یہ پوسٹ ڈیرل مارٹیس، ڈائریکٹر آف پروڈکٹ، سیلز فورس آئن اسٹائن AI کی شریک تصنیف ہے۔
سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ کے انضمام پر بحث کرنے والی سیریز کی یہ دوسری پوسٹ ہے۔ ایمیزون سیج میکرہے. میں حصہ 1، ہم یہ دکھاتے ہیں کہ کس طرح Salesforce Data Cloud اور Einstein Studio SageMaker کے ساتھ انضمام کاروباروں کو SageMaker کا استعمال کرتے ہوئے اپنے Salesforce ڈیٹا تک محفوظ طریقے سے رسائی حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے اور SageMaker پر میزبانی کردہ اینڈ پوائنٹس پر ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے لیے اس کے ٹولز کا استعمال کرتا ہے۔ سیلز فورس میں پیشین گوئیوں کو فعال کرنے کے لیے اختتامی پوائنٹس کو سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ میں رجسٹر کیا جاتا ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم مصنوعات کی سفارشات کے لیے آئن اسٹائن اسٹوڈیو کو استعمال کرنے کا طریقہ دکھانے کے لیے اس موضوع کو بڑھاتے ہیں۔ آپ اس انضمام کو روایتی ماڈلز کے ساتھ ساتھ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے لیے بھی استعمال کر سکتے ہیں۔
حل جائزہ
اس پوسٹ میں، ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کس طرح SageMaker میں ایک پیشین گوئی کرنے والا ماڈل بنایا جائے تاکہ تاریخی ڈیٹا جیسے کہ کسٹمر ڈیموگرافکس، مارکیٹنگ کی مصروفیات، اور Salesforce Data Cloud سے خریداری کی تاریخ کا استعمال کرکے اپنے صارفین کو اگلی بہترین پروڈکٹ کی سفارش کی جاسکے۔
ہم مندرجہ ذیل استعمال کرتے ہیں۔ نمونہ ڈیٹاسیٹ. اپنے ڈیٹا کلاؤڈ میں اس ڈیٹاسیٹ کو استعمال کرنے کے لیے، رجوع کریں۔ ڈیٹا کلاؤڈ میں ایمیزون S3 ڈیٹا اسٹریم بنائیں.
ماڈل بنانے کے لیے درج ذیل صفات کی ضرورت ہے۔
- کلب ممبر - اگر گاہک کلب کا رکن ہے۔
- مہم - وہ مہم جس کا گاہک حصہ ہے۔
- حالت - صارف جس ریاست یا صوبے میں رہتا ہے۔
- مہینہ - خریداری کا مہینہ
- کیس گنتی - گاہک کے ذریعہ اٹھائے گئے مقدمات کی تعداد
- کیس کی قسم کی واپسی۔ - آیا گاہک نے پچھلے سال کے اندر کوئی پروڈکٹ واپس کیا۔
- کیس کی قسم شپمنٹ کو نقصان پہنچا - آیا گاہک کو پچھلے سال میں کوئی کھیپ خراب ہوئی تھی۔
- منگنی کا سکور - صارف کی مصروفیت کی سطح (میلنگ مہمات کا جواب، آن لائن اسٹور میں لاگ ان، وغیرہ)
- دور - کمپنی کے ساتھ گاہک کے تعلقات کی مدت
- کلکس - خریداری سے پہلے ایک ہفتہ کے اندر گاہک کے کلکس کی اوسط تعداد
- ملاحظہ کیے گئے صفحات - صارفین کی جانب سے خریداری سے پہلے ایک ہفتے کے اندر صفحات کی اوسط تعداد
- پروڈکٹ خریدی گئی۔ - اصل پروڈکٹ خریدی گئی۔
- Id - ریکارڈ کی شناخت
- تاریخ وقت - ڈیٹاسیٹ کا ٹائم اسٹیمپ
مصنوعات کی سفارش کا ماڈل SageMaker پر بنایا گیا ہے اور اسے سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ میں ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ مندرجہ ذیل اقدامات مجموعی انضمام کو فعال کرنے کے لیے SageMaker for Salesforce میں شروع کی گئی نئی صلاحیتوں کو استعمال کرنے کا ایک جائزہ پیش کرتے ہیں:
- سیٹ کریں ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو Salesforce اور AWS اکاؤنٹ کے درمیان ڈومین اور OAuth
s. - کی نئی شروع کی گئی صلاحیت کا استعمال کریں۔ ایمیزون سیج میکر ڈیٹا رینگلر Salesforce Data Cloud کے لیے کنیکٹر Salesforce Data Cloud سے ڈیٹا کاپی کیے بغیر SageMaker میں ڈیٹا تیار کرنے کے لیے۔
- سیج میکر اسٹوڈیو میں ایک سفارشی ماڈل کو تربیتی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دیں جو سیج میکر ڈیٹا رینگلر کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا تھا۔
- سیج میکر ڈیٹا رینگلر کنٹینر اور تربیت یافتہ سفارشی ماڈل کنٹینر کو اس میں پیک کریں۔ ایک انفرنس پائپ لائن لہذا انفرنس کی درخواست وہی ڈیٹا تیار کرنے کے اقدامات کا استعمال کر سکتی ہے جو آپ نے تربیتی ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرنے کے لیے بنائے ہیں۔ ریئل ٹائم انفرنس کال ڈیٹا سب سے پہلے انفرنس پائپ لائن میں سیج میکر ڈیٹا رینگلر کنٹینر کو بھیجا جاتا ہے، جہاں اسے پہلے سے پروسیس کیا جاتا ہے اور پروڈکٹ کی سفارش کے لیے تربیت یافتہ ماڈل کو بھیجا جاتا ہے۔ اس عمل کے بارے میں مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ نیا - ایمیزون سیج میکر ڈیٹا رینگلر میں ریئل ٹائم اور بیچ انفرنس کے لیے سپورٹ متعارف کروا رہا ہے۔. اگرچہ ہم اپنی مثال میں ماڈل کو تربیت دینے کے لیے ایک مخصوص الگورتھم استعمال کرتے ہیں، لیکن آپ کوئی بھی الگورتھم استعمال کر سکتے ہیں جو آپ کو اپنے استعمال کے معاملے کے لیے مناسب لگے۔
- سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ انٹیگریشن کے لیے نئے لانچ کیے گئے SageMaker فراہم کردہ پراجیکٹ ٹیمپلیٹ کا استعمال کریں تاکہ درج ذیل ٹیمپلیٹس فراہم کر کے پچھلے مراحل کو لاگو کرنے کو ہموار کیا جا سکے۔
- ایک مثال نوٹ بک جس میں ڈیٹا کی تیاری، تعمیر، تربیت، اور ماڈل کا اندراج دکھایا گیا ہے۔
- سیج میکر نے سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ انٹیگریشن کے لیے پروجیکٹ ٹیمپلیٹ فراہم کیا، جو انفرنس پائپ لائن ماڈل کی میزبانی کرنے والے سیج میکر اینڈ پوائنٹ کو خودکار بناتا ہے۔ جب میں ماڈل کا ایک ورژن ایمیزون سیج میکر ماڈل رجسٹری منظور کیا جاتا ہے، اختتامی نقطہ کے ساتھ ایک API کے طور پر سامنے آتا ہے۔ ایمیزون API گیٹ وے اپنی مرضی کے مطابق سیلز فورس JSON ویب ٹوکن (JWT) اتھارٹی کا استعمال کرتے ہوئے API گیٹ وے کو Salesforce Data Cloud کو JWT ٹوکن کا استعمال کرتے ہوئے SageMaker اینڈ پوائنٹ کے خلاف پیشین گوئیاں کرنے کی اجازت دینے کی ضرورت ہے جسے Salesforce Salesforce سے پیشین گوئیاں کرتے وقت درخواست کے ساتھ تخلیق اور پاس کرتا ہے۔ جے ڈبلیو ٹی OpenID Connect (OIDC) اور OAuth 2.0 فریم ورک کے ایک حصے کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے اپنے APIs تک کلائنٹ کی رسائی کو محدود کرنے کے لیے۔
- آپ کے API بنانے کے بعد، ہم سیلز فورس آئن اسٹائن اسٹوڈیو میں ماڈل اینڈ پوائنٹ کو رجسٹر کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ ہدایات کے لیے، رجوع کریں۔ آئن اسٹائن اسٹوڈیو کے ساتھ سیلز فورس میں اپنے AI ماڈلز لائیں۔
مندرجہ ذیل خاکہ حل کے فن تعمیر کی وضاحت کرتا ہے۔
سیج میکر اسٹوڈیو ڈومین بنائیں
سب سے پہلے، سیج میکر اسٹوڈیو ڈومین بنائیں۔ ہدایات کے لیے، رجوع کریں۔ ایمیزون سیج میکر ڈومین پر آن بورڈ. آپ کو ڈومین آئی ڈی اور ایگزیکیوشن رول کو نوٹ کرنا چاہیے جو بنایا گیا ہے اور آپ کے صارف پروفائل کے ذریعے استعمال کیا جائے گا۔ آپ بعد کے مراحل میں اس کردار میں اجازتیں شامل کرتے ہیں۔
مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ وہ ڈومین دکھاتا ہے جسے ہم نے اس پوسٹ کے لیے بنایا ہے۔
مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ اس پوسٹ کے لیے مثال صارف پروفائل دکھاتا ہے۔
سیلز فورس سے منسلک ایپ سیٹ کریں۔
اگلا، ہم SageMaker Studio سے Salesforce Data Cloud تک OAuth کے بہاؤ کو فعال کرنے کے لیے Salesforce سے منسلک ایپ بناتے ہیں۔ درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- Salesforce میں لاگ ان کریں اور نیویگیٹ کریں۔ سیٹ اپ.
- کے لئے تلاش کریں اے پی پی مینیجر اور ایک نئی منسلک ایپ بنائیں۔
- درج ذیل ان پٹ فراہم کریں:
- کے لئے منسلک ایپ کا نام، ایک نام درج کریں۔
- کے لئے API کا نام، بطور ڈیفالٹ چھوڑ دیں (یہ خود بخود آباد ہوجاتا ہے)۔
- کے لئے ای میل سے رابطہ کریں، اپنا رابطہ ای میل پتہ درج کریں۔
- منتخب کریں OAuth کی ترتیبات کو فعال کریں۔.
- کے لئے کال بیک URL، داخل کریں
https://<domain-id>.studio.<region>.sagemaker.aws/jupyter/default/lab
، اور وہ ڈومین ID فراہم کریں جو آپ نے SageMaker ڈومین اور اپنے SageMaker ڈومین کا علاقہ بناتے وقت حاصل کیا تھا۔
- کے تحت منتخب کردہ OAuth دائرہ کارمندرجہ ذیل کو اس سے منتقل کریں۔ دستیاب OAuth اسکوپس کرنے کے لئے منتخب کردہ OAuth دائرہ کار اور منتخب کریں محفوظ کریں:
- APIs (api) کے ذریعے صارف کے ڈیٹا کا نظم کریں
- کسی بھی وقت درخواستیں انجام دیں (
refresh_token
,offline_access
) - Salesforce Data Cloud ڈیٹا (Data Cloud_query_api) پر ANSI SQL استفسارات انجام دیں
- سیلز فورس کسٹمر ڈیٹا پلیٹ فارم پروفائل ڈیٹا کا نظم کریں (Data Cloud_profile_api
- شناختی URL سروس تک رسائی حاصل کریں (ID، پروفائل، ای میل، پتہ، فون)
- منفرد صارف شناخت کنندگان تک رسائی حاصل کریں (
openid
)
منسلک ایپ بنانے کے بارے میں مزید معلومات کے لیے، رجوع کریں۔ ایک منسلک ایپ بنائیں.
