLab کے تجربے سے یہ صف بندی کئی فوائد لاتی ہے، جیسے کم تاخیر، بہتر استحکام، اور بہتر انتظامی کنٹرول، اور صارف کی رسائی کو قابل بناتا ہے۔ مشترکہ ورک اسپیسز، جیسا کہ JupyterLab Spaces میں پیش کیا جاتا ہے۔
JupyterLab Spaces پر تخلیقی AI سے چلنے والے ٹولز
جنریٹو AI، مصنوعی ذہانت میں تیزی سے ارتقا پذیر فیلڈ، وسیع موجودہ ڈیٹا سے متن، تصاویر اور کوڈ جیسے نئے مواد بنانے کے لیے الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ اس ٹکنالوجی نے معمول کے کاموں کو خودکار بنانے، پیچیدہ کوڈ کے ڈھانچے تیار کرکے، اور ذہین تجاویز پیش کرکے کوڈنگ میں انقلاب برپا کیا ہے، اس طرح ترقی کو ہموار کیا اور تخلیقی صلاحیتوں کو فروغ دیا اور پروگرامنگ میں مسائل کو حل کیا۔ ڈویلپرز کے لیے ایک ناگزیر ٹول کے طور پر، جنریٹو AI پیداواری صلاحیت کو بڑھاتا ہے اور ٹیک انڈسٹری میں جدت پیدا کرتا ہے۔ SageMaker سٹوڈیو اس ڈویلپر کے تجربے کو پہلے سے انسٹال کردہ ٹولز جیسے Amazon CodeWhisperer اور Jupyter AI کے ساتھ بڑھاتا ہے، جنریٹیو AI کا استعمال کرتے ہوئے ڈیولپمنٹ لائف سائیکل کو تیز کرتا ہے۔
ایمیزون کوڈ وِسپرر
Amazon CodeWhisperer ایک پروگرامنگ اسسٹنٹ ہے جو ریئل ٹائم کوڈ کی سفارشات اور حل کے ذریعے ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔ AWS کے زیر انتظام AI سروس کے طور پر، یہ بغیر کسی رکاوٹ کے SageMaker Studio JupyterLab IDE میں مربوط ہے۔ یہ انضمام Amazon CodeWhisperer کو ایک ڈویلپر کے ورک فلو میں ایک سیال اور قیمتی اضافہ بناتا ہے۔
Amazon CodeWhisperer عام کوڈنگ کے کاموں کو خودکار بنا کر، کوڈنگ کے زیادہ موثر نمونوں کی تجویز دے کر، اور ڈیبگنگ کے وقت کو کم کر کے ڈویلپر کی کارکردگی میں اضافہ کرتا ہے۔ یہ ابتدائی اور تجربہ کار کوڈرز دونوں کے لیے ایک ضروری ٹول کے طور پر کام کرتا ہے، بہترین طریقوں کی بصیرت فراہم کرتا ہے، ترقی کے عمل کو تیز کرتا ہے، اور کوڈ کے مجموعی معیار کو بہتر بناتا ہے۔ Amazon CodeWhisperer کا استعمال شروع کرنے کے لیے، یقینی بنائیں کہ خودکار تجاویز دوبارہ شروع کریں۔ خصوصیت چالو ہے. آپ کوڈ کی تجاویز کو دستی طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ کی بورڈ شارٹ کٹ.
