Khi công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML) trở thành xu hướng chủ đạo, nhiều doanh nghiệp đã thành công trong việc xây dựng các ứng dụng kinh doanh quan trọng được cung cấp bởi các mô hình ML ở quy mô sản xuất. Tuy nhiên, vì các mô hình ML này đang đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng cho doanh nghiệp nên điều quan trọng là doanh nghiệp phải bổ sung các biện pháp bảo vệ phù hợp trong suốt vòng đời ML của mình. Guardrails đảm bảo rằng tính bảo mật, quyền riêng tư và chất lượng của mã, cấu hình cũng như dữ liệu và cấu hình mô hình được sử dụng trong vòng đời mô hình đều được phiên bản và bảo tồn.
Việc triển khai các biện pháp bảo vệ này ngày càng khó khăn hơn đối với doanh nghiệp vì các quy trình và hoạt động ML trong doanh nghiệp đang trở nên phức tạp hơn do bao gồm các quy trình có liên quan sâu sắc đòi hỏi sự đóng góp từ nhiều bên liên quan và cá nhân. Ngoài các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, còn có các quy trình vận hành để tự động hóa và hợp lý hóa vòng đời ML. Ngoài ra, sự gia tăng của các bên liên quan trong kinh doanh và trong một số trường hợp, các đánh giá về pháp lý và tuân thủ cần có khả năng tăng cường tính minh bạch để quản lý kiểm soát truy cập, theo dõi hoạt động và báo cáo trong suốt vòng đời ML.
Khung cung cấp khả năng hiển thị có hệ thống về việc phát triển, xác thực và sử dụng mô hình ML được gọi là quản trị ML. Trong AWS re:Invent 2022, AWS giới thiệu các công cụ quản trị ML mới cho Amazon SageMaker giúp đơn giản hóa việc kiểm soát truy cập và nâng cao tính minh bạch đối với các dự án ML của bạn. Một trong những công cụ có sẵn như một phần của quản trị ML là Thẻ mẫu Amazon SageMaker, có khả năng tạo ra một nguồn thông tin chính xác duy nhất cho thông tin mô hình bằng cách tập trung và tiêu chuẩn hóa tài liệu trong suốt vòng đời của mô hình.
Thẻ mô hình SageMaker cho phép bạn chuẩn hóa cách ghi lại mô hình, từ đó đạt được khả năng hiển thị về vòng đời của mô hình, từ thiết kế, xây dựng, đào tạo và đánh giá. Thẻ mô hình nhằm mục đích trở thành nguồn thông tin xác thực duy nhất cho siêu dữ liệu kinh doanh và kỹ thuật về mô hình có thể được sử dụng một cách đáng tin cậy cho mục đích kiểm tra và lập tài liệu. Họ cung cấp một tờ thông tin về mô hình quan trọng đối với việc quản trị mô hình.
Khi bạn mở rộng quy mô mô hình, dự án và nhóm của mình, cách tốt nhất là chúng tôi khuyên bạn nên áp dụng chiến lược nhiều tài khoản nhằm cung cấp sự tách biệt giữa dự án và nhóm để phát triển và triển khai mô hình ML. Để biết thêm thông tin về việc cải thiện quản trị mô hình ML của bạn, hãy tham khảo Cải thiện khả năng quản lý các mô hình máy học của bạn với Amazon SageMaker.
Tổng quan kiến trúc
Kiến trúc được triển khai như sau:
- Tài khoản khoa học dữ liệu - Nhà khoa học dữ liệu tiến hành thí nghiệm của họ trong Studio SageMaker và xây dựng thiết lập MLOps để triển khai các mô hình tới môi trường dàn dựng/sản xuất bằng cách sử dụng Dự án SageMaker.
- Tài khoản dịch vụ chia sẻ ML – MLOps được thiết lập từ tài khoản Khoa học dữ liệu sẽ kích hoạt các quy trình tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD) bằng cách sử dụng Cam kết mã AWS và Đường ống dẫn mã AWS.