- منسلک ایپ پر واپس جائیں اور نیویگیٹ کریں۔ صارفین کی کلید اور راز.
- میں سے انتخاب کریں صارفین کی تفصیلات کا نظم کریں۔.
- کلید اور راز کاپی کریں۔
آپ کو یہاں دو عنصر کی توثیق کے حصے کے طور پر اپنے Salesforce org میں لاگ ان کرنے کے لیے کہا جا سکتا ہے۔
- پر واپس نیویگیٹ کریں۔ منسلک ایپس کا نظم کریں۔ صفحہ.
- اپنی بنائی ہوئی منسلک ایپ کھولیں اور منتخب کریں۔ انتظام کریں.
- میں سے انتخاب کریں پالیسیوں میں ترمیم کریں۔ اور تبدیل کریں آئی پی ریلیکسیشن کرنے کے لئے آئی پی پابندیوں میں نرمی کریں۔، پھر اپنی ترتیبات کو محفوظ کریں۔
سیج میکر کی اجازتوں اور لائف سائیکل کے اصولوں کو ترتیب دیں۔
اس سیکشن میں، ہم سیج میکر کی اجازتوں اور لائف سائیکل مینجمنٹ کے اصولوں کو ترتیب دینے کے مراحل سے گزرتے ہیں۔
AWS سیکرٹس مینیجر میں ایک راز بنائیں
اپنی Salesforce سے منسلک ایپ سے اسناد کو اسٹور کرکے Salesforce Data Cloud کے ساتھ OAuth انضمام کو فعال کریں۔ AWS سیکرٹس مینیجر:
- سیکرٹس مینیجر کنسول پر، منتخب کریں۔ ایک نیا راز ذخیرہ کریں۔.
- منتخب کریں راز کی دوسری قسم.
- درج ذیل کلیدی قدر کے جوڑوں کے ساتھ اپنا راز بنائیں:
- کلید کے ساتھ ایک ٹیگ شامل کریں۔
sagemaker:partner
اور آپ کی قیمت کا انتخاب۔ - راز کو محفوظ کریں اور راز کے ARN کو نوٹ کریں۔
سیج میکر لائف سائیکل اصول ترتیب دیں۔
سیج میکر اسٹوڈیو ڈومین پر عمل درآمد کے کردار کی ضرورت ہوگی۔ AWS شناخت اور رسائی کا انتظام (IAM) پچھلے مرحلے میں بنائے گئے راز تک رسائی کی اجازت۔ مزید معلومات کے لیے رجوع کریں۔ کردار بنانا اور پالیسیاں منسلک کرنا (کنسول).
- IAM کنسول پر، درج ذیل پالیسیوں کو ان کے متعلقہ کرداروں سے منسلک کریں (یہ کردار SageMaker پروجیکٹ کے ذریعے تعیناتی کے لیے استعمال کیے جائیں گے):
- پالیسی شامل کریں۔
AmazonSageMakerPartnerServiceCatalogProductsCloudFormationServiceRolePolicy
خدمت کے کردار میںAmazonSageMakerServiceCatalogProductsCloudformationRole
. - پالیسی شامل کریں۔
AmazonSageMakerPartnerServiceCatalogProductsApiGatewayServiceRolePolicy
خدمت کے کردار میںAmazonSageMakerServiceCatalogProductsApiGatewayRole
. - پالیسی شامل کریں۔
AmazonSageMakerPartnerServiceCatalogProductsLambdaServiceRolePolicy
خدمت کے کردار میںAmazonSageMakerServiceCatalogProductsLambdaRole
.
- پالیسی شامل کریں۔
- IAM کنسول پر، SageMaker ڈومین ایگزیکیوشن رول پر جائیں۔
- میں سے انتخاب کریں اجازتیں شامل کریں۔ اور منتخب کریں ایک ان لائن پالیسی بنائیں.
- JSON پالیسی ایڈیٹر میں درج ذیل پالیسی درج کریں:
سیج میکر اسٹوڈیو لائف سائیکل ترتیب شیل اسکرپٹ فراہم کرتا ہے جو نوٹ بک بننے یا شروع ہونے پر چلتا ہے۔ لائف سائیکل کنفیگریشن کا استعمال راز کو بازیافت کرنے اور اسے سیج میکر رن ٹائم میں درآمد کرنے کے لیے کیا جائے گا۔
- سیج میکر کنسول پر، منتخب کریں۔ لائف سائیکل کنفیگریشنز نیوی گیشن پین میں.
- میں سے انتخاب کریں کنفیگریشن بنائیں.
- پہلے سے طے شدہ انتخاب کو چھوڑ دیں۔ Jupyter سرور ایپ اور منتخب کریں اگلے.
- ترتیب کو ایک نام دیں۔
- ایڈیٹر میں درج ذیل اسکرپٹ درج کریں، جو راز آپ نے پہلے بنایا تھا اس کے لیے ARN فراہم کریں:
- میں سے انتخاب کریں جمع کرائیں لائف سائیکل ترتیب کو بچانے کے لیے۔
- میں سے انتخاب کریں ڈومینز نیویگیشن پین میں اور اپنا ڈومین کھولیں۔
- پر ماحولیات ٹیب، منتخب کریں منسلک کریں اپنی لائف سائیکل کنفیگریشن کو منسلک کرنے کے لیے۔
- لائف سائیکل کنفیگریشن کا انتخاب کریں جسے آپ نے بنایا اور منتخب کریں۔ ڈومین سے منسلک کریں۔.
- میں سے انتخاب کریں ڈیفالٹ کے طور پر مقرر.
اگر آپ سیج میکر اسٹوڈیو میں واپس آنے والے صارف ہیں، تو یہ یقینی بنانے کے لیے کہ Salesforce Data Cloud فعال ہے، تازہ ترین Jupyter اور SageMaker ڈیٹا رینگلر کرنل میں اپ گریڈ کریں۔.