متبادل طور پر، اپنے مطلوبہ کوڈ فنکشن کو بیان کرتے ہوئے ایک تبصرہ لکھیں اور کوڈنگ شروع کریں۔ Amazon CodeWhisperer تجاویز فراہم کرنا شروع کر دے گا۔
نوٹ کریں کہ اگرچہ Amazon CodeWhisperer پہلے سے انسٹال ہے، آپ کے پاس ہونا ضروری ہے۔ codewhisperer:GenerateRecommendations
کوڈ کی سفارشات حاصل کرنے کے لیے عملدرآمد کے کردار کے حصے کے طور پر اجازت۔ مزید تفصیلات کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو کے ساتھ CodeWhisperer کا استعمال. جب آپ Amazon CodeWhisperer استعمال کرتے ہیں، AWS، سروس میں بہتری کے مقاصد کے لیے، آپ کے استعمال اور مواد کے بارے میں ڈیٹا اسٹور کر سکتا ہے۔ Amazon CodeWhisperer سے آپٹ آؤٹ کرنے کے لیے ڈیٹا شیئرنگ کی پالیسی، آپ نیویگیٹ کرسکتے ہیں۔ مقرر اوپر والے مینو سے آپشن پھر نیویگیٹ کریں۔ سیٹنگز ایڈیٹر اور غیر فعال Amazon CodeWhisperer کے ساتھ استعمال کا ڈیٹا شیئر کریں۔ Amazon CodeWhisperer ترتیبات کے مینو سے۔
Jupyter AI
Jupyter AI ایک اوپن سورس ٹول ہے جو جنریٹو AI کو Jupyter نوٹ بکس میں لاتا ہے، جو کہ جنریٹیو AI ماڈلز کو تلاش کرنے کے لیے ایک مضبوط اور صارف دوست پلیٹ فارم پیش کرتا ہے۔ یہ JupyterLab اور Jupyter Notebooks میں نوٹ بک کے اندر ایک تخلیقی AI کھیل کا میدان بنانے کے لیے %%ai جادو، بات چیت کے اسسٹنٹ کے طور پر AI کے ساتھ بات چیت کرنے کے لیے JupyterLab میں مقامی چیٹ UI، اور بڑی زبان کی وسیع صف کے لیے سپورٹ فراہم کر کے پیداواری صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔ ماڈل (LLM) فراہم کرنے والے جیسے AI21، Anthropic، Cohere، اور Hugging Face یا منظم خدمات جیسے ایمیزون بیڈرک اور سیج میکر اینڈ پوائنٹس۔ یہ انضمام ڈیٹا کے تجزیہ، ML، اور کوڈنگ کے کاموں کے لیے زیادہ موثر اور جدید طریقے پیش کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ عمل اور ورک فلو میں مدد کے لیے Jupyternaut چیٹ انٹرفیس کا استعمال کرتے ہوئے ڈومین سے آگاہ LLM کے ساتھ بات چیت کر سکتے ہیں یا SageMaker اینڈ پوائنٹس پر میزبان CodeLlama کے ذریعے مثالی کوڈ تیار کر سکتے ہیں۔ یہ اسے ڈویلپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک قیمتی ٹول بناتا ہے۔
Jupyter AI فراہم کرتا ہے۔ وسیع انتخاب زبان کے ماڈلز کے استعمال کے لیے تیار ہیں۔ مزید برآں، کسٹم ماڈلز کو سیج میکر اینڈ پوائنٹس کے ذریعے بھی سپورٹ کیا جاتا ہے، جو صارفین کے لیے لچک اور اختیارات کی ایک وسیع رینج پیش کرتے ہیں۔ یہ ایمبیڈنگ ماڈلز کے لیے سپورٹ بھی پیش کرتا ہے، جو آپ کو ان لائن موازنہ اور ٹیسٹ کرنے کے قابل بناتا ہے اور یہاں تک کہ ایڈہاک Retrieval Augmented Generation (RAG) ایپس کی تعمیر یا جانچ بھی کرتا ہے۔
Jupyter AI آپ کے چیٹ اسسٹنٹ کے طور پر کام کر سکتا ہے، کوڈ کے نمونوں میں آپ کی مدد کر سکتا ہے، آپ کو سوالات کے جوابات فراہم کر سکتا ہے، اور بہت کچھ۔
آپ Jupyter AI کا استعمال کر سکتے ہیں۔ %%ai
آپ کی نوٹ بک کے اندر نمونہ کوڈ بنانے کے لیے جادو، جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے۔
JupyterLab 4.0
JupyterLab ٹیم نے ورژن 4.0 جاری کیا ہے، جس میں کارکردگی، فعالیت، اور صارف کے تجربے میں نمایاں بہتری آئی ہے۔ اس ریلیز کے بارے میں تفصیلی معلومات آفیشل میں دستیاب ہے۔ JupyterLab دستاویزات.
یہ ورژن، جو اب SageMaker اسٹوڈیو JupyterLab میں معیاری ہے، بڑی نوٹ بکس کو سنبھالنے اور تیز تر کارروائیوں کے لیے بہتر کارکردگی کو متعارف کرایا گیا ہے، CSS اصول کی اصلاح اور CodeMirror 6 اور MathJax 3 کو اپنانے جیسی بہتری کی بدولت۔ کلیدی اضافہ میں بہتر رسائی اور حسب ضرورت کے ساتھ ایک اپ گریڈ شدہ ٹیکسٹ ایڈیٹر شامل ہے۔ ، Python ایکسٹینشنز کی آسان تنصیب کے لیے ایک نیا ایکسٹینشن مینیجر، اور جدید خصوصیات کے ساتھ دستاویز کی تلاش کی بہتر صلاحیتوں کو۔ مزید برآں، ورژن 4.0 UI میں بہتری، ایکسیسبیلٹی میں اضافہ، اور ڈویلپمنٹ ٹولز میں اپ ڈیٹس لاتا ہے، اور کچھ خصوصیات کو JupyterLab 3.6 میں بیک پورٹ کر دیا گیا ہے۔
نتیجہ
سیج میکر اسٹوڈیو میں پیشرفت، خاص طور پر نئے JupyterLab کے تجربے کے ساتھ، ML کی ترقی میں ایک نمایاں چھلانگ لگاتی ہے۔ اپ ڈیٹ کردہ SageMaker Studio UI، JupyterLab، Code Editor، اور RStudio کے انضمام کے ساتھ، ML ڈویلپرز کے لیے ایک بے مثال، ہموار ماحول پیش کرتا ہے۔ JupyterLab Spaces کا تعارف کمپیوٹ اور سٹوریج کے وسائل کو حسب ضرورت بنانے میں لچک اور آسانی فراہم کرتا ہے، جس سے ML ورک فلو کی مجموعی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ JupyterLab میں ریموٹ کرنل آرکیٹیکچر سے لوکلائزڈ ماڈل میں شفٹ ہونے سے سٹارٹ اپ لیٹینسی کو کم کرتے ہوئے استحکام میں بہت اضافہ ہوتا ہے۔ اس کے نتیجے میں ایک تیز، زیادہ مستحکم، اور جوابی کوڈنگ کا تجربہ ہوتا ہے۔ مزید برآں، JupyterLab میں Amazon CodeWhisperer اور Jupyter AI جیسے جنریٹو AI ٹولز کا انضمام ڈویلپرز کو مزید بااختیار بناتا ہے، جس سے آپ کو کوڈنگ میں مدد اور جدید مسائل کے حل کے لیے AI استعمال کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ پروویژن شدہ اسٹوریج پر بہتر کنٹرول اور کوڈ اور ڈیٹا کو آسانی کے ساتھ خود سے منظم EFS ماونٹس کے ذریعے شیئر کرنے کی صلاحیت باہمی تعاون کے منصوبوں کو بہت زیادہ سہولت فراہم کرتی ہے۔ آخر میں، SageMaker سٹوڈیو کے اندر JupyterLab 4.0 کی ریلیز ان بہتریوں کی نشاندہی کرتی ہے، جو بہتر کارکردگی، بہتر رسائی، اور زیادہ صارف دوست انٹرفیس کی پیشکش کرتی ہے، اس طرح جدید ٹیک لینڈ اسکیپ میں موثر اور موثر ML ترقی کے سنگ بنیاد کے طور پر JupyterLab کے کردار کو مستحکم کرتا ہے۔
سیج میکر اسٹوڈیو JupyterLab Spaces کو استعمال کرنے کی کوشش کریں۔ فوری جہاز کی خصوصیت، جو آپ کو چند منٹوں میں واحد صارفین کے لیے ایک نیا ڈومین بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ تبصرے کے سیکشن میں اپنے خیالات کا اشتراک کریں!
ضمیمہ: سیج میکر اسٹوڈیو کلاسک کا کرنل گیٹ وے فن تعمیر
A سیج میکر کلاسیکی ڈومین ایک EFS والیوم کا ایک منطقی مجموعہ ہے، ڈومین تک رسائی کے لیے مجاز صارفین کی فہرست، اور سیکیورٹی، ایپلیکیشن، نیٹ ورکنگ، وغیرہ سے متعلق کنفیگریشنز۔ سیج میکر کے سیج میکر اسٹوڈیو کلاسک فن تعمیر میں، سیج میکر ڈومین کے اندر ہر صارف کا ایک الگ صارف پروفائل ہوتا ہے۔ اس پروفائل میں مخصوص تفصیلات شامل ہیں جیسے صارف کا کردار اور EFS والیوم میں ان کی Posix صارف ID، دیگر منفرد ڈیٹا کے ساتھ۔ صارفین اپنے ویب براؤزر میں HTTPS/WSS کے ذریعے جڑے ہوئے Jupyter Server ایپ کے ذریعے اپنے انفرادی صارف پروفائل تک رسائی حاصل کرتے ہیں۔ SageMaker Studio Classic Jupyter Server اور Kernel Gateway ایپ کی اقسام کے امتزاج کا استعمال کرتے ہوئے ریموٹ کرنل فن تعمیر کا استعمال کرتا ہے، جو نوٹ بک سرورز کو ریموٹ ہوسٹس پر کرنل کے ساتھ تعامل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ Jupyter کرنل نوٹ بک سرور کے میزبان پر نہیں بلکہ علیحدہ میزبانوں پر Docker کنٹینرز کے اندر کام کرتے ہیں۔ جوہر میں، آپ کی نوٹ بک EFS ہوم ڈائرکٹری میں محفوظ ہے، اور کوڈ کو دور سے کسی دوسرے پر چلاتی ہے۔ ایمیزون لچکدار کمپیوٹ کلاؤڈ (Amazon EC2) مثال، جس میں ML لائبریریوں جیسے PyTorch، TensorFlow، Scikit-Learn، اور مزید سے لیس ایک پہلے سے بنایا ہوا ڈوکر کنٹینر ہے۔
سیج میکر اسٹوڈیو میں ریموٹ کرنل آرکیٹیکچر اسکیل ایبلٹی اور لچک کے لحاظ سے قابل ذکر فوائد پیش کرتا ہے۔ تاہم، اس کی اپنی حدود ہیں، بشمول فی مثال کی زیادہ سے زیادہ چار ایپس اور ایک عام EC2 مثال کی قسم سے متعدد HTTPS/WSS کنکشن کی وجہ سے ممکنہ رکاوٹیں۔ یہ حدود صارف کے تجربے کو منفی طور پر متاثر کر سکتی ہیں۔
درج ذیل آرکیٹیکچر ڈایاگرام میں سیج میکر اسٹوڈیو کلاسک فن تعمیر کو دکھایا گیا ہے۔ یہ صارف کے اپنے پسندیدہ ویب براؤزر کا استعمال کرتے ہوئے Jupyter Server ایپ کے ذریعے Kernel Gateway ایپ سے منسلک ہونے کے عمل کی وضاحت کرتا ہے۔
مصنفین کے بارے میں
پرناو مورتی AWS میں ایک AI/ML ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ صارفین کو مشین لرننگ (ML) کام کے بوجھ کو SageMaker پر بنانے، تربیت دینے، تعینات کرنے اور منتقل کرنے میں مدد کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ اس نے پہلے سیمی کنڈکٹر انڈسٹری میں کام کیا جو بڑے کمپیوٹر وژن (CV) اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) ماڈلز تیار کرتا ہے تاکہ جدید ترین ML تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے سیمی کنڈکٹر کے عمل کو بہتر بنایا جا سکے۔ اپنے فارغ وقت میں وہ شطرنج کھیلنا اور سفر کرنا پسند کرتا ہے۔ آپ پرناو کو تلاش کر سکتے ہیں۔ لنکڈ.
کنال جھا AWS میں ایک سینئر پروڈکٹ مینیجر ہے۔ اس کی توجہ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو کو اینڈ ٹو اینڈ ایم ایل ڈیولپمنٹ کے لیے کلاس میں بہترین انتخاب کے طور پر بنانے پر مرکوز ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، کنال اسکیئنگ سے لطف اندوز ہوتے ہیں اور پیسیفک نارتھ ویسٹ کی سیر کرتے ہیں۔ آپ اسے تلاش کر سکتے ہیں۔ لنکڈ.
مجیشا نامتھ پرمبتھ Amazon SageMaker میں ایک سینئر سافٹ ویئر انجینئر ہے۔ وہ ایمیزون میں 8 سال سے زیادہ عرصے سے ہے اور فی الحال ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو کے اختتام سے آخر تک کے تجربے کو بہتر بنانے پر کام کر رہی ہے۔
بھرت ننداموری ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو پر کام کرنے والا ایک سینئر سافٹ ویئر انجینئر ہے۔ وہ ایم ایل سسٹمز کے لیے انجینئرنگ پر فوکس کرتے ہوئے اعلیٰ پیمانے پر بیک اینڈ سروسز بنانے کا شوق رکھتے ہیں۔ کام سے باہر، وہ شطرنج کھیلنا، پیدل سفر کرنا اور فلمیں دیکھنا پسند کرتا ہے۔
ڈیرک لوز AWS میں سافٹ ویئر انجینئر ہے۔ وہ ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو اور نوٹ بک انسٹینس کے ذریعے صارفین کو قدر فراہم کرنے کے لیے پرعزم ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، ڈیرک خاندان اور دوستوں کے ساتھ وقت گزارنے اور پیدل سفر سے لطف اندوز ہوتا ہے۔ آپ ڈیریک کو تلاش کر سکتے ہیں۔ لنکڈ.
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/boost-productivity-on-amazon-sagemaker-studio-introducing-jupyterlab-spaces-and-generative-ai-tools/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 000
- 100
- 11
- 12
- 16
- 25
- 60
- 7
- 8
- a
- کی صلاحیت
- قابلیت
- ہمارے بارے میں
- اوپر
- رفتار کو تیز تر
- تیز
- تک رسائی حاصل
- رسائی پذیری
- قابل رسائی
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- کے پار
- ایکٹ
- عمل
- اعمال
- فعال طور پر
- کام کرتا ہے
- Ad
- اس کے علاوہ
- ایڈیشنل
- اس کے علاوہ
- انتظامیہ
- انتظامی
- منتظمین
- منہ بولابیٹا بنانے
- اعلی درجے کی
- ترقی
- ترقی
- فوائد
- پر اثر انداز
- کے بعد
- مجموعی
- AI
- اے آئی ماڈلز
- AI سے چلنے والا
- AI / ML
- یلگوردمز
- صف بندی
- تمام
- تین ہلاک
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- شانہ بشانہ
- بھی
- متبادل
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون کوڈ وِسپرر
- ایمیزون EC2
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو
- ایمیزون ویب سروسز
- کے درمیان
- an
- تجزیہ
- اور
- جواب
- بشری
- کوئی بھی
- کہیں
- اے پی آئی
- اپلی کیشن
- درخواست
- کا اطلاق کریں
- نقطہ نظر
- ایپس
- ارکیٹیکچرل
- فن تعمیر
- کیا
- لڑی
- فن
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- AS
- پہلو
- اسسٹنس
- اسسٹنٹ
- منسلک
- At
- منسلک کریں
- اضافہ
- مصنف
- مجاز
- خود کار طریقے سے
- خودکار
- دستیاب
- دور
- AWS
- واپس
- پسدید
- بیس
- کی بنیاد پر
- بیس لائن
- BE
- رہا
- شروع کریں
- ابتدائی
- فائدہ مند
- فوائد
- BEST
- بہترین طریقوں
- بہتر
- کے درمیان
- بلاک
- بڑھانے کے
- اضافے کا باعث
- دونوں
- رکاوٹیں
- باکس
- لاتا ہے
- وسیع
- براؤزر
- تعمیر
- عمارت
- لیکن
- by
- کیشے
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- سینٹر
- کچھ
- شطرنج
- انتخاب
- میں سے انتخاب کریں
- کلاسک
- قریب
- کوڈ
- کوڈ بیس
- کوڈنگ
- تعاون
- باہمی تعاون کے ساتھ
- مجموعہ
- یکجا
- تبصرہ
- تبصروں
- انجام دیا
- کامن
- مواصلات
- ساتھی
- موازنہ
- مکمل
- پیچیدہ
- پیچیدگیاں
- پیچیدگی
- تعمیل
- وسیع
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر ویژن
- کمپیوٹنگ
- تصور
- شرط
- ترتیب
- تشکیل شدہ
- منسلک
- مربوط
- کنکشن
- متواتر
- مسلسل
- پر مشتمل ہے
- کنٹینر
- کنٹینر
- مواد
- جاری
- جاری ہے
- کنٹرول
- آسان
- سنوادی
- سنگ بنیاد
- قیمت
- اخراجات
- سکتا ہے
- احاطہ
- تخلیق
- بنائی
- تخلیق
- تخلیقی
- اہم
- CSS
- اس وقت
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہکوں
- اصلاح
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا پروسیسنگ
- ڈیٹا سائنس
- اعداد و شمار کی تصور
- ڈیٹاسیٹس
- وقف
- پہلے سے طے شدہ
- نجات
- ڈیلے
- مظاہرہ
- تعیناتی
- تعینات
- ڈیریک
- بیان
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- تفصیلی
- تفصیلات
- ڈیولپر
- ڈویلپرز
- ترقی
- ترقی
- ترقی کے اوزار
- مختلف
- براہ راست
- براہ راست
- ڈائریکٹریز
- بات چیت
- مختلف
- تقسیم
- تقسیم
- do
- میں Docker
- دستاویز
- ڈومین
- ڈومینز
- کیا
- نیچے
- ڈرائیو
- ڈرائیوز
- دو
- ہر ایک
- اس سے قبل
- کو کم
- آسان
- آسان
- ایڈیٹر
- اثر
- موثر
- مؤثر طریقے
- کارکردگی
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کوشش
- بے سہل
- محنت سے
- یا تو
- بلند
- سرایت کرنا
- بااختیار
- بااختیار بنانا
- کو چالو کرنے کے
- چالو حالت میں
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- احاطہ کرتا ہے
- خفیہ کاری
- آخر
- آخر سے آخر تک
- انجینئر
- انجنیئرنگ
- بڑھانے کے
- بہتر
- اضافہ
- بڑھاتا ہے
- بڑھانے
- یقینی بناتا ہے
- درج
- ماحولیات
- ماحول
- لیس
- جوہر
- ضروری
- قائم کرو
- بھی
- تیار ہوتا ہے
- مثال کے طور پر
- پھانسی
- موجودہ
- تجربہ
- تجربات
- وضاحت
- ایکسپلور
- توسیع
- مدت ملازمت میں توسیع
- ملانے
- وسیع
- اضافی
- چہرہ
- سہولت
- سہولت
- جھوٹی
- واقفیت
- خاندان
- فاسٹ
- تیز تر
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- خاصیت
- چند
- میدان
- فائل
- فائلوں
- مل
- لچک
- لچکدار
- نرمی سے
- سیال
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- کے بعد
- کے لئے
- آگے
- فروغ
- ملا
- چار
- مفت
- بار بار اس
- دوست
- سے
- مکمل طور پر
- تقریب
- فعالیت
- مزید
- گیٹ وے
- پیدا
- پیدا کرنے والے
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- جاؤ
- فراہم کرتا ہے
- Go
- عطا
- گرانٹ
- سمجھو
- زیادہ سے زیادہ
- بہت
- ہینڈل
- ہینڈلنگ
- ہے
- he
- مدد
- مدد
- ہائی
- اعلی کارکردگی
- اعلی
- انتہائی
- اسے
- ان
- ہوم پیج (-)
- میزبان
- میزبانی کی
- میزبان
- مکانات
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- ID
- مثالی
- if
- وضاحت کرتا ہے
- نمائش
- تصاویر
- اہم
- اہم بات
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- بہتری
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- قابل رسائی
- شامل
- شامل ہیں
- سمیت
- اضافہ
- اضافہ
- اضافہ
- اضافہ
- آزاد
- آزادانہ طور پر
- انفرادی
- صنعت
- معلومات
- ابتدائی طور پر
- جدت طرازی
- جدید
- کے اندر
- بصیرت
- بصیرت
- تنصیب
- مثال کے طور پر
- ہدایات
- ضم
- ضم
- انضمام
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- ارادہ
- بات چیت
- بات چیت
- انٹرفیس
- میں
- متعارف کرانے
- متعارف
- متعارف کرواتا ہے
- متعارف کرانے
- تعارف
- IT
- میں
- فوٹو
- صرف
- رکھتے ہوئے
- کلیدی
- چابیاں
- لیبل
- زمین کی تزئین کی
- زبان
- بڑے
- آخر میں
- تاخیر
- تازہ ترین
- شروع
- شروع
- شروع
- قیادت
- لیپ
- سیکھنے
- کم
- سطح
- لائبریریوں
- زندگی کا دورانیہ
- کی طرح
- حدود
- منسلک
- لنکڈ
- لسٹ
- ایل ایل ایم
- لوڈ
- مقامی
- واقع ہے
- منطقی
- لانگ
- دیکھو
- کم
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- ماجک
- برقرار رکھنے
- دیکھ بھال
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- میں کامیاب
- مینیجر
- مینیجنگ
- دستی طور پر
- نشان
- زیادہ سے زیادہ
- مئی..
- کا مطلب ہے کہ
- اراکین
- یاد داشت
- مینو
- پیغام رسانی
- طریقوں
- منتقلی
- کم سے کم
- کم سے کم
- کم سے کم
- منٹ
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- جدید
- نظر ثانی کرنے
- زیادہ
- زیادہ موثر
- اس کے علاوہ
- سب سے زیادہ
- چڑھکر
- فلم
- منتقل
- بہت
- ایک سے زیادہ
- ضروری
- نام
- مقامی
- قدرتی
- قدرتی زبان عملیات
- تشریف لے جائیں
- ضروری
- ضرورت ہے
- ضرورت
- منفی طور پر
- نیٹ ورک
- نیٹ ورکنگ
- نئی
- ویزا
- نہیں
- قابل ذکر
- براہ مہربانی نوٹ کریں
- نوٹ بک
- اب
- متعدد
- of
- پیش کرتے ہیں
- کی پیشکش کی
- کی پیشکش
- تجویز
- سرکاری
- اکثر
- on
- جہاز
- ایک
- صرف
- پر
- کھول
- اوپن سورس
- کام
- آپریشنز
- اصلاح کے
- اصلاح
- اختیار
- آپشنز کے بھی
- or
- تنظیمی
- اصل میں
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- باہر
- پر
- مجموعی طور پر
- خود
- مالکان
- پیسیفک
- صفحہ
- حصہ
- خاص طور پر
- جذباتی
- راستہ
- پیٹرن
- روکنے
- فی
- انجام دیں
- کارکردگی
- اجازت
- اجازتیں
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیل کے میدان
- کھیل
- پوائنٹ
- پالیسیاں
- پالیسی
- پوسٹ
- ممکنہ
- طریقوں
- کو ترجیح دی
- کی تیاری
- پچھلا
- پہلے
- بنیادی طور پر
- اصولوں پر
- نجی
- مسائل کو حل کرنے
- عمل
- عملدرآمد
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروڈکٹ مینیجر
- پیداوار
- پیداوری
- پروفائل
- پروفائلز
- پروگرامنگ
- منصوبے
- منصوبوں
- خصوصیات
- فراہم
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- مقاصد
- ازگر
- pytorch
- معیار
- سوالات
- فوری
- تیز
- جلدی سے
- رینج
- میں تیزی سے
- تیار
- اصل وقت
- وصول
- سفارشات
- کم
- کو کم کرنے
- کا حوالہ دیتے ہیں
- بے شک
- خطے
- متعلقہ
- دوبارہ لانچ
- جاری
- جاری
- باقی
- ریموٹ
- دور
- بار بار
- نمائندگی
- کی نمائندگی کرتا ہے
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- وسائل
- وسائل
- قبول
- باقی
- دوبارہ شروع کیا
- محدود
- نتیجے
- نتائج کی نمائش
- تجربے کی فہرست
- انقلاب آگیا
- ٹھیک ہے
- مضبوط
- کردار
- جڑ
- روٹین
- حکمرانی
- رن
- چل رہا ہے
- چلتا ہے
- رن ٹائم
- sagemaker
- اسی
- سینڈباکس
- اسکیل ایبلٹی
- پیمانے
- منظرنامے
- سائنس
- سائنسدانوں
- سائنٹ سیکھنا
- سکرپٹ
- ہموار
- بغیر کسی رکاوٹ کے
- تلاش کریں
- تجربہ کار
- سیکنڈ
- سیکشنز
- محفوظ بنانے
- سیکورٹی
- سیکیورٹی کی پالیسیاں
- دیکھنا
- سیمکولیٹر
- سینئر
- علیحدہ
- خدمت
- سرور
- سرورز
- کام کرتا ہے
- سروس
- سروسز
- اجلاس
- سیشن
- مقرر
- قائم کرنے
- ترتیبات
- سیٹ اپ
- کئی
- سیکنڈ اور
- مشترکہ
- حصص
- اشتراک
- وہ
- منتقل
- دکھایا گیا
- شوز
- اہم
- نمایاں طور پر
- اسی طرح
- آسان بناتا ہے۔
- آسان بنانے
- ایک
- سائز
- سائز
- ٹکڑا
- So
- سافٹ ویئر کی
- سافٹ ویئر انجنیئر
- ٹھوس
- مضبوط کرنا
- حل
- حل
- کچھ
- ماخذ
- خلا
- خالی جگہیں
- ماہر
- مخصوص
- خرچ کرنا۔
- سپن
- تقسیم
- استحکام
- مستحکم
- معیار
- شروع کریں
- شروع
- حالت
- بیان
- امریکہ
- مرحلہ
- مراحل
- بند کرو
- بند کر دیا
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ کرنے
- براہ راست
- سویوستیت
- منظم
- ڈھانچوں
- سٹوڈیو
- اس طرح
- خلاصہ
- حمایت
- تائید
- اس بات کا یقین
- سوئچ کریں
- کے نظام
- سسٹمز
- لے لو
- لیتا ہے
- ٹاسک
- کاموں
- ٹیم
- ٹیم کے ارکان
- ٹیموں
- ٹیک
- ٹیک انڈسٹری
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- ٹیسسرور
- ٹرمنل
- شرائط
- ٹیسٹ
- ٹیسٹ
- متن
- سے
- شکریہ
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- اس طرح
- یہ
- وہ
- اس
- ان
- کے ذریعے
- وقت
- کرنے کے لئے
- مل کر
- کے آلے
- اوزار
- سب سے اوپر
- کی طرف
- ٹرین
- ٹریننگ
- منتقلی
- منتقلی
- سفر
- سچ
- کوشش
- دھن
- قسم
- اقسام
- عام طور پر
- ui
- اندراج
- سمجھ
- منفرد
- بے مثال۔
- جب تک
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- تازہ ترین معلومات
- اپ ڈیٹ
- اپ گریڈ
- اعلی درجے کی
- us
- استعمال
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارف کا تجربہ
- صارف دوست
- صارفین
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- توثیق
- قیمتی
- قیمت
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- ورژن
- کی طرف سے
- کی نمائش
- نقطہ نظر
- بصری
- تصور
- حجم
- جلد
- تھا
- دیکھ
- راستہ..
- we
- ویب
- ویب براؤزر
- ویب سرور
- ویب خدمات
- ویب پر مبنی ہے
- تھے
- جب
- جب بھی
- چاہے
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- وسیع
- گے
- چاہتے ہیں
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام
- مل کے کام کرو
- کام کیا
- کام کا بہاؤ
- کام کے بہاؤ
- کام کر
- دنیا کی
- لکھنا
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