- Tài khoản Dev – Các đường dẫn CI/CD sẽ tiếp tục kích hoạt các đường dẫn ML trong tài khoản này bao gồm xử lý trước dữ liệu, đào tạo mô hình và xử lý hậu kỳ như đánh giá và đăng ký mô hình. Đầu ra của các đường ống này sẽ triển khai mô hình trong Điểm cuối của SageMaker được sử dụng cho mục đích suy luận. Tùy thuộc vào yêu cầu quản trị của bạn, tài khoản Khoa học dữ liệu & Nhà phát triển có thể được hợp nhất thành một tài khoản AWS duy nhất.
- Tài khoản dữ liệu - Các đường dẫn ML chạy trong Tài khoản nhà phát triển sẽ lấy dữ liệu từ tài khoản này.
- Tài khoản thử nghiệm và sản phẩm – Quy trình CI/CD sẽ tiếp tục triển khai sau Tài khoản nhà phát triển để thiết lập cấu hình điểm cuối SageMaker trong các tài khoản này.
- Bảo mật và quản trị – Các dịch vụ như AWS Identity and Access Management (IAM), AWS IAM Identity Center, AWS CloudTrail, AWS Key Management Service (AWS KMS), Amazon CloudWatch và AWS Security Hub sẽ được sử dụng trên các tài khoản này như một phần của bảo mật và quản trị.
Sơ đồ sau minh họa kiến trúc này.
Để biết thêm thông tin về cách thiết lập kiến trúc ML đa tài khoản có thể mở rộng, hãy tham khảo Nền tảng MLOps dành cho doanh nghiệp với Amazon SageMaker.
Khách hàng của chúng tôi cần khả năng chia sẻ thẻ mô hình giữa các tài khoản để cải thiện khả năng hiển thị và quản trị mô hình của họ thông qua thông tin được chia sẻ trong thẻ mô hình. Giờ đây, với việc chia sẻ thẻ mô hình nhiều tài khoản, khách hàng có thể tận hưởng lợi ích của chiến lược nhiều tài khoản đồng thời có khả năng truy cập vào các thẻ mô hình có sẵn trong tổ chức của mình để họ có thể tăng tốc độ cộng tác và đảm bảo quản trị.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách thiết lập và truy cập thẻ mô hình trên các tài khoản Vòng đời phát triển mô hình (MDLC) bằng tính năng chia sẻ nhiều tài khoản mới của thẻ mô hình. Trước tiên, chúng tôi sẽ mô tả kịch bản và kiến trúc để thiết lập tính năng chia sẻ nhiều tài khoản của thẻ mô hình, sau đó đi sâu vào từng thành phần về cách thiết lập và truy cập vào thẻ mô hình dùng chung giữa các tài khoản để cải thiện khả năng hiển thị và quản trị mô hình.
Tổng quan về giải pháp
Khi xây dựng mô hình ML, chúng tôi khuyên bạn nên thiết lập kiến trúc nhiều tài khoản để cung cấp khả năng tách biệt khối lượng công việc, cải thiện tính bảo mật, độ tin cậy và khả năng mở rộng. Đối với bài đăng này, chúng tôi sẽ giả định xây dựng và triển khai một mô hình cho trường hợp sử dụng Customer Churn. Sơ đồ kiến trúc sau đây cho thấy một trong những phương pháp được đề xuất – thẻ mô hình tập trung – để quản lý thẻ mô hình trong kiến trúc Vòng đời phát triển mô hình học máy (MDLC) nhiều tài khoản. Tuy nhiên, bạn cũng có thể áp dụng một cách tiếp cận khác, thẻ mô hình trục và nan hoa. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ chỉ tập trung vào cách tiếp cận thẻ mô hình tập trung, nhưng các nguyên tắc tương tự có thể được mở rộng sang cách tiếp cận trung tâm và nan hoa. Sự khác biệt chính là mỗi tài khoản nan hoa sẽ duy trì phiên bản thẻ mẫu của riêng mình và nó sẽ có các quy trình tổng hợp và sao chép vào tài khoản tập trung.