یہ AI اور مشین لرننگ (ML) ماڈلز بنانے کے لیے Salesforce Data Cloud سے SageMaker Studio تک ڈیٹا تک رسائی کو فعال کرنے کے لیے سیٹ اپ کو مکمل کرتا ہے۔
سیج میکر پروجیکٹ بنائیں
حل کا استعمال شروع کرنے کے لیے، پہلے اس کا استعمال کرتے ہوئے ایک پروجیکٹ بنائیں ایمیزون سیج میکر پروجیکٹس. درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- سیج میکر اسٹوڈیو میں، نیچے تعینات۔ نیویگیشن پین میں، منتخب کریں۔ منصوبوں کی تفصیل.
- میں سے انتخاب کریں منصوبے بنائیں.
- نامی پروجیکٹ ٹیمپلیٹ کا انتخاب کریں۔ سیلز فورس کے لیے ماڈل کی تعیناتی۔.
- میں سے انتخاب کریں پروجیکٹ ٹیمپلیٹ کو منتخب کریں۔.
- اپنے پروجیکٹ کے لیے ایک نام اور اختیاری تفصیل درج کریں۔
- ماڈل گروپ کا نام درج کریں۔
- سیکریٹ مینیجر راز کا نام درج کریں جو آپ نے پہلے بنایا تھا۔
- میں سے انتخاب کریں منصوبے بنائیں.
پروجیکٹ کو شروع ہونے میں 1-2 منٹ لگ سکتے ہیں۔
آپ دو نئے ذخیرے دیکھ سکتے ہیں۔ پہلا نمونہ نوٹ بک کے لیے ہے جسے آپ SageMaker ماڈل رجسٹری میں ماڈلز کو تیار کرنے، تربیت دینے، تخلیق کرنے اور رجسٹر کرنے کے لیے جیسا ہے یا حسب ضرورت استعمال کر سکتے ہیں۔ دوسرا ذخیرہ ماڈل کی تعیناتی کو خودکار کرنے کے لیے ہے، جس میں سیج میکر اینڈ پوائنٹ کو بطور API بے نقاب کرنا شامل ہے۔
- میں سے انتخاب کریں کلون ریپو دونوں نوٹ بک کے لیے۔
اس پوسٹ کے لیے، ہم پروڈکٹ کی سفارش کی مثال استعمال کرتے ہیں، جو کہ میں پایا جا سکتا ہے۔ sagemaker-<YOUR-PROJECT-NAME>-p-<YOUR-PROJECT-ID>-example-nb/product-recommendation
ڈائریکٹری جسے آپ نے ابھی کلون کیا ہے۔ اس سے پہلے کہ ہم پروڈکٹ-recommendation.ipynb نوٹ بک چلائیں، آئیے SageMaker Data Wrangler کا استعمال کرتے ہوئے تربیتی ڈیٹا بنانے کے لیے کچھ ڈیٹا کی تیاری کریں۔
سیج میکر ڈیٹا رینگلر کے ساتھ ڈیٹا تیار کریں۔
درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- سیج میکر اسٹوڈیو میں، پر فائل مینو، منتخب کریں نئی اور ڈیٹا رینگلر کا بہاؤ.
- ڈیٹا فلو بنانے کے بعد، ٹیب کو منتخب کریں (دائیں کلک کریں) اور منتخب کریں۔ نام تبدیل کریں فائل کا نام تبدیل کرنے کے لیے۔
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹا درآمد کریں۔.
- میں سے انتخاب کریں کنکشن بنائیں.
- میں سے انتخاب کریں سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ.
- کے لئے نام، داخل کریں
salesforce-data-cloud-sagemaker-connection
. - کے لئے Salesforce org URL، اپنا Salesforce org URL درج کریں۔
- میں سے انتخاب کریں محفوظ کریں + جڑیں۔.
- ڈیٹا ایکسپلورر ویو میں، سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ سے ٹیبلز کو منتخب کریں اور ان کا پیش نظارہ کریں تاکہ مطلوبہ ڈیٹاسیٹ کو نکالنے کے لیے استفسار بنایا جا سکے۔
- آپ کا استفسار نیچے کی طرح نظر آئے گا اور آپ اس ٹیبل کا نام استعمال کر سکتے ہیں جو آپ نے Salesforce Data Cloud میں ڈیٹا اپ لوڈ کرتے وقت استعمال کیا تھا۔
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹاسیٹ بنائیں.
ڈیٹا سیٹ بنانے میں کچھ وقت لگ سکتا ہے۔
ڈیٹا فلو ویو میں، اب آپ بصری گراف میں شامل ایک نیا نوڈ دیکھ سکتے ہیں۔
ڈیٹا کوالٹی اور بصیرت کی رپورٹس بنانے کے لیے آپ SageMaker Data Wrangler کو کس طرح استعمال کر سکتے ہیں اس بارے میں مزید معلومات کے لیے، دیکھیں ڈیٹا اور ڈیٹا کے معیار پر بصیرت حاصل کریں۔.
سیج میکر ڈیٹا رینگلر 300 سے زیادہ بلٹ ان تبدیلیاں پیش کرتا ہے۔ اس مرحلے میں، ہم ان میں سے کچھ تبدیلیوں کو ML ماڈل کے لیے ڈیٹا سیٹ تیار کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ان تبدیلیوں کو لاگو کرنے کے بارے میں تفصیلی ہدایات کے لیے، ملاحظہ کریں۔ ڈیٹا کو تبدیل کریں۔.
