۔ IDP اچھی طرح سے تعمیر شدہ کسٹم لینس is intended for all AWS customers who use AWS to run intelligent document processing (IDP) solutions and are searching for guidance on how to build a secure, efficient, and reliable IDP solution on AWS.
کلاؤڈ میں پروڈکشن کے لیے تیار حل کی تعمیر میں وسائل، وقت، گاہک کی توقعات، اور کاروباری نتائج کے درمیان تجارت کا ایک سلسلہ شامل ہوتا ہے۔ دی AWS اچھی طرح سے آرکیٹیکٹڈ فریم ورک۔ AWS پر کام کا بوجھ بناتے ہوئے آپ کے فیصلوں کے فوائد اور خطرات کو سمجھنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔ فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کلاؤڈ میں قابل اعتماد، محفوظ، موثر، سرمایہ کاری مؤثر، اور پائیدار کام کے بوجھ کو ڈیزائن کرنے اور چلانے کے لیے آپریشنل اور تعمیراتی بہترین طریقے سیکھیں گے۔
An IDP project usually combines optical character recognition (OCR) and natural language processing (NLP) to read and understand a document and extract specific terms or words. The IDP Well-Architected Custom Lens outlines the steps for performing an AWS Well-Architected review that allows you to assess and identify technical risks of your IDP workloads. It provides guidance to tackle the common challenges we see among the field, supporting you to architect your IDP workloads according to best practices.
This post focuses on the Reliability pillar of the IDP solution. Starting from the introduction of the Reliability pillar and design principles, we then dive deep into the solution design and implementation with three focus areas: foundations, change management, and failure management. By reading this post, you will learn about the Reliability pillar in the Well-Architected Framework with the IDP case study.
اصول ڈیزائن کریں
The reliability pillar encompasses the ability of an IDP solution to perform document processing correctly and consistently when it’s expected and according to the defined business rules. This includes the ability to operate and test the full IDP workflow and its total lifecycle.
There are a number of principles that can help you to increase reliability. Keep these in mind as we discuss best practices:
- Automatically recover from failure – By monitoring your IDP workflow for key performance indicators (KPIs), you can run automation when a threshold is breached. This allows you to track and be notified automatically if any failure occurs and trigger automated recovery processes that work around or repair the failure. Based on KPI measures, you can also anticipate failures and apply remediation actions before they occur.
- Test recovery procedures – Test how your IDP workflow fails, and validate recovery procedures. Use automation to simulate different scenarios or recreate scenarios that led to failure before.
- Scale and adjust service capacity – Monitor IDP workflow demand and usage, and automatically adjust AWS service capacity, to maintain the optimal level to satisfy demand without over- or under-provisioning. Control and be aware of service quotas, limits, and constraints of your IDP components services, such as ایمیزون ٹیکسٹ اور ایمیزون کی تعریف.
- Automate changes – Use automation when applying changes to your IDP workflow infrastructure. Manage changes through automation, which then can be tracked and reviewed.
فوکس علاقوں
The design principles and best practices of the reliability pillar are based on insights gathered from our customers and our IDP technical specialist communities. Use them as guidance and support for your design decisions and align them with your business requirements of your IDP solution. Applying the IDP Well-Architected Lens helps you validate the resilience and efficiency of your IDP solution design, and provides recommendations to address any gaps you might identify.
The following are best practice areas for reliability of an IDP solution in the cloud:
- بنیادیں – AWS AI services such as Amazon Textract and Amazon Comprehend provide a set of soft and hard limits for different dimensions of usage. It’s important to review these limits and ensure your IDP solution adheres to any soft limits, while not exceeding any hard limits.
- انتظامیہ کی تبدیلی – Treat your IDP solution as infrastructure as code (IaC), allowing you to automate monitoring and change management. Use version control across components such as infrastructure and Amazon Comprehend custom models, and track changes back to point-in-time release.
- Failure management – Because an IDP workflow is an event-driven solution, your application must be resilient to handling known and unknown errors. A well-architected IDP solution has the ability to prevent failures and withstand failures when they occur by using logging and retry mechanisms. It’s important to design resilience into your IDP workflow architecture and plan for disaster recovery.
بنیادیں
AWS AI services provide ready-made intelligence, such as automated data extraction and analysis, using Amazon Textract, Amazon Comprehend, and Amazon Augmented AI (Amazon A2I), for your IDP workflows. There are service limits (or quotas) for these services to avoid over-provisioning and to limit request rates on API operations, protecting the services from abuse.
When planning and designing your IDP solution architecture, consider the following best practices:
- Be aware of unchangeable Amazon Textract and Amazon Comprehend service quotas, limits, and constraints – Accepted file formats, size and page count, languages, document rotations, and image size are some examples of these hard limits for Amazon Textract that can’t be changed.
- Accepted file formats include JPEG, PNG, PDF, and TIFF files. (JPEG 2000-encoded images within PDFs are supported). Document preprocessing is required before using Amazon Textract if the file format is not supported (for example, Microsoft Word or Excel). In this case, you must convert unsupported document formats to PDF or image format.
- Amazon Comprehend has different quotas for built-in models, custom models, and flywheels. Make sure that your use case is aligned with Amazon Comprehend quotas.
- Adjust Amazon Textract and Amazon Comprehend service quotas to meet your needs – The Amazon Textract Service Quotas Calculator can help you estimate the quota values that will cover your use case. You should manage your service quotas across accounts or Regions if you’re planning a disaster recovery failover between accounts or Regions for your solution. When requesting an increase of Amazon Textract quotas, make sure to follow these recommendations:
- Use the Amazon Textract Service Quotas Calculator to estimate your optimal quota value.
- Changes in requests can cause spiky network traffic, affecting throughput. Use a queueing serverless architecture or other mechanism to smooth traffic and get the most out of your allocated transactions per second (TPS).
- Implement retry logic to handle throttled calls and dropped connections.
- Configure exponential backoff and jitter to improve throughput.
انتظامیہ کی تبدیلی
Changes to your IDP workflow or its environment, such as spikes in demand or a corrupted document file, must be anticipated and accommodated to achieve a higher reliability of the solution. Some of these changes are covered by the foundations best practices described in the previous section, but those alone are not enough to accommodate changes. The following best practices must also be considered:
- استعمال ایمیزون کلاؤڈ واچ to monitor your IDP workflow components, such as Amazon Textract and Amazon Comprehend. Collect metrics from the IDP workflow, automate responses to alarms, and send notifications as required to your workflow and business objectives.
- Deploy your IDP workflow solution and all infrastructure changes with automation using IaC, such as the AWS کلاؤڈ ڈویلپمنٹ کٹ (AWS CDK) and pre-built IDP AWS CDK constructs. This removes the potential for introducing human error and enables you to test before changing to your production environment.
- If your use case requires an Amazon Comprehend custom model, consider using a flywheel to simplify the process of improving the custom model over time. A flywheel orchestrates the tasks associated with training and evaluating a new custom model version.
- If your use case requires it, customize the output of the Amazon Textract pre-trained Queries feature by training and using an adapter for the Amazon Textract base model. Consider the following best practices when creating queries for your adapters:
- Adapter quotas define the preceding limits for adapter training. Consider these limits and raise a service quota increase request, if required:
- Maximum number of adapters – Number of adapters allowed (you can have several adapter versions under a single adapter).
- Maximum adapter versions created per month – Number of successful adapter versions that can be created per AWS account per month.
- Maximum in-progress adapter versions – Number of in-progress adapter versions (adapter training) per account.
- Make sure to use a set of documents representative of your use case (minimum five training docs and five testing docs).
- Provide as many documents for training as possible (up to 2,500 pages of training documents and 1,000 for test documents).
- Annotate queries using a variety of answers. For example, if the answer to a query is “Yes” or “No,” the annotated samples should have occurrences of both “Yes” and “No.”
- Maintain consistency in annotation style and while annotating fields with spaces.
- Use the exact query used in training for inference.
- After each round of adapter training, review the performance metrics to determine if you need to further improve your adapter to achieve your goals. Upload a new document set for training or review document annotations that have low accuracy scores before you start a new training to create an improved version of the adapter.
- استعمال کریں
AutoUpdate
feature for custom adapters. This feature attempts automated retraining if theAutoUpdate
flag is enabled on an adapter.
- Adapter quotas define the preceding limits for adapter training. Consider these limits and raise a service quota increase request, if required:
Failure management
When designing an IDP solution, one important aspect to consider is its resilience, how to handle known and unknown errors that can occur. The IDP solution should have the capabilities of logging errors and retry failed operations, during the different stages of the IDP workflow. In this section, we discuss the details on how to design your IDP workflow to handle failures.
Prepare your IDP workflow to manage and withstand failures
“Everything fails, all the time,” is a famous quote from AWS CTO Werner Vogels. Your IDP solution, like everything else, will eventually fail. The question is how can it withstand failures without impacting your IDP solution users. Your IDP architecture design must be aware of failures as they occur and take action to avoid impact on availability. This must be done automatically, and without user impact. Consider the following best practices:
- استعمال ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (Amazon S3) as your scalable data store for IDP workflow documents to process. Amazon S3 provides a highly durable storage infrastructure designed for mission-critical and primary data storage.
- Back up all your IDP workflow data according to your business requirements. Implement a strategy to recover or reproduce data in case of data loss. Align this strategy with a defined Recovery Point Objective (RPO) and Recovery Time Objective (RTO) that meet your business requirements.
- If required, plan and implement a disaster recovery failover strategy of your IDP solution across AWS accounts and Regions.
- Use the Amazon Textract
OutputConfig
feature and Amazon ComprehendOutputDataConfig
feature to store the results of asynchronous processing from Amazon Textract or Amazon Comprehend to a designated S3 bucket. This allows the workflow to continue from that point rather than repeat the Amazon Textract or Amazon Comprehend invocation. The following code shows how to start an Amazon Textract asynchronous API job to analyze a document and store encrypted inference output in a defined S3 bucket. For additional information, refer to the Amazon Textract client documentation.
Design your IDP workflow to prevent failures
The reliability of a workload starts with upfront design decisions. Architecture choices will impact your workload behavior and its resilience. To improve the reliability of your IDP solution, follow these best practices.
Firstly, design your architecture following the IDP workflow. Although the stages in an IDP workflow may vary and be influenced by use case and business requirements, the stages of data capture, document classification, text extraction, content enrichment, review and validation, and consumption are typically parts of IDP workflow. These well-defined stages can be used to separate functionalities and isolate them in case of failure.
آپ استعمال کر سکتے ہیں ایمیزون سادہ قطار سروس (Amazon SQS) to decouple IDP workflow stages. A decoupling pattern helps isolate behavior of architecture components from other components that depend on it, increasing resiliency and agility.
Secondly, control and limit retry calls. AWS services such as Amazon Textract can fail if the maximum number of TPS allotted is exceeded, causing the service to throttle your application or drop your connection.
You should manage throttling and dropped connections by automatically retrying the operation (both synchronous and asynchronous operations). However, you should also specify a limited number of retries, after which the operation fails and throws an exception. If you make too many calls to Amazon Textract in a short period of time, it throttles your calls and sends a ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
in the operation response.
In addition, use exponential backoff and jitter for retries to improve throughput. For example, using Amazon Textract, specify the number of retries by including the config
parameter when you create the Amazon Textract client. We recommend a retry count of five. In the following example code, we use the config
parameter to automatically retry an operation using adaptive mode and a maximum of five retries:
Take advantage of AWS SDKs, such as the AWS SDK برائے Python (Boto3), to assist in retrying client calls to AWS services such as Amazon Textract and Amazon Comprehend. There are three retry modes available:
- میراثی وضع – Retries calls for a limited number of errors and exceptions and include an exponential backoff by a base factor of 2.
- معیاری وضع – Standardizes the retry logic and behavior consistent with other AWS SDKs and extends the functionality of retries over that found in legacy mode. Any retry attempt will include an exponential backoff by a base factor of 2 for a maximum backoff time of 20 seconds.
- انکولی موڈ – Includes all the features of standard mode and it introduces a client-side rate limiting through the use of a token bucket and rate limit variables that are dynamically updated with each retry attempt. It offers flexibility in client-side retries that adapts to the error or exception state response from an AWS service. With each new retry attempt, adaptive mode modifies the rate limit variables based on the error, exception, or HTTP status code presented in the response from the AWS service. These rate limit variables are then used to calculate a new call rate for the client. Each exception, error, or non-success HTTP response from an AWS service updates the rate limit variables as retries occur until a success is reached, the token bucket is exhausted, or the configured maximum attempts value is reached. Examples of exceptions, errors, or non-success HTTP responses:
نتیجہ
In this post, we shared design principles, focus areas, foundations and best practices for reliability in your IDP solution.
AWS ایک زندہ ٹول کے طور پر IDP Well-Architected Lens کے لیے پرعزم ہے۔ جیسے جیسے IDP سلوشنز اور متعلقہ AWS AI سروسز تیار ہوتی ہیں اور نئی AWS سروسز دستیاب ہوتی ہیں، ہم اس کے مطابق IDP Lens Well-Architected کو اپ ڈیٹ کریں گے۔
اگر آپ AWS Well-architected Framework کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں، تو رجوع کریں۔ AWS اچھی طرح سے تعمیر شدہ.
اگر آپ کو اضافی ماہرانہ رہنمائی کی ضرورت ہے تو، IDP ماہر حل آرکیٹیکٹ کو شامل کرنے کے لیے اپنی AWS اکاؤنٹ ٹیم سے رابطہ کریں۔
مصنفین کے بارے میں
روئی کارڈوسو Amazon Web Services (AWS) میں ایک پارٹنر سلوشن آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ AI/ML اور IoT پر توجہ مرکوز کر رہا ہے۔ وہ AWS شراکت داروں کے ساتھ کام کرتا ہے اور AWS میں حل تیار کرنے میں ان کی مدد کرتا ہے۔ کام نہ کرنے پر اسے سائیکل چلانے، پیدل سفر کرنے اور نئی چیزیں سیکھنے میں مزہ آتا ہے۔
برجیش پتی۔ AWS میں ایک انٹرپرائز سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ اس کی بنیادی توجہ انٹرپرائز صارفین کو ان کے کام کے بوجھ کے لیے کلاؤڈ ٹیکنالوجیز کو اپنانے میں مدد کرنا ہے۔ اس کا ایپلی کیشن ڈویلپمنٹ اور انٹرپرائز آرکیٹیکچر میں پس منظر ہے اور اس نے مختلف صنعتوں جیسے کھیل، مالیات، توانائی اور پیشہ ورانہ خدمات کے صارفین کے ساتھ کام کیا ہے۔ اس کی دلچسپیوں میں سرور لیس فن تعمیر اور AI/ML شامل ہیں۔
میا چانگ ایمیزون ویب سروسز کے لیے ایم ایل اسپیشلسٹ سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ EMEA میں صارفین کے ساتھ کام کرتی ہے اور اطلاقی ریاضی، کمپیوٹر سائنس، اور AI/ML میں اپنے پس منظر کے ساتھ کلاؤڈ پر AI/ML ورک بوجھ چلانے کے بہترین طریقوں کا اشتراک کرتی ہے۔ وہ NLP سے متعلق مخصوص کام کے بوجھ پر توجہ مرکوز کرتی ہے، اور ایک کانفرنس اسپیکر اور کتاب کے مصنف کے طور پر اپنا تجربہ شیئر کرتی ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ پیدل سفر، بورڈ گیمز اور کافی پینے سے لطف اندوز ہوتی ہے۔
ٹم کونڈیلو ایمیزون ویب سروسز (AWS) میں ایک سینئر مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ اس کا فوکس قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور کمپیوٹر ویژن ہے۔ ٹم کو گاہک کے خیالات لینے اور انہیں قابل توسیع حل میں تبدیل کرنے میں مزہ آتا ہے۔
شیری ڈنگ ایمیزون ویب سروسز (AWS) میں ایک سینئر مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ کمپیوٹر سائنس میں پی ایچ ڈی کی ڈگری کے ساتھ مشین لرننگ کا وسیع تجربہ رکھتی ہیں۔ وہ بنیادی طور پر پبلک سیکٹر کے صارفین کے ساتھ مختلف AI/ML متعلقہ کاروباری چیلنجز پر کام کرتی ہے، جس سے انہیں AWS کلاؤڈ پر مشین لرننگ کے سفر کو تیز کرنے میں مدد ملتی ہے۔ گاہکوں کی مدد نہ کرنے پر، وہ بیرونی سرگرمیوں سے لطف اندوز ہوتی ہے۔
سوین وانگ AWS میں ایک AI/ML ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ اس کے پاس مشین لرننگ، فنانشل انفارمیشن سروس اور اکنامکس میں بین الضابطہ تعلیم کا پس منظر ہے، اس کے ساتھ ساتھ ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز بنانے کے تجربے کے ساتھ جو حقیقی دنیا کے کاروباری مسائل کو حل کرتی ہیں۔ وہ گاہکوں کو صحیح کاروباری سوالات کی نشاندہی کرنے اور صحیح AI/ML حل تیار کرنے میں مدد کرتی ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ گانا اور کھانا پکانا پسند کرتی ہے۔
- 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/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-3-reliability/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- $UP
- 000
- 1
- 100
- 15٪
- 17
- 20
- 500
- 7
- a
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- بدسلوکی
- رفتار کو تیز تر
- مقبول
- ایڈجسٹ کریں
- کے مطابق
- اس کے مطابق
- اکاؤنٹ
- اکاؤنٹس
- درستگی
- حاصل
- کے پار
- عمل
- اعمال
- سرگرمیوں
- انکولی
- موافقت کرتا ہے
- اس کے علاوہ
- ایڈیشنل
- اضافی معلومات
- پتہ
- اپنانے
- فائدہ
- کو متاثر
- کے بعد
- AI
- AI خدمات
- AI / ML
- سیدھ کریں
- منسلک
- تمام
- مختص
- کی اجازت
- اجازت دے رہا ہے
- کی اجازت دیتا ہے
- اکیلے
- ساتھ
- بھی
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون کی تعریف
- ایمیزون ٹیکسٹ
- ایمیزون ویب سروسز
- ایمیزون ویب سروسز (AWS)
- کے درمیان
- an
- تجزیہ
- تجزیے
- اور
- جواب
- جواب
- اندازہ
- متوقع
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- درخواست
- درخواست کی ترقی
- ایپلی کیشنز
- اطلاقی
- کا اطلاق کریں
- درخواست دینا
- ارکیٹیکچرل
- فن تعمیر
- کیا
- علاقوں
- ارد گرد
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- مصنوعی انٹیلی جنس (AI)
- AS
- پہلو
- تشخیص کریں
- مدد
- منسلک
- At
- کرنے کی کوشش
- کوششیں
- اضافہ
- مصنف
- خود کار طریقے سے
- آٹومیٹڈ
- خود کار طریقے سے
- میشن
- دستیابی
- دستیاب
- سے اجتناب
- آگاہ
- AWS
- واپس
- پس منظر
- بیس
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- بن
- اس سے پہلے
- رویے
- فوائد
- BEST
- بہترین طریقوں
- کے درمیان
- بورڈ
- بورڈ کھیل
- کتاب
- دونوں
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر میں
- کاروبار
- لیکن
- by
- حساب
- فون
- کالز
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- اہلیت
- قبضہ
- کیس
- کیس اسٹڈی
- کیونکہ
- باعث
- چیلنجوں
- تبدیل
- تبدیل کر دیا گیا
- تبدیلیاں
- تبدیل کرنے
- کردار
- کردار کی پہچان
- انتخاب
- درجہ بندی
- کلائنٹ
- بادل
- کوڈ
- کوڈ
- کافی
- جمع
- یکجا
- انجام دیا
- کامن
- کمیونٹی
- اجزاء
- سمجھو
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر سائنس
- کمپیوٹر ویژن
- کانفرنس
- تشکیل شدہ
- کنکشن
- کنکشن
- غور کریں
- سمجھا
- متواتر
- مسلسل
- رکاوٹوں
- تعمیرات
- کھپت
- رابطہ کریں
- مواد
- جاری
- کنٹرول
- تبدیل
- صحیح طریقے سے
- خراب
- سرمایہ کاری مؤثر
- احاطہ
- احاطہ کرتا ہے
- تخلیق
- بنائی
- تخلیق
- CTO
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کے نقصان
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا اسٹوریج
- فیصلے
- گہری
- وضاحت
- کی وضاحت
- ڈگری
- ڈیمانڈ
- انحصار
- بیان کیا
- ڈیزائن
- ڈیزائن کے اصول
- نامزد
- ڈیزائن
- ڈیزائننگ
- تفصیلات
- اس بات کا تعین
- ترقی
- ترقی
- مختلف
- طول و عرض
- آفت
- بات چیت
- ڈوبکی
- دستاویز
- دستاویزات
- کیا
- چھوڑ
- گرا دیا
- کے دوران
- متحرک طور پر
- ہر ایک
- معاشیات
- تعلیم
- کارکردگی
- ہنر
- اور
- ای ایم ای اے
- چالو حالت میں
- کے قابل بناتا ہے
- احاطہ کرتا ہے
- خفیہ کردہ
- توانائی
- مشغول
- کافی
- افزودگی
- کو یقینی بنانے کے
- انٹرپرائز
- ماحولیات
- خرابی
- نقائص
- تخمینہ
- کا جائزہ لینے
- آخر میں
- سب کچھ
- تیار
- مثال کے طور پر
- مثال کے طور پر
- حد سے تجاوز کر
- متجاوز
- ایکسل
- رعایت
- امید
- توقع
- تجربہ
- ماہر
- ظالمانہ
- توسیع
- وسیع
- وسیع تجربہ
- نکالنے
- نکالنے
- عنصر
- FAIL
- ناکام
- ناکام رہتا ہے
- ناکامی
- ناکامیوں
- مشہور
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- میدان
- قطعات
- فائل
- فائلوں
- کی مالی اعانت
- مالی
- مالی معلومات
- پانچ
- لچک
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے بعد
- کے لئے
- فارمیٹ
- فارم
- ملا
- بنیادیں
- فریم ورک
- مفت
- سے
- مکمل
- افعال
- فعالیت
- مزید
- کھیل
- فرق
- جمع
- حاصل
- اہداف
- رہنمائی
- ہینڈل
- ہینڈلنگ
- ہارڈ
- ہے
- he
- مدد
- مدد
- مدد کرتا ہے
- اس کی
- اعلی
- انتہائی
- ان
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- انسانی
- خیالات
- شناخت
- if
- تصویر
- تصاویر
- اثر
- اثر انداز کرنا
- پر عملدرآمد
- نفاذ
- درآمد
- اہم
- اہم پہلو
- کو بہتر بنانے کے
- بہتر
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شامل
- شامل ہیں
- سمیت
- اضافہ
- اضافہ
- انڈیکیٹر
- صنعتوں
- متاثر ہوا
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- بصیرت
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- ذہین دستاویز پروسیسنگ
- ارادہ
- مفادات
- میں
- متعارف کرواتا ہے
- متعارف کرانے
- تعارف
- IOT
- IT
- میں
- ایوب
- سفر
- فوٹو
- رکھیں
- کلیدی
- جانا جاتا ہے
- زبان
- زبانیں
- لے آؤٹ
- جانیں
- سیکھنے
- قیادت
- کی وراست
- سطح
- زندگی کا دورانیہ
- کی طرح
- LIMIT
- لمیٹڈ
- محدود
- حدود
- رہ
- لاگ ان
- منطق
- بند
- سے محبت کرتا ہے
- لو
- مشین
- مشین لرننگ
- بنیادی طور پر
- برقرار رکھنے کے
- بنا
- انتظام
- انتظام
- بہت سے
- ریاضی
- زیادہ سے زیادہ
- مئی..
- اقدامات
- میکانزم
- نظام
- سے ملو
- پیمائش کا معیار
- مائیکروسافٹ
- شاید
- برا
- کم سے کم
- ML
- موڈ
- ماڈل
- ماڈل
- طریقوں
- کی نگرانی
- نگرانی
- مہینہ
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- ضروری
- نام
- قدرتی
- قدرتی زبان عملیات
- ضرورت ہے
- نیٹ ورک
- نیٹ ورک ٹریفک
- نئی
- ویزا
- اطلاعات
- تعداد
- مقصد
- مقاصد
- OCR
- of
- تجویز
- on
- ایک
- کام
- کام
- آپریشن
- آپریشنل
- آپریشنز
- آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن
- زیادہ سے زیادہ
- or
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- نتائج
- خطوط
- پیداوار
- پر
- صفحہ
- صفحات
- پیرامیٹر
- حصہ
- پارٹنر
- شراکت داروں کے
- حصے
- پاٹرن
- فی
- انجام دیں
- کارکردگی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- مدت
- پی ایچ ڈی
- ستون
- منصوبہ
- منصوبہ بندی
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹ
- ممکن
- پوسٹ
- ممکنہ
- پریکٹس
- طریقوں
- پیش
- کی روک تھام
- پچھلا
- پرائمری
- اصولوں پر
- مسائل
- طریقہ کار
- عمل
- عمل
- پروسیسنگ
- پیداوار
- پیشہ ورانہ
- منصوبے
- حفاظت
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- عوامی
- ازگر
- سوالات
- سوال
- سوالات
- اقتباس
- بلند
- شرح
- قیمتیں
- بلکہ
- پہنچ گئی
- پڑھیں
- پڑھنا
- حقیقی دنیا
- تسلیم
- سفارش
- سفارشات
- بازیافت
- وصولی
- کا حوالہ دیتے ہیں
- خطوں
- متعلقہ
- جاری
- وشوسنییتا
- قابل اعتماد
- ہٹاتا ہے
- مرمت
- دوبارہ
- نمائندے
- درخواست
- درخواستوں
- کی ضرورت
- ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- لچک
- لچکدار
- وسائل
- جواب
- جوابات
- نتائج کی نمائش
- کا جائزہ لینے کے
- -جائزہ لیا
- ٹھیک ہے
- خطرات
- منہاج القرآن
- قوانین
- رن
- چل رہا ہے
- توسیع پذیر
- منظرنامے
- سائنس
- sdk
- sdks
- تلاش
- دوسری
- سیکنڈ
- سیکشن
- شعبے
- محفوظ بنانے
- دیکھنا
- بھیجنے
- بھیجتا ہے
- سینئر
- علیحدہ
- سیریز
- بے سرور
- سروس
- سروسز
- مقرر
- کئی
- مشترکہ
- حصص
- وہ
- مختصر
- ہونا چاہئے
- شوز
- دستخط
- سادہ
- آسان بنانے
- ایک
- سائز
- سست روی۔
- ہموار
- سافٹ
- حل
- حل
- کچھ
- خالی جگہیں
- اسپیکر
- ماہر
- مخصوص
- خاص طور پر
- spikes
- اسپورٹس
- مراحل
- معیار
- شروع کریں
- شروع
- شروع ہوتا ہے
- حالت
- درجہ
- مراحل
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- سلک
- مطالعہ
- سٹائل
- کامیابی
- کامیاب
- اس طرح
- حمایت
- تائید
- امدادی
- اس بات کا یقین
- پائیدار
- ٹیکل
- لے لو
- لینے
- کاموں
- ٹیم
- ٹیکنیکل
- ٹیکنالوجی
- شرائط
- ٹیسٹ
- ٹیسٹنگ
- متن
- سے
- کہ
- ۔
- ان
- ان
- تو
- وہاں.
- یہ
- وہ
- چیزیں
- اس
- ان
- تین
- حد
- کے ذریعے
- تھرو پٹ
- ٹم
- وقت
- کرنے کے لئے
- ٹوکن
- بھی
- کے آلے
- کل
- ٹی پی
- ٹریک
- ٹریفک
- ٹریننگ
- معاملات
- علاج
- ٹرگر
- ٹرننگ
- عام طور پر
- کے تحت
- سمجھ
- نامعلوم
- جب تک
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- تازہ ترین معلومات
- استعمال
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- عام طور پر
- تصدیق کریں۔
- توثیق
- قیمت
- اقدار
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- ورژن
- ورژن
- نقطہ نظر
- چاہتے ہیں
- we
- ویب
- ویب خدمات
- اچھی طرح سے وضاحت کی
- جب
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- لفظ
- الفاظ
- کام
- کام کیا
- کام کا بہاؤ
- کام کے بہاؤ
- کام کر
- کام کرتا ہے
- سال
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