Sơ đồ sau minh họa kiến trúc này.
Kiến trúc được triển khai như sau:
- Nhà khoa học dữ liệu chính được thông báo để giải quyết trường hợp sử dụng Churn khách hàng bằng ML và họ bắt đầu dự án ML thông qua việc tạo thẻ mô hình cho mô hình Churn khách hàng V1 ở trạng thái Bản nháp trong Tài khoản dịch vụ chia sẻ ML
- Thông qua tự động hóa, thẻ mô hình đó được chia sẻ với Tài khoản ML Dev
- Nhà khoa học dữ liệu xây dựng mô hình và bắt đầu điền thông tin qua API vào thẻ mô hình dựa trên kết quả thử nghiệm của họ và trạng thái thẻ mô hình được đặt thành Đang chờ xem xét
- Thông qua tự động hóa, thẻ mô hình đó được chia sẻ với tài khoản thử nghiệm ML
- Kỹ sư ML (MLE) chạy các thử nghiệm tích hợp và xác thực trong tài khoản Thử nghiệm ML và mô hình trong sổ đăng ký trung tâm được đánh dấu Đang chờ phê duyệt
- Người phê duyệt mô hình xem xét kết quả mô hình với tài liệu hỗ trợ được cung cấp trong thẻ mô hình trung tâm và phê duyệt thẻ mô hình để triển khai sản xuất.
- Thông qua tự động hóa, thẻ mẫu đó được chia sẻ với tài khoản ML Prod ở chế độ chỉ đọc.
Điều kiện tiên quyết
Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo bạn có các điều kiện tiên quyết sau:
- Hai Tài khoản AWS.
- Trong cả hai tài khoản AWS, vai trò liên kết IAM có quyền truy cập của quản trị viên để thực hiện những việc sau:
- Tạo, chỉnh sửa, xem và xóa thẻ mô hình trong Amazon SageMaker.
- Tạo, chỉnh sửa, xem và xóa chia sẻ tài nguyên trong RAM AWS.
Để biết thêm thông tin, tham khảo Ví dụ về chính sách IAM cho RAM AWS.
Thiết lập chia sẻ thẻ mô hình
Tài khoản nơi tạo thẻ mẫu là tài khoản thẻ mẫu. Người dùng trong tài khoản thẻ mẫu chia sẻ chúng với các tài khoản dùng chung nơi chúng có thể được cập nhật. Người dùng trong tài khoản thẻ mô hình có thể chia sẻ thẻ mô hình của họ thông qua Trình quản lý truy cập tài nguyên AWS (AWS RAM). RAM AWS giúp bạn chia sẻ tài nguyên trên các tài khoản AWS.
Trong phần sau, chúng tôi trình bày cách chia sẻ thẻ mô hình.
Đầu tiên, tạo thẻ mẫu cho trường hợp sử dụng Customer Churn như mô tả trước đây. Trên bảng điều khiển Amazon SageMaker, hãy mở rộng phần Quản trị và chọn Thẻ mô hình.
Chúng tôi tạo thẻ mô hình trong Bản nháp trạng thái với tên Thẻ khách hàng-Churn-Model-Card. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Tạo thẻ mẫu. Trong phần minh họa này, bạn có thể để trống các trường còn lại và tạo thẻ mô hình.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng lệnh AWS CLI sau để tạo thẻ mô hình:
Bây giờ, hãy tạo chia sẻ nhiều tài khoản bằng RAM AWS. Trong bảng điều khiển AWS RAM, chọn Tạo chia sẻ tài nguyên.
Nhập tên cho phần chia sẻ tài nguyên, ví dụ: “Khách hàng-Churn-Model-Card-Share”. Trong Tài nguyên - không bắt buộc phần, chọn loại tài nguyên là Thẻ mẫu SageMaker. Thẻ mô hình chúng tôi đã tạo ở bước trước sẽ xuất hiện trong danh sách.