- استعمال کریں کالموں کا نظم کریں۔ کے ساتھ قدم ڈراپ کالم کالم چھوڑنے کے لیے تبدیل کریں۔
id__c
. - استعمال کریں ہینڈل غائب ہے۔ کے ساتھ قدم ڈراپ غائب مختلف خصوصیات کے لیے لاپتہ اقدار کے ساتھ قطاروں کو چھوڑنے میں تبدیل کریں۔ ہم اس تبدیلی کو تمام کالموں پر لاگو کرتے ہیں۔
- کے لیے واضح قدریں تخلیق کرنے کے لیے حسب ضرورت تبدیلی کا مرحلہ استعمال کریں۔
state__c
,case_count__c
، اورtenure
خصوصیات. اس تبدیلی کے لیے درج ذیل کوڈ کا استعمال کریں: - استعمال کریں عمل عددی کے ساتھ قدم اسکیل اقدار تبدیل کریں اور منتخب کریں معیاری اسکیلر پیمانے کے
clicks__c
,engagement__score
، اورpages__visited__c
کی خصوصیات. - استعمال کریں واضح انکوڈ کریں۔ کے ساتھ قدم ایک گرم انکوڈ زمرہ واری ایبلز کو عددی میں تبدیل کرنے کے لیے تبدیل کریں۔
case__type__return___c
,case__type_shipment__damaged
,month__c
,club__member__c
، اورcampaign__c
خصوصیات (سوائے تمام خصوصیاتclicks__c
,engagement__score
,pages__visited__c
، اورproduct_purchased__c
).
ماڈل کی تعمیر، تربیت، اور تعیناتی۔
ماڈل کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- SageMaker پروجیکٹ پر واپس جائیں، product-recommendation.ipynb نوٹ بک کھولیں، اور SageMaker ڈیٹا رینگلر کنفیگریشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو پری پروسیس کرنے کے لیے ایک پروسیسنگ جاب چلائیں۔
- ماڈل کو تربیت دینے کے لیے نوٹ بک میں درج مراحل پر عمل کریں اور اسے SageMaker ماڈل رجسٹری میں رجسٹر کریں۔
- اس بات کو یقینی بنائیں کہ ماڈل گروپ کا نام اس ماڈل گروپ کے نام سے مماثل ہو جو آپ نے SageMaker پروجیکٹ بناتے وقت استعمال کیا تھا۔
ماڈل گروپ کا نام تلاش کرنے کے لیے، SageMaker پروجیکٹ کو کھولیں جو آپ نے پہلے بنایا تھا اور اس پر تشریف لے جائیں۔ ترتیبات ٹیب.
اسی طرح، نوٹ بک میں دی گئی فلو فائل کا اس فلو فائل کے نام سے مماثل ہونا چاہیے جو آپ نے پہلے بنایا تھا۔
- اس پوسٹ کے لیے، ہم نے استعمال کیا۔
product-recommendation
ماڈل گروپ کے نام کے طور پر، لہذا ہم اس کے ساتھ نوٹ بک کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔project-recommendation
نوٹ بک میں ماڈل گروپ کے نام کے طور پر۔
نوٹ بک چلانے کے بعد، تربیت یافتہ ماڈل کو ماڈل رجسٹری میں رجسٹر کیا جاتا ہے۔ ماڈل رجسٹری کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، رجوع کریں۔ ماڈل رجسٹری کے ساتھ ماڈلز کو رجسٹر اور تعینات کریں۔.
- آپ نے جو ماڈل ورژن بنایا ہے اسے منتخب کریں اور اس کی حیثیت کو اپ ڈیٹ کریں۔ منظوری دے دی.
اب جب کہ آپ نے رجسٹرڈ ماڈل کو منظوری دے دی ہے، SageMaker Salesforce پروجیکٹ کی تعیناتی کا مرحلہ فراہم کرے گا اور متحرک کرے گا۔ AWS کوڈ پائپ لائن.
CodePipeline میں SageMaker ڈیٹا رینگلر پری پروسیسنگ کے مراحل اور تربیت یافتہ ماڈل پر مشتمل تخمینے کے لیے SageMaker اینڈ پوائنٹ بنانے اور تعینات کرنے کے اقدامات ہیں۔ اختتامی نقطہ کو API گیٹ وے کے ذریعے سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ کو API کے طور پر ظاہر کیا جائے گا۔ مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ پائپ لائن کو ظاہر کرتا ہے Sagemaker-salesforce-product-recommendation-xxxxx
. ہم آپ کو اینڈ پوائنٹس اور API بھی دکھاتے ہیں جو Salesforce کے لیے SageMaker پروجیکٹ کے ذریعے تخلیق کیے جاتے ہیں۔
اگر آپ چاہیں تو، آپ CodePipeline deploy step پر ایک نظر ڈال سکتے ہیں، جو استعمال کرتا ہے۔ AWS کلاؤڈ فارمیشن اپنی مرضی کے مطابق JWT مصنف کے ساتھ SageMaker اینڈ پوائنٹ اور API گیٹ وے بنانے کے لیے اسکرپٹس۔
پائپ لائن کی تعیناتی مکمل ہونے پر، آپ SageMaker کنسول پر SageMaker اینڈ پوائنٹ تلاش کر سکتے ہیں۔
آپ API گیٹ وے کنسول پر پروجیکٹ ٹیمپلیٹ کے ذریعہ تخلیق کردہ API گیٹ وے کو دریافت کر سکتے ہیں۔
API گیٹ وے URL تلاش کرنے کے لیے لنک کا انتخاب کریں۔
آپ JWT کے مجاز کی تفصیلات منتخب کر کے حاصل کر سکتے ہیں۔ اجازت دینے والے API گیٹ وے کنسول پر۔ آپ پر بھی جا سکتے ہیں۔ او ڈبلیو ایس لامبڈا۔ پروجیکٹ ٹیمپلیٹ کے ذریعہ تیار کردہ لیمبڈا فنکشن کے کوڈ کا جائزہ لینے کے لئے کنسول۔
آئن سٹائن اسٹوڈیو سے API کی درخواست کرتے وقت استعمال کیا جانے والا اسکیما دریافت کرنے کے لیے، منتخب کریں۔ معلومات ماڈل رجسٹری کے نیویگیشن پین میں۔ آپ دیکھیں گے کہ ایک ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3) میٹا ڈیٹا فائل سے لنک۔ لنک کو ایک نئے براؤزر ٹیب URL میں کاپی اور پیسٹ کریں۔
آئیے فائل کو ڈاؤن لوڈ کیے بغیر دیکھتے ہیں۔ فائل کی تفصیلات کے صفحے پر، منتخب کریں۔ اعتراض کے اعمال مینو اور منتخب کریں S3 سلیکٹ کے ساتھ استفسار کریں۔.