Chọn mô hình đó và nó sẽ xuất hiện trong phần Tài nguyên đã chọn. Chọn lại tài nguyên đó như được hiển thị trong các bước sau và chọn Sau.
Trên trang tiếp theo, bạn có thể chọn Quyền được quản lý. Bạn có thể tạo quyền tùy chỉnh hoặc sử dụng tùy chọn mặc định “AWSRAMPermissionSageMakerModelCards
”Và chọn Sau. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Quản lý quyền trong RAM AWS.
Trên trang tiếp theo, bạn có thể chọn Hiệu trưởng. Trong Chọn loại chính, chọn Tài khoản AWS và nhập ID của tài khoản chia sẻ thẻ mô hình. Lựa chọn Thêm và tiếp tục đến trang tiếp theo.
Ở trang cuối cùng, xem lại thông tin và chọn “Tạo chia sẻ tài nguyên”. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng như sau AWSCLI lệnh tạo chia sẻ tài nguyên:
Trên bảng điều khiển AWS RAM, bạn sẽ thấy các thuộc tính của việc chia sẻ tài nguyên. Đảm bảo rằng Tài nguyên được chia sẻ, Quyền được quản lý và Nguyên tắc được chia sẻ đều nằm trong “Associated
" trạng thái.
Sau khi bạn sử dụng AWS RAM để tạo chia sẻ tài nguyên, các nguyên tắc được chỉ định trong chia sẻ tài nguyên có thể được cấp quyền truy cập vào tài nguyên của chia sẻ.
- Nếu bạn bật tính năng chia sẻ RAM AWS với AWS Organs và những người chủ mà bạn chia sẻ thuộc cùng một tổ chức với tài khoản chia sẻ thì những người chủ đó có thể nhận được quyền truy cập ngay khi quản trị viên tài khoản của họ cấp cho họ quyền.
- Nếu không bật chia sẻ RAM AWS với Tổ chức, bạn vẫn có thể chia sẻ tài nguyên với các tài khoản AWS riêng lẻ trong tổ chức của mình. Quản trị viên trong tài khoản tiêu dùng nhận được lời mời tham gia chia sẻ tài nguyên và họ phải chấp nhận lời mời trước khi những người đứng đầu được chỉ định trong chia sẻ tài nguyên có thể truy cập vào tài nguyên được chia sẻ.
- Bạn cũng có thể chia sẻ với các tài khoản bên ngoài tổ chức của mình nếu loại tài nguyên hỗ trợ tính năng này. Quản trị viên trong tài khoản tiêu dùng nhận được lời mời tham gia chia sẻ tài nguyên và họ phải chấp nhận lời mời trước khi những người đứng đầu được chỉ định trong chia sẻ tài nguyên có thể truy cập vào tài nguyên được chia sẻ.
Để biết thêm thông tin về RAM AWS, hãy tham khảo Điều khoản và khái niệm về RAM AWS.
Truy cập thẻ mô hình được chia sẻ
Bây giờ chúng ta có thể đăng nhập vào tài khoản AWS dùng chung để truy cập vào thẻ model. Đảm bảo rằng bạn đang truy cập bảng điều khiển AWS bằng quyền IAM (vai trò IAM) cho phép truy cập vào RAM AWS.
Với AWS RAM, bạn có thể xem các chia sẻ tài nguyên mà bạn đã được thêm vào, các tài nguyên được chia sẻ mà bạn có thể truy cập và các tài khoản AWS đã chia sẻ tài nguyên với bạn. Bạn cũng có thể để lại phần chia sẻ tài nguyên khi bạn không còn yêu cầu quyền truy cập vào các tài nguyên được chia sẻ đó nữa.
Để xem thẻ mô hình trong tài khoản AWS được chia sẻ:
- Điều hướng đến Đã chia sẻ với tôi: Tài nguyên được chia sẻ trang trong bảng điều khiển RAM AWS.
- Đảm bảo rằng bạn đang hoạt động trong cùng khu vực AWS nơi chia sẻ được tạo.
- Mô hình được chia sẻ từ tài khoản mô hình sẽ có sẵn trong danh sách. Nếu có một danh sách dài các tài nguyên thì bạn có thể áp dụng bộ lọc để tìm các tài nguyên được chia sẻ cụ thể. Bạn có thể áp dụng nhiều bộ lọc để thu hẹp tìm kiếm của mình.
- Thông tin sau có sẵn:
- ID tài nguyên - ID của tài nguyên Đây là tên của thẻ mẫu mà chúng tôi đã tạo trước đó trong tài khoản thẻ mẫu.
- Loại tài nguyên - Loại nguồn lực.
- Ngày chia sẻ cuối cùng – Ngày mà tài nguyên được chia sẻ với bạn.
- Chia sẻ tài nguyên – Số lượng chia sẻ tài nguyên mà tài nguyên đó được bao gồm. Chọn giá trị để xem chia sẻ tài nguyên.
- ID chủ sở hữu – ID của hiệu trưởng sở hữu tài nguyên.
Bạn cũng có thể truy cập thẻ mô hình bằng tùy chọn AWS CLI. Đối với chính sách AWS IAM được định cấu hình bằng thông tin xác thực chính xác, hãy đảm bảo rằng bạn có quyền tạo, chỉnh sửa và xóa thẻ mô hình trong Amazon SageMaker. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Định cấu hình AWS CLI.
Bạn có thể sử dụng chính sách quyền của AWS IAM sau đây làm mẫu:
Bạn có thể chạy lệnh AWS CLI sau để truy cập thông tin chi tiết về thẻ mô hình dùng chung.
Bây giờ bạn có thể thực hiện các thay đổi đối với thẻ mẫu này từ tài khoản này.
Sau khi thực hiện thay đổi, hãy quay lại tài khoản thẻ mẫu để xem những thay đổi mà chúng tôi đã thực hiện trong tài khoản chung này.
Loại sự cố đã được cập nhật thành “Customer Churn Model
” mà chúng tôi đã cung cấp như một phần của đầu vào lệnh AWS CLI.
Làm sạch
Bây giờ bạn có thể xóa thẻ mẫu bạn đã tạo. Đảm bảo rằng bạn xóa phần chia sẻ tài nguyên RAM AWS mà bạn đã tạo để chia sẻ thẻ mô hình.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã cung cấp thông tin tổng quan về kiến trúc nhiều tài khoản để mở rộng quy mô và quản lý khối lượng công việc ML của bạn một cách an toàn và đáng tin cậy. Chúng tôi đã thảo luận về các mẫu kiến trúc để thiết lập chia sẻ thẻ mô hình và minh họa cách hoạt động của các mẫu chia sẻ thẻ mô hình tập trung. Cuối cùng, chúng tôi thiết lập tính năng chia sẻ thẻ mô hình trên nhiều tài khoản để cải thiện khả năng hiển thị và quản trị trong vòng đời phát triển mô hình của bạn. Chúng tôi khuyến khích bạn dùng thử tính năng chia sẻ thẻ mô hình mới và cho chúng tôi biết phản hồi của bạn.
Giới thiệu về tác giả
Vishal Naik là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại Amazon Web Services (AWS). Anh ấy là một nhà xây dựng thích giúp khách hàng hoàn thành các nhu cầu kinh doanh của họ và giải quyết các thách thức phức tạp bằng các giải pháp và phương pháp hay nhất của AWS. Lĩnh vực trọng tâm cốt lõi của anh ấy bao gồm Machine Learning, DevOps và Containers. Khi rảnh rỗi, Vishal thích làm phim ngắn về chủ đề du hành thời gian và vũ trụ thay thế.