میں سے انتخاب کریں ایس کیو ایل استفسار چلائیں۔ اور API گیٹ وے یو آر ایل اور اسکیما کو نوٹ کریں کیونکہ آئن سٹائن اسٹوڈیو کے ساتھ رجسٹر ہوتے وقت آپ کو اس معلومات کی ضرورت ہوگی۔ اگر آپ کو ایک نظر نہیں آتا ہے۔ APIGWURL
کلید، یا تو ماڈل منظور نہیں ہوا، تعیناتی ابھی جاری ہے، یا تعیناتی ناکام ہو گئی۔
پیشین گوئیوں کے لیے Salesforce Einstein Studio API استعمال کریں۔
Salesforce Einstein Studio Salesforce ڈیٹا کلاؤڈ میں ایک نیا اور مرکزی تجربہ ہے جسے ڈیٹا سائنس اور انجینئرنگ ٹیمیں آسانی سے اپنے روایتی ماڈلز اور جنریٹو AI میں استعمال ہونے والے LLMs تک رسائی حاصل کرنے کے لیے استعمال کر سکتی ہیں۔ اگلا، ہم API URL کو ترتیب دیتے ہیں اور client_id
جسے آپ سیلزفورس آئن اسٹائن اسٹوڈیو میں پہلے سیکرٹس مینیجر میں سیٹ کرتے ہیں تاکہ سیلز فورس آئن اسٹائن اسٹوڈیو میں ماڈل انفرنسز کو رجسٹر کریں اور استعمال کریں۔ ہدایات کے لیے، رجوع کریں۔ آئن اسٹائن اسٹوڈیو کے ساتھ سیلز فورس میں اپنے AI ماڈلز لائیں۔.
صاف کرو
سیج میکر پروجیکٹ کے ذریعہ بنائے گئے تمام وسائل کو حذف کرنے کے لیے، پروجیکٹ کے صفحے پر، منتخب کریں۔ عمل مینو اور منتخب کریں خارج کر دیں.
CodePipeline کے ذریعہ بنائے گئے وسائل (API گیٹ وے اور سیج میکر اینڈ پوائنٹ) کو حذف کرنے کے لیے، AWS CloudFormation کنسول پر جائیں اور بنائے گئے اسٹیک کو حذف کریں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے بتایا کہ آپ کس طرح سیج میکر ڈیٹا رینگلر کا استعمال کرتے ہوئے سیج میکر اسٹوڈیو میں ایم ایل ماڈلز کو تیار اور تربیت دے سکتے ہیں تاکہ وہ ڈیٹا درآمد اور تیار کر سکیں جو سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ پر ہوسٹ کیا جاتا ہے اور سیج میکر ڈیٹا رینگلر میں نئے لانچ کیے گئے سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ JDBC کنیکٹر کا استعمال کر سکتے ہیں۔ سیج میکر میں پارٹی سیلز فورس ٹیمپلیٹ نے سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ انٹیگریشن کے لیے پروجیکٹ ٹیمپلیٹ فراہم کیا۔ Salesforce کے لیے SageMaker پروجیکٹ ٹیمپلیٹ آپ کو ماڈل کو تعینات کرنے اور اینڈ پوائنٹ بنانے اور رجسٹرڈ ماڈل کے لیے API کو محفوظ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس کے بعد آپ اپنے کاروباری استعمال کے معاملات کے لیے Salesforce Einstein Studio میں پیشین گوئیاں کرنے کے لیے API کا استعمال کرتے ہیں۔
اگرچہ ہم نے پروڈکٹ کی سفارش کی مثال استعمال کرتے ہوئے اینڈ ٹو اینڈ انٹیگریشن کو لاگو کرنے کے اقدامات کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال کیا، آپ Salesforce کے لیے SageMaker پروجیکٹ ٹیمپلیٹ کا استعمال کر سکتے ہیں تاکہ SageMaker کے کسی بھی روایتی ماڈل اور LLM کے لیے اینڈ پوائنٹ اور API تخلیق کیا جا سکے جو SageMaker میں رجسٹرڈ ہے۔ ماڈل رجسٹری ہم یہ دیکھنے کے منتظر ہیں کہ آپ Salesforce Data Cloud کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے SageMaker میں کیا بناتے ہیں اور SageMaker کے میزبان ML ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے اپنی Salesforce ایپلیکیشنز کو بااختیار بناتے ہیں!
یہ پوسٹ سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ اور سیج میکر انضمام کے سلسلے کا تسلسل ہے۔ ایک اعلیٰ سطحی جائزہ کے لیے اور کاروباری اثرات کے بارے میں مزید جاننے کے لیے جو آپ اس انضمام کے طریقہ کار سے بنا سکتے ہیں، ملاحظہ کریں حصہ 1.
اضافی وسائل
مصنفین کے بارے میں
ڈیرل مارٹس سیلز فورس ڈیٹا کلاؤڈ میں آئن اسٹائن اسٹوڈیو کے پروڈکٹ کے ڈائریکٹر ہیں۔ اس کے پاس AI/ML اور کلاؤڈ سلوشنز سمیت انٹرپرائز صارفین کے لیے عالمی معیار کے حل کی منصوبہ بندی، تعمیر، لانچنگ اور ان کا انتظام کرنے کا 10 سال سے زیادہ کا تجربہ ہے۔ اس سے قبل وہ نیویارک شہر میں مالیاتی خدمات کی صنعت میں کام کر چکے ہیں۔ اس کی پیروی کریں۔ https://www.linkedin.com/in/darylmartis.
رچنا چڈا AWS میں اسٹریٹجک اکاؤنٹس میں ایک پرنسپل سولیوشن آرکیٹیکٹ AI/ML ہے۔ رچنا ایک پر امید ہیں جو اس بات پر یقین رکھتی ہیں کہ AI کا اخلاقی اور ذمہ دارانہ استعمال مستقبل میں معاشرے کو بہتر بنا سکتا ہے اور معاشی اور سماجی خوشحالی لا سکتا ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، رچنا اپنے خاندان کے ساتھ وقت گزارنا، پیدل سفر کرنا اور موسیقی سننا پسند کرتی ہے۔
Ife سٹیورٹ AWS میں اسٹریٹجک ISV طبقہ میں ایک پرنسپل سولیوشن آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ Salesforce اور AWS میں مربوط صارفین کے تجربات کو بنانے میں مدد کے لیے گزشتہ 2 سالوں سے Salesforce Data Cloud کے ساتھ منسلک ہے۔ Ife ٹیکنالوجی میں 10 سال سے زیادہ کا تجربہ رکھتا ہے۔ وہ ٹیکنالوجی کے میدان میں تنوع اور شمولیت کی حامی ہیں۔
دھرمیندر کمار رائے (ڈی کے رائے) ایک سینئر ڈیٹا آرکیٹیکٹ، ڈیٹا لیک اور AI/ML جو اسٹریٹجک صارفین کی خدمت کرتا ہے۔ وہ صارفین کے ساتھ مل کر یہ سمجھنے کے لیے کام کرتا ہے کہ کس طرح AWS مسائل کو حل کرنے میں ان کی مدد کر سکتا ہے، خاص طور پر AI/ML اور تجزیاتی جگہ میں۔ DK کے پاس صنعتی عمودی کی ایک رینج میں ڈیٹا پر مبنی حل تیار کرنے میں کئی سالوں کا تجربہ ہے، بشمول ہائی ٹیک، FinTech، انشورنس، اور صارفین کو درپیش ایپلی کیشنز۔
مارک کارپ سیج میکر سروس ٹیم کے ساتھ ایک ایم ایل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ گاہک کو پیمانے پر ایم ایل ورک بوجھ کو ڈیزائن کرنے، تعینات کرنے اور ان کا انتظام کرنے میں مدد کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ اپنے فارغ وقت میں، وہ سفر کرنے اور نئی جگہوں کی تلاش کا لطف اٹھاتا 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۔ آٹوموٹو / ای وی، کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- بلاک آفسیٹس۔ ماحولیاتی آفسیٹ ملکیت کو جدید بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-the-amazon-sagemaker-and-salesforce-data-cloud-integration-to-power-your-salesforce-apps-with-ai-ml/
- : ہے
- : ہے
- :کہاں
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 14
- 30
- 7
- 8
- 9
- a
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹس
- کے پار
- عمل
- اعمال
- اصل
- شامل کریں
- شامل کیا
- پتہ
- وکیل
- کے خلاف
- AI
- اے آئی ماڈلز
- AI / ML
- یلگورتم
- تمام
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- اگرچہ
- ایمیزون
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- تجزیاتی
- اور
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- APIs
- اپلی کیشن
- ایپلی کیشنز
- کا اطلاق کریں
- نقطہ نظر
- مناسب
- کی منظوری دے دی
- ایپس
- فن تعمیر
- کیا
- AS
- At
- منسلک کریں
- اوصاف
- کی توثیق
- خودکار
- خود کار طریقے سے
- خودکار
- اوسط
- AWS
- AWS کلاؤڈ فارمیشن
- واپس
- BE
- کیونکہ
- رہا
- اس سے پہلے
- خیال ہے
- نیچے
- BEST
- کے درمیان
- دونوں
- لانے
- براؤزر
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر
- تعمیر میں
- کاروبار
- کاروبار
- by
- فون
- مہم
- مہمات
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- صلاحیت
- پر قبضہ کر لیا
- کیس
- مقدمات
- CAT
- مرکزی
- تبدیل
- انتخاب
- میں سے انتخاب کریں
- منتخب کریں
- شہر
- کلائنٹ
- قریب سے
- بادل
- کلب
- کوڈ
- کالم
- کالم
- مکمل
- مکمل کرتا ہے
- شرط
- ترتیب
- رابطہ قائم کریں
- منسلک
- کنسول
- صارفین
- رابطہ کریں
- کنٹینر
- جاری
- تبدیل
- کاپی
- تخلیق
- بنائی
- پیدا
- تخلیق
- اسناد
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- کسٹمر کا ڈیٹا
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تک رسائی
- ڈیٹا لیک
- ڈیٹا پلیٹ فارم
- ڈیٹا کی تیاری
- ڈیٹا سائنس
- پہلے سے طے شدہ
- آبادی
- مظاہرہ
- تعیناتی
- تعینات
- تعیناتی
- تفصیل
- ڈیزائن
- تفصیلی
- تفصیلات
- ڈائریکٹر
- دریافت
- بات چیت
- تنوع
- تنوع اور شمولیت
- do
- ڈومین
- نہیں
- نیچے
- چھوڑ
- اس سے قبل
- آسانی سے
- اقتصادی
- ایڈیٹر
- اثر
- آئنسٹائن
- یا تو
- ای میل
- بااختیار
- کو چالو کرنے کے
- چالو حالت میں
- کے قابل بناتا ہے
- آخر سے آخر تک
- اختتام پوائنٹ
- مصروف
- مصروفیت
- مصروفیات
- انجنیئرنگ
- کو یقینی بنانے کے
- درج
- انٹرپرائز
- خاص طور پر
- اخلاقی
- مثال کے طور پر
- اس کے علاوہ
- پھانسی
- توسیع
- تجربہ
- تجربات
- وضاحت کی
- تلاش
- ایکسپلورر
- ایکسپلور
- ظاہر
- نکالنے
- ناکام
- خاندان
- خصوصیات
- میدان
- فائل
- مالی
- مالیاتی خدمات
- مل
- فن ٹیک
- پہلا
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے بعد
- کے لئے
- آگے
- ملا
- سے
- تقریب
- افعال
- مستقبل
- گیٹ وے
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- دے دو
- Go
- گراف
- گروپ
- تھا
- ہے
- he
- مدد
- مدد
- اس کی
- یہاں
- اعلی سطحی
- اسے
- ان
- تاریخی
- تاریخ
- میزبانی کی
- ہوسٹنگ
- کس طرح
- کیسے
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- ID
- شناخت کار
- شناختی
- if
- وضاحت کرتا ہے
- اثر
- پر عملدرآمد
- پر عمل درآمد
- درآمد
- کو بہتر بنانے کے
- in
- شامل ہیں
- سمیت
- شمولیت
- صنعت
- معلومات
- شروع
- آدانوں
- بصیرت
- ہدایات
- انشورنس
- ضم
- انضمام
- میں
- متعارف کرانے
- IP
- IT
- میں
- ایوب
- فوٹو
- JSON
- صرف
- Jwt
- کلیدی
- جھیل
- زبان
- بڑے
- آخری
- تازہ ترین
- شروع
- شروع
- جانیں
- سیکھنے
- چھوڑ دو
- سطح
- زندگی کا دورانیہ
- کی طرح
- پسند
- LINK
- لنکڈ
- سن
- ایل ایل ایم
- لاگ ان کریں
- دیکھو
- کی طرح دیکھو
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- بنا
- بنانا
- انتظام
- انتظام
- مینیجر
- مینیجنگ
- بہت سے
- مارکیٹنگ
- میچ
- مئی..
- مینو
- میٹا ڈیٹا
- منٹ
- لاپتہ
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- مہینہ
- زیادہ
- منتقل
- موسیقی
- ضروری
- نام
- تشریف لے جائیں
- سمت شناسی
- ضرورت ہے
- ضرورت
- نئی
- NY
- نیو یارک شہر
- نیا
- اگلے
- نوڈ
- نوٹ بک
- اب
- تعداد
- اوہ
- of
- تجویز
- on
- ایک
- آن لائن
- کھول
- or
- حکم
- ہمارے
- پر
- مجموعی طور پر
- مجموعی جائزہ
- خود
- صفحہ
- صفحات
- جوڑے
- پین
- حصہ
- پارٹنر
- منظور
- گزرتا ہے
- اجازتیں
- فون
- پائپ لائن
- مقامات
- منصوبہ بندی
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پالیسیاں
- پالیسی
- آباد ہے
- پوسٹ
- طاقت
- پیشن گوئی
- تیاری
- تیار
- تیار
- پیش نظارہ
- پچھلا
- پہلے
- پرنسپل
- پہلے
- مسائل
- عمل
- پروسیسنگ
- مصنوعات
- پروفائل
- پیش رفت
- منصوبے
- خوشحالی
- فراہم
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- پراجیکٹ
- خرید
- معیار
- سوالات
- اٹھایا
- رینج
- اصل وقت
- سفارش
- سفارش
- سفارشات
- کے بارے میں
- خطے
- رجسٹر
- رجسٹرڈ
- رجسٹر
- رجسٹری
- تعلقات
- رپورٹیں
- ذخیرہ
- درخواست
- درخواستوں
- کی ضرورت
- ضرورت
- وسائل
- وسائل
- متعلقہ
- جواب
- ذمہ دار
- محدود
- واپس لوٹنے
- کا جائزہ لینے کے
- دایاں کلک کریں
- کردار
- کردار
- قوانین
- رن
- sagemaker
- فروختforce
- اسی
- محفوظ کریں
- پیمانے
- سائنس
- سکرپٹ
- دوسری
- خفیہ
- سیکشن
- محفوظ بنانے
- محفوظ طریقے سے
- دیکھنا
- دیکھ کر
- حصے
- انتخاب
- سیریز
- سروس
- سروسز
- خدمت
- مقرر
- ترتیبات
- سیٹ اپ
- وہ
- شیل
- ہونا چاہئے
- دکھائیں
- نمائش
- نمائش
- شوز
- سادہ
- So
- سماجی
- سوسائٹی
- حل
- حل
- حل
- کچھ
- خلا
- مخصوص
- خرچ کرنا۔
- ڈھیر لگانا
- شروع کریں
- شروع
- حالت
- بیان
- درجہ
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ کرنے
- حکمت عملی
- سٹریم
- کارگر
- سٹوڈیو
- بعد میں
- اس طرح
- حمایت
- اس بات کا یقین
- ٹیبل
- TAG
- لے لو
- ٹیم
- ٹیموں
- ٹیکنالوجی
- سانچے
- سانچے
- سے
- کہ
- ۔
- مستقبل
- ریاست
- ان
- ان
- تو
- یہ
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- ٹائمسٹیمپ
- کرنے کے لئے
- ٹوکن
- اوزار
- موضوع
- روایتی
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیل
- تبدیلی
- تبدیلی
- سفر
- ٹرگر
- دو
- قسم
- کے تحت
- سمجھ
- منفرد
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ گریڈ
- اپ لوڈ کرنا
- URL
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- قیمت
- اقدار
- مختلف
- ورژن
- عمودی
- کی طرف سے
- لنک
- کا دورہ کیا
- تھا
- we
- ویب
- ویب خدمات
- ہفتے
- اچھا ہے
- کیا
- جب
- چاہے
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- کام کیا
- کام کرتا ہے
- عالمی معیار
- گا
- سال
- یارک
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