Ram Vittal là Kiến trúc sư giải pháp ML chính tại AWS. Ông có hơn 20 năm kinh nghiệm kiến trúc và xây dựng các ứng dụng phân tán, ứng dụng lai và ứng dụng đám mây. Anh ấy đam mê xây dựng các giải pháp dữ liệu lớn và AI/ML an toàn và có thể mở rộng để hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp trong hành trình áp dụng và tối ưu hóa đám mây nhằm cải thiện kết quả kinh doanh của họ. Trong thời gian rảnh rỗi, anh ấy lái xe máy và đi dạo cùng chú cừu 2 tuổi vẽ nguệch ngoạc của mình!
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-amazon-sagemaker-model-cards-sharing-to-improve-model-governance/
- : có
- :là
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 10
- 100
- 20
- 20 năm
- 2022
- 361
- 7
- 700
- 9
- a
- Giới thiệu
- đẩy nhanh tiến độ
- Chấp nhận
- truy cập
- khả năng tiếp cận
- truy cập
- hoàn thành
- Tài khoản
- Trợ Lý Giám Đốc
- đạt được
- ngang qua
- Hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- thêm vào
- thêm
- Ngoài ra
- Ngoài ra
- nhận nuôi
- Nhận con nuôi
- Sau
- một lần nữa
- tổng hợp
- AI
- AI / ML
- cho phép
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- an
- và
- Một
- API
- xuất hiện
- các ứng dụng
- Đăng Nhập
- phương pháp tiếp cận
- cách tiếp cận
- kiến trúc
- LÀ
- KHU VỰC
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- đảm đương
- At
- thuộc tính
- kiểm toán
- tự động hóa
- Tự động hóa
- có sẵn
- AWS
- Quản lý truy cập và nhận dạng AWS (IAM)
- AWS re: Invent
- trở lại
- dựa
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trở thành
- được
- trước
- Lợi ích
- BEST
- thực hành tốt nhất
- lớn
- Dữ Liệu Lớn.
- cả hai
- xây dựng
- xây dựng
- Xây dựng
- xây dựng
- kinh doanh
- Ứng dụng kinh doanh
- nhưng
- by
- gọi là
- CAN
- khả năng
- khả năng
- thẻ
- Thẻ
- trường hợp
- trường hợp
- Trung tâm
- trung tâm
- tập trung
- thách thức
- Những thay đổi
- Chọn
- đám mây
- áp dụng đám mây
- mã
- hợp tác
- phức tạp
- tuân thủ
- thành phần
- khái niệm
- Tiến hành
- Cấu hình
- cấu hình
- An ủi
- tiêu thụ
- Container
- tiếp tục
- liên tục
- đóng góp
- điều khiển
- Trung tâm
- sửa chữa
- bao gồm
- tạo
- tạo ra
- tạo
- Credentials
- quan trọng
- khách hàng
- khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- Ngày
- quyết định
- sâu
- Mặc định
- giao hàng
- Tùy
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- mô tả
- mô tả
- thiết kế
- chi tiết
- Dev
- Phát triển
- sự khác biệt
- thảo luận
- phân phối
- bổ nhào
- do
- tài liệu hướng dẫn
- dont
- dự thảo
- hai
- suốt trong
- mỗi
- Sớm hơn
- hiệu lực
- cho phép
- khuyến khích
- Điểm cuối
- ky sư
- Kỹ sư
- Nâng cao
- thưởng thức
- đảm bảo
- đăng ký hạng mục thi
- Doanh nghiệp
- doanh nghiệp
- môi trường
- đánh giá
- ví dụ
- Mở rộng
- kinh nghiệm
- thí nghiệm
- thực tế
- Đặc tính
- Liên bang
- thông tin phản hồi
- Lĩnh vực
- phim
- lọc
- bộ lọc
- Cuối cùng
- Tìm kiếm
- Tên
- Tập trung
- tiếp theo
- sau
- Trong
- Nền tảng
- Khung
- từ
- xa hơn
- được
- nhận được
- cho
- Go
- quản trị
- cai quản
- cấp
- tài trợ
- có
- khó hơn
- Có
- có
- he
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- của mình
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- HTTPS
- Hub
- Hỗn hợp
- ID
- Bản sắc
- if
- minh họa
- thực hiện
- quan trọng
- nâng cao
- cải thiện
- in
- bao gồm
- bao gồm
- đưa vào
- hệ thống riêng biệt,
- thông tin
- đầu vào
- hội nhập
- Sự thông minh
- dự định
- trong
- giới thiệu
- lời mời
- tham gia
- cô lập
- IT
- ITS
- tham gia
- cuộc hành trình
- jpg
- Key
- Biết
- Họ
- học tập
- Rời bỏ
- Hợp pháp
- cho phép
- vòng đời
- Lượt thích
- Danh sách
- niêm yết
- đăng nhập
- dài
- còn
- yêu
- máy
- học máy
- thực hiện
- Chủ yếu
- Mainstream
- duy trì
- làm cho
- Làm
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- quản lý
- nhiều
- đánh dấu
- me
- Siêu dữ liệu
- ML
- MLOps
- Chế độ
- kiểu mẫu
- mô hình
- chi tiết
- xe mô tô
- đa
- nhiều
- phải
- tên
- hẹp
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- tiếp theo
- Không
- tại
- con số
- of
- on
- ONE
- có thể
- hoạt động
- hoạt động
- tối ưu hóa
- Tùy chọn
- or
- cơ quan
- tổ chức
- ra
- kết quả
- đầu ra
- bên ngoài
- kết thúc
- tổng quan
- riêng
- sở hữu
- trang
- một phần
- đam mê
- mô hình
- cấp phát chính
- quyền
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Chính sách
- điều luật
- Bài đăng
- -
- thực hành
- thực hành
- điều kiện tiên quyết
- trước
- trước đây
- Hiệu trưởng
- hiệu trưởng
- nguyên tắc
- riêng tư
- Vấn đề
- Quy trình
- xử lý
- Sản lượng
- dự án
- dự án
- đúng
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- mục đích
- chất lượng
- RAM
- RE
- Chế độ chỉ đọc
- nhận
- nhận
- giới thiệu
- đề nghị
- xem
- khu
- Đăng Ký
- đăng ký
- độ tin cậy
- phần còn lại
- Báo cáo
- yêu cầu
- Yêu cầu
- tài nguyên
- Thông tin
- Kết quả
- xem xét
- Đánh giá
- Vai trò
- chạy
- chạy
- chạy
- nhà làm hiền triết
- tương tự
- khả năng mở rộng
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- mở rộng quy mô
- kịch bản
- Khoa học
- Nhà khoa học
- các nhà khoa học
- Tìm kiếm
- Phần
- an toàn
- an toàn
- an ninh
- xem
- chọn
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- thiết lập
- Chia sẻ
- chia sẻ
- cổ phiếu
- chia sẻ
- tấm
- ngắn
- hiển thị
- thể hiện
- Chương trình
- kể từ khi
- duy nhất
- So
- Giải pháp
- động SOLVE
- một số
- sớm
- nguồn
- riêng
- quy định
- các bên liên quan
- tiêu chuẩn hóa
- Bắt đầu
- bắt đầu
- bắt đầu
- Tuyên bố
- Trạng thái
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- Chiến lược
- hợp lý hóa
- thành công
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- chắc chắn
- dâng trào
- nhóm
- đội
- Kỹ thuật
- Công nghệ
- mẫu
- thử nghiệm
- kiểm tra
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- cung cấp their dịch
- Them
- chủ đề
- sau đó
- Đó
- bằng cách ấy
- Kia là
- họ
- điều này
- những
- Thông qua
- khắp
- thời gian
- du hành thời gian
- đến
- công cụ
- Theo dõi
- Hội thảo
- Minh bạch
- đi du lịch
- kích hoạt
- Sự thật
- thử
- XOAY
- kiểu
- Dưới
- Vũ trụ
- cập nhật
- us
- Sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- v1
- xác nhận
- giá trị
- phiên bản
- thông qua
- Xem
- Vishal
- khả năng hiển thị
- là
- we
- web
- các dịch vụ web
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- sẽ
- với
- ở trong
- Công việc
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet