Xưởng sản xuất Amazon SageMaker cung cấp một loạt các môi trường phát triển tích hợp (IDE) được quản lý hoàn toàn để phát triển máy học (ML), bao gồm JupyterLab, Code Editor dựa trên Code-OSS (Nguồn mở Visual Studio Code) và RStudio. Nó cung cấp quyền truy cập vào bộ công cụ toàn diện nhất cho từng bước phát triển ML, từ chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng, đào tạo, triển khai và quản lý các mô hình ML. Bạn có thể khởi chạy JuptyerLab được quản lý hoàn toàn với SageMaker Distribution được cấu hình sẵn trong vài giây để hoạt động với sổ ghi chép, mã và dữ liệu của bạn. Giao diện linh hoạt và có thể mở rộng của SageMaker Studio cho phép bạn dễ dàng định cấu hình và sắp xếp quy trình công việc ML, đồng thời bạn có thể sử dụng tính năng mã hóa nội tuyến được hỗ trợ bởi AI để nhanh chóng tạo, gỡ lỗi, giải thích và kiểm tra mã.
Trong bài đăng này, chúng ta xem xét kỹ hơn SageMaker Studio được cập nhật và JupyterLab IDE của nó, được thiết kế để tăng năng suất của các nhà phát triển ML. Chúng tôi giới thiệu khái niệm về Không gian và giải thích cách JupyterLab Spaces cho phép tùy chỉnh linh hoạt các tài nguyên điện toán, lưu trữ và thời gian chạy để cải thiện hiệu quả quy trình làm việc ML của bạn. Chúng tôi cũng thảo luận về việc chuyển sang mô hình thực thi cục bộ trong JupyterLab, mang lại trải nghiệm mã hóa nhanh hơn, ổn định hơn và phản hồi nhanh hơn. Ngoài ra, chúng tôi đề cập đến việc tích hợp liền mạch các công cụ AI tổng hợp như Mã Amazon và Jupyter AI trong SageMaker Studio JupyterLab Spaces, minh họa cách họ trao quyền cho các nhà phát triển sử dụng AI để hỗ trợ mã hóa và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.
Giới thiệu Spaces trong SageMaker Studio
Mới Giao diện dựa trên web của SageMaker Studio hoạt động như một trung tâm chỉ huy để khởi chạy IDE ưa thích của bạn và truy cập Amazon SageMaker công cụ để xây dựng, đào tạo, điều chỉnh và triển khai các mô hình. Ngoài JupyterLab và RStudio, SageMaker Studio hiện còn có Trình chỉnh sửa mã được quản lý hoàn toàn dựa trên Code-OSS (Nguồn mở Visual Studio Code). Cả JupyterLab và Code Editor đều có thể được khởi chạy bằng không gian làm việc linh hoạt có tên Spaces.
Space là bản trình bày cấu hình của SageMaker IDE, chẳng hạn như JupyterLab hoặc Code Editor, được thiết kế để tồn tại bất kể ứng dụng (IDE) được liên kết với Space có đang chạy hay không. Dấu cách thể hiện sự kết hợp của phiên bản điện toán, bộ lưu trữ và các cấu hình thời gian chạy khác. Với Spaces, bạn có thể tạo và mở rộng quy mô điện toán cũng như lưu trữ cho IDE của mình khi di chuyển, tùy chỉnh môi trường thời gian chạy cũng như tạm dừng và tiếp tục mã hóa mọi lúc, mọi nơi. Bạn có thể tạo ra nhiều Không gian như vậy, mỗi Không gian được định cấu hình với sự kết hợp khác nhau giữa điện toán, lưu trữ và thời gian chạy.
Khi một Không gian được tạo ra, nó được trang bị một Cửa hàng đàn hồi Amazon (EBS của Amazon) khối lượng, được sử dụng để lưu trữ các tệp, dữ liệu, bộ nhớ đệm và các tạo phẩm khác của người dùng. Nó được gắn vào một phiên bản điện toán ML bất cứ khi nào Space được chạy. Ổ đĩa EBS đảm bảo rằng các tệp người dùng, dữ liệu, bộ đệm và trạng thái phiên được khôi phục nhất quán bất cứ khi nào Space được khởi động lại. Điều quan trọng là khối EBS này vẫn tồn tại liên tục, cho dù Space đang ở trạng thái chạy hay dừng. Nó sẽ tiếp tục tồn tại cho đến khi Space bị xóa.
Ngoài ra, chúng tôi đã giới thiệu tính năng hệ thống tệp mang theo của riêng bạn dành cho những người dùng muốn chia sẻ môi trường và tạo phẩm trên các Không gian, người dùng hoặc thậm chí các miền khác nhau. Điều này cho phép bạn tùy ý trang bị cho Không gian của mình Hệ thống tệp đàn hồi Amazon (Amazon EFS), tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ tài nguyên trên nhiều không gian làm việc khác nhau.
Tạo không gian
Việc tạo và khởi chạy Không gian mới giờ đây trở nên nhanh chóng và đơn giản. Chỉ mất vài giây để thiết lập Không gian mới với phiên bản khởi chạy nhanh và chưa đến 60 giây để chạy Không gian. Không gian được trang bị các cài đặt được xác định trước để tính toán và lưu trữ, do quản trị viên quản lý. Quản trị viên SageMaker Studio có thể thiết lập các giá trị đặt trước cấp miền cho cấu hình điện toán, lưu trữ và thời gian chạy. Thiết lập này cho phép bạn nhanh chóng khởi chạy một không gian mới với nỗ lực tối thiểu, chỉ cần vài cú nhấp chuột. Bạn cũng có tùy chọn sửa đổi cấu hình điện toán, lưu trữ hoặc thời gian chạy của Space để tùy chỉnh thêm.
Điều quan trọng cần lưu ý là việc tạo Không gian yêu cầu cập nhật vai trò thực thi miền SageMaker bằng chính sách như ví dụ sau. Bạn cần cấp cho người dùng quyền đối với không gian riêng tư và hồ sơ người dùng cần thiết để truy cập vào những không gian riêng tư này. Để biết hướng dẫn chi tiết, hãy tham khảo Cung cấp cho người dùng của bạn quyền truy cập vào không gian riêng tư.
Để tạo không gian, hãy hoàn thành các bước sau:
- Trong SageMaker Studio, chọn phòng thí nghiệm jupyter trên Ứng dụng đơn.
- Chọn Tạo không gian JupyterLab.
- Trong Họ tên, nhập tên cho Không gian của bạn.
- Chọn Tạo không gian.
- Chọn Chạy không gian để khởi chạy Không gian mới của bạn với các cài đặt trước mặc định hoặc cập nhật cấu hình dựa trên yêu cầu của bạn.
Cấu hình lại một không gian
Không gian được thiết kế để người dùng chuyển đổi liền mạch giữa các loại điện toán khác nhau nếu cần. Bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo Không gian mới với cấu hình cụ thể, chủ yếu bao gồm điện toán và lưu trữ. Nếu bạn cần chuyển sang loại điện toán khác có số lượng vCPU cao hơn hoặc thấp hơn, bộ nhớ nhiều hơn hoặc ít hơn hoặc phiên bản dựa trên GPU tại bất kỳ thời điểm nào trong quy trình làm việc của mình, bạn có thể thực hiện việc này một cách dễ dàng. Sau khi dừng Không gian, bạn có thể sửa đổi cài đặt của Không gian bằng Giao diện người dùng hoặc API thông qua giao diện SageMaker Studio được cập nhật rồi khởi động lại Space. SageMaker Studio tự động xử lý việc cung cấp Không gian hiện có của bạn cho cấu hình mới mà bạn không cần phải nỗ lực thêm.
Hoàn thành các bước sau để chỉnh sửa không gian hiện có:
- Trên trang chi tiết không gian, chọn Dừng dấu cách.
- Cấu hình lại điện toán, lưu trữ hoặc thời gian chạy.
- Chọn Chạy không gian để khởi động lại không gian.
Không gian làm việc của bạn sẽ được cập nhật với loại phiên bản điện toán và lưu trữ mới mà bạn yêu cầu.
Kiến trúc SageMaker Studio JupyterLab mới
Nhóm SageMaker Studio tiếp tục phát minh và đơn giản hóa trải nghiệm dành cho nhà phát triển của mình bằng việc phát hành trải nghiệm SageMaker Studio JupyterLab mới được quản lý hoàn toàn. Trải nghiệm SageMaker Studio JupyterLab mới kết hợp những gì tốt nhất của cả hai thế giới: khả năng mở rộng và tính linh hoạt của SageMaker Studio cổ điển (xem phụ lục cuối bài) với tính ổn định và quen thuộc của JupyterLab mã nguồn mở. Để nắm bắt thiết kế của trải nghiệm JupyterLab mới này, chúng ta hãy đi sâu vào sơ đồ kiến trúc sau. Điều này sẽ giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về sự tích hợp và các tính năng của nền tảng JupyterLab Spaces mới này.
Tóm lại, chúng tôi đã chuyển sang kiến trúc cục bộ. Trong thiết lập mới này, các quy trình hạt nhân và máy chủ Jupyter hoạt động song song trong một bộ chứa Docker duy nhất, được lưu trữ trên cùng một phiên bản điện toán ML. Các phiên bản ML này được cung cấp khi Không gian đang chạy và được liên kết với ổ đĩa EBS được tạo khi Không gian được tạo lần đầu.
Kiến trúc mới này mang lại một số lợi ích; chúng tôi thảo luận về một số trong số này trong các phần sau.
Giảm độ trễ và tăng độ ổn định
SageMaker Studio đã chuyển đổi sang mô hình chạy cục bộ, loại bỏ mô hình phân tách trước đó, nơi mã được lưu trữ trên giá đỡ EFS và chạy từ xa trên phiên bản ML thông qua Kernel Gateway từ xa. Trong thiết lập trước đó, Kernel Gateway, một máy chủ web không đầu, đã kích hoạt các hoạt động của kernel qua giao tiếp từ xa với các kernel Jupyter thông qua HTTPS/WSS. Các hành động của người dùng như chạy mã, quản lý sổ ghi chép hoặc chạy lệnh đầu cuối đã được xử lý bởi ứng dụng Kernel Gateway trên phiên bản ML từ xa, với Kernel Gateway hỗ trợ các hoạt động này qua ZeroMQ (ZMQ) trong vùng chứa Docker. Sơ đồ sau minh họa kiến trúc này.
Kiến trúc JupyterLab được cập nhật chạy tất cả các hoạt động kernel trực tiếp trên phiên bản cục bộ. Cách tiếp cận Máy chủ Jupyter cục bộ này thường mang lại hiệu suất được cải thiện và kiến trúc đơn giản. Nó giảm thiểu độ trễ và độ phức tạp của mạng, đơn giản hóa kiến trúc để gỡ lỗi và bảo trì dễ dàng hơn, tăng cường sử dụng tài nguyên và cung cấp các mẫu nhắn tin linh hoạt hơn cho nhiều khối lượng công việc phức tạp.
Về bản chất, bản nâng cấp này mang các máy tính xách tay đang chạy và mã đến gần hơn với nhân, giảm đáng kể độ trễ và tăng cường độ ổn định.
Cải thiện khả năng kiểm soát đối với bộ nhớ được cung cấp
SageMaker Studio Classic ban đầu sử dụng Amazon EFS để cung cấp bộ lưu trữ tệp chia sẻ, liên tục cho các thư mục gốc của người dùng trong môi trường SageMaker Studio. Thiết lập này cho phép bạn lưu trữ tập trung sổ ghi chép, tập lệnh và các tệp dự án khác, có thể truy cập được trên tất cả các phiên và phiên bản SageMaker Studio của bạn.
Với bản cập nhật mới nhất cho SageMaker Studio, có sự chuyển đổi từ giải pháp lưu trữ dựa trên Amazon EFS sang giải pháp dựa trên Amazon EBS. Các tập EBS, được cung cấp cùng với SageMaker Studio Spaces, là Khối lượng GP3 được thiết kế để mang lại hiệu suất cơ bản nhất quán ở mức 3,000 IOPS, không phụ thuộc vào kích thước ổ đĩa. Bộ lưu trữ Amazon EBS mới này mang lại hiệu suất cao hơn cho các tác vụ đòi hỏi nhiều I/O như đào tạo mô hình, xử lý dữ liệu, điện toán hiệu năng cao và trực quan hóa dữ liệu. Quá trình chuyển đổi này cũng giúp quản trị viên SageMaker Studio hiểu rõ hơn và kiểm soát việc sử dụng bộ nhớ của hồ sơ người dùng trong một miền hoặc trên SageMaker. Bây giờ bạn có thể đặt mặc định (DefaultEbsVolumeSizeInGb
) và tối đa (MaximumEbsVolumeSizeInGb
) kích thước lưu trữ cho JupyterLab Spaces trong mỗi hồ sơ người dùng.
Ngoài hiệu suất được cải thiện, bạn còn có khả năng thay đổi kích thước linh hoạt dung lượng lưu trữ được gắn vào phiên bản điện toán ML của Space bằng cách chỉnh sửa cài đặt Space bằng cách sử dụng hành động UI hoặc API từ giao diện SageMaker Studio mà không yêu cầu bất kỳ hành động quản trị nào. Tuy nhiên, lưu ý rằng bạn chỉ có thể chỉnh sửa kích thước âm lượng EBS theo một hướng—sau khi tăng kích thước âm lượng EBS của Space, bạn sẽ không thể hạ kích thước âm lượng đó xuống nữa.
SageMaker Studio hiện cung cấp khả năng kiểm soát nâng cao đối với bộ nhớ được cung cấp cho quản trị viên:
- Quản trị viên SageMaker Studio có thể quản lý kích thước ổ đĩa EBS cho hồ sơ người dùng. Các ổ đĩa JupyterLab EBS này có thể thay đổi từ tối thiểu 5 GB đến tối đa 16 TB. Đoạn mã sau đây cho biết cách tạo hoặc cập nhật hồ sơ người dùng với cài đặt dung lượng mặc định và tối đa:
- SageMaker Studio hiện cung cấp tính năng tự động gắn thẻ nâng cao cho tài nguyên Amazon EBS, tự động gắn nhãn các khối lượng được tạo bởi người dùng bằng thông tin tên miền, người dùng và Không gian. Cải tiến này đơn giản hóa việc phân tích phân bổ chi phí cho tài nguyên lưu trữ, hỗ trợ quản trị viên quản lý và phân bổ chi phí hiệu quả hơn. Điều quan trọng cần lưu ý là các ổ đĩa EBS này được lưu trữ trong tài khoản dịch vụ, do đó bạn sẽ không có khả năng hiển thị trực tiếp. Tuy nhiên, mức sử dụng bộ nhớ và chi phí liên quan được liên kết trực tiếp với ARN miền, ARN hồ sơ người dùng và ARN không gian, tạo điều kiện phân bổ chi phí đơn giản.
- Quản trị viên cũng có thể kiểm soát việc mã hóa các ổ EBS của Space ở trạng thái lưu trữ bằng cách sử dụng khóa do khách hàng quản lý (CMK).
Thuê nhà chung với hệ thống tệp EFS mang theo của riêng bạn
Quy trình công việc ML thường mang tính cộng tác, yêu cầu chia sẻ dữ liệu và mã hiệu quả giữa các thành viên trong nhóm. SageMaker Studio mới nâng cao khía cạnh cộng tác này bằng cách cho phép bạn chia sẻ dữ liệu, mã và các tạo phẩm khác thông qua một mang theo hệ thống tệp EFS của riêng bạn. Ổ đĩa EFS này có thể được thiết lập độc lập với SageMaker hoặc có thể là tài nguyên Amazon EFS hiện có. Sau khi được cung cấp, nó có thể được gắn liền mạch vào hồ sơ người dùng SageMaker Studio. Tính năng này không bị hạn chế đối với hồ sơ người dùng trong một miền duy nhất—nó có thể mở rộng trên các miền, miễn là chúng ở trong cùng một Khu vực.
Mã ví dụ sau đây cho bạn biết cách tạo một miền và đính kèm ổ đĩa EFS hiện có vào nó bằng cách sử dụng liên kết của nó. fs-id
. Các khối EFS có thể được gắn vào một miền ở cấp gốc hoặc cấp tiền tố, như các lệnh sau minh họa:
Khi giá treo EFS được cung cấp trong một miền và hồ sơ người dùng liên quan của nó, bạn có thể chọn gắn nó vào một không gian mới. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng giao diện người dùng SageMaker Studio hoặc hành động API, như trong ví dụ sau. Điều quan trọng cần lưu ý là khi không gian được tạo bằng hệ thống tệp EFS được cung cấp ở cấp miền, không gian đó sẽ kế thừa các thuộc tính của nó. Điều này có nghĩa là nếu hệ thống tệp được cung cấp ở cấp gốc hoặc cấp tiền tố trong miền thì các cài đặt này sẽ tự động áp dụng cho không gian do người dùng miền tạo.
Sau khi gắn nó vào Không gian, bạn có thể định vị tất cả các tệp của mình nằm phía trên điểm gắn do quản trị viên cung cấp. Những tập tin này có thể được tìm thấy trong đường dẫn thư mục /mnt/custom-file-system/efs/fs-12345678
.
Việc gắn kết EFS giúp dễ dàng chia sẻ các thành phần lạ giữa Không gian của người dùng hoặc giữa nhiều người dùng hoặc trên các miền, khiến nó trở nên lý tưởng cho khối lượng công việc cộng tác. Với tính năng này, bạn có thể làm như sau:
- Chia sẻ dữ liệu – Giá đỡ EFS lý tưởng để lưu trữ các tập dữ liệu lớn quan trọng cho các thí nghiệm khoa học dữ liệu. Chủ sở hữu tập dữ liệu có thể tải các giá trị gắn kết này cùng với các tập dữ liệu đào tạo, xác thực và kiểm tra, giúp hồ sơ người dùng trong một miền hoặc trên nhiều miền có thể truy cập chúng. Quản trị viên SageMaker Studio cũng có thể tích hợp các giá treo EFS của ứng dụng hiện có trong khi vẫn duy trì tuân thủ các chính sách bảo mật của tổ chức. Điều này được thực hiện thông qua việc gắn kết cấp tiền tố linh hoạt. Ví dụ: nếu dữ liệu sản xuất và thử nghiệm được lưu trữ trên cùng một khung EFS (chẳng hạn như
fs-12345678:/data/prod and fs-12345678:/data/test
), gắn/data/test
vào hồ sơ người dùng của miền SageMaker chỉ cấp cho người dùng quyền truy cập vào tập dữ liệu thử nghiệm. Thiết lập này cho phép phân tích hoặc đào tạo mô hình trong khi vẫn giữ dữ liệu sản xuất an toàn và không thể truy cập được. - chia sẻ mã – Giá đỡ EFS tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ nhanh chóng các tạo phẩm mã giữa các hồ sơ người dùng. Trong các tình huống mà người dùng cần nhanh chóng chia sẻ các mẫu mã hoặc cộng tác trên một cơ sở mã chung mà không gặp phải sự phức tạp của các lệnh đẩy/kéo git thường xuyên, các giá treo EFS dùng chung rất có lợi. Chúng cung cấp một cách thuận tiện để chia sẻ các tạo phẩm mã đang thực hiện trong một nhóm hoặc giữa các nhóm khác nhau trong SageMaker Studio.
- Chia sẻ môi trường phát triển – Giá treo EFS dùng chung cũng có thể đóng vai trò là phương tiện để phổ biến nhanh chóng môi trường hộp cát giữa người dùng và nhóm. Giá treo EFS cung cấp giải pháp thay thế vững chắc để chia sẻ môi trường Python như conda hoặc virtualenv trên nhiều không gian làm việc. Cách tiếp cận này tránh được nhu cầu phân phối
requirements.txt
orenvironment.yml
các tệp, điều này thường có thể dẫn đến nhiệm vụ lặp đi lặp lại là tạo hoặc tạo lại môi trường trên các hồ sơ người dùng khác nhau.
Những tính năng này nâng cao đáng kể khả năng cộng tác trong SageMaker Studio, giúp các nhóm dễ dàng cộng tác hiệu quả trong các dự án ML phức tạp. Ngoài ra, Trình soạn thảo mã dựa trên Code-OSS (Nguồn mở Visual Studio Code) chia sẻ các nguyên tắc kiến trúc giống như trải nghiệm JupyterLab đã nói ở trên. Sự liên kết này mang lại một số lợi thế, chẳng hạn như giảm độ trễ, tăng cường độ ổn định và cải thiện khả năng kiểm soát quản trị, đồng thời cho phép người dùng truy cập vào không gian làm việc chung, tương tự như không gian làm việc được cung cấp trong JupyterLab Spaces.
Các công cụ hỗ trợ AI sáng tạo trên JupyterLab Spaces
AI sáng tạo, một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng trong trí tuệ nhân tạo, sử dụng các thuật toán để tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và mã từ dữ liệu mở rộng hiện có. Công nghệ này đã cách mạng hóa việc mã hóa bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường, tạo ra các cấu trúc mã phức tạp và đưa ra các đề xuất thông minh, từ đó hợp lý hóa quá trình phát triển và thúc đẩy tính sáng tạo cũng như giải quyết vấn đề trong lập trình. Là một công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển, AI tổng quát nâng cao năng suất và thúc đẩy sự đổi mới trong ngành công nghệ. SageMaker Studio nâng cao trải nghiệm của nhà phát triển này bằng các công cụ được cài đặt sẵn như Amazon CodeWhisperer và Jupyter AI, sử dụng AI tổng quát để tăng tốc vòng đời phát triển.
Mã Amazon
Amazon CodeWhisperer là trợ lý lập trình giúp nâng cao năng suất của nhà phát triển thông qua các giải pháp và đề xuất mã theo thời gian thực. Là một dịch vụ AI do AWS quản lý, dịch vụ này được tích hợp liền mạch vào SageMaker Studio JupyterLab IDE. Sự tích hợp này làm cho Amazon CodeWhisperer trở thành một sự bổ sung linh hoạt và có giá trị cho quy trình làm việc của nhà phát triển.
Amazon CodeWhisperer vượt trội trong việc tăng hiệu quả của nhà phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ mã hóa phổ biến, đề xuất các mẫu mã hóa hiệu quả hơn và giảm thời gian gỡ lỗi. Nó đóng vai trò như một công cụ thiết yếu cho cả những lập trình viên mới bắt đầu và dày dạn kinh nghiệm, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các phương pháp hay nhất, đẩy nhanh quá trình phát triển và cải thiện chất lượng tổng thể của mã. Để bắt đầu sử dụng Amazon CodeWhisperer, hãy đảm bảo rằng Tiếp tục đề xuất tự động tính năng được kích hoạt. Bạn có thể gọi các đề xuất mã theo cách thủ công bằng cách sử dụng phím tắt.
Ngoài ra, hãy viết nhận xét mô tả chức năng mã dự định của bạn và bắt đầu viết mã; Amazon CodeWhisperer sẽ bắt đầu đưa ra đề xuất.
Lưu ý rằng mặc dù Amazon CodeWhisperer được cài đặt sẵn nhưng bạn vẫn phải có codewhisperer:GenerateRecommendations
quyền như một phần của vai trò thực thi để nhận các đề xuất mã. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo Sử dụng CodeWhisperer với Amazon SageMaker Studio. Khi bạn sử dụng Amazon CodeWhisperer, AWS có thể lưu trữ dữ liệu về mức sử dụng và nội dung của bạn nhằm mục đích cải thiện dịch vụ. Để từ chối Amazon CodeWhisperer chính sách chia sẻ dữ liệu, bạn có thể điều hướng đến Cài đặt tùy chọn từ menu trên cùng, sau đó điều hướng đến Trình chỉnh sửa cài đặt và vô hiệu hóa Chia sẻ dữ liệu sử dụng với Amazon CodeWhisperer từ menu cài đặt Amazon CodeWhisperer.
Jupyter trí tuệ nhân tạo
Jupyter trí tuệ nhân tạo là một công cụ nguồn mở mang AI sáng tạo vào máy tính xách tay Jupyter, cung cấp nền tảng mạnh mẽ và thân thiện với người dùng để khám phá các mô hình AI sáng tạo. Nó nâng cao năng suất trong JupyterLab và Jupyter Notebooks bằng cách cung cấp các tính năng như phép thuật %%ai để tạo sân chơi AI tổng quát bên trong sổ ghi chép, giao diện người dùng trò chuyện gốc trong JupyterLab để tương tác với AI với tư cách là trợ lý đàm thoại và hỗ trợ cho nhiều ngôn ngữ lớn các nhà cung cấp mô hình (LLM) như AI21, Anthropic, Cohere và Hugging Face hoặc các dịch vụ được quản lý như nền tảng Amazon và điểm cuối SageMaker. Sự tích hợp này cung cấp các phương pháp hiệu quả và sáng tạo hơn cho các tác vụ phân tích dữ liệu, ML và mã hóa. Ví dụ: bạn có thể tương tác với LLM nhận biết tên miền bằng giao diện trò chuyện Jupyternaut để được trợ giúp về các quy trình và quy trình công việc hoặc tạo mã mẫu thông qua CodeLlama, được lưu trữ trên điểm cuối SageMaker. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu.
Jupyter AI cung cấp lựa chọn phong phú các mô hình ngôn ngữ sẵn sàng để sử dụng ngay lập tức. Ngoài ra, các mô hình tùy chỉnh cũng được hỗ trợ thông qua điểm cuối SageMaker, mang đến sự linh hoạt và nhiều tùy chọn cho người dùng. Nó cũng cung cấp hỗ trợ cho việc nhúng các mô hình, cho phép bạn thực hiện so sánh và kiểm tra nội tuyến, thậm chí xây dựng hoặc thử nghiệm các ứng dụng Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) đặc biệt.
Jupyter AI có thể đóng vai trò là trợ lý trò chuyện của bạn, giúp bạn lấy mẫu mã, cung cấp cho bạn câu trả lời cho các câu hỏi và hơn thế nữa.
Bạn có thể sử dụng Jupyter AI %%ai
phép thuật để tạo mã mẫu bên trong sổ ghi chép của bạn, như minh họa trong ảnh chụp màn hình sau.
JupyterLab 4.0
Nhóm JupyterLab đã phát hành phiên bản 4.0, có những cải tiến đáng kể về hiệu suất, chức năng và trải nghiệm người dùng. Thông tin chi tiết về phiên bản này có sẵn trong trang web chính thức Tài liệu JupyterLab.
Phiên bản này, hiện là tiêu chuẩn trong SageMaker Studio JupyterLab, giới thiệu hiệu suất được tối ưu hóa để xử lý sổ tay lớn và thao tác nhanh hơn nhờ các cải tiến như tối ưu hóa quy tắc CSS và áp dụng CodeMirror 6 và MathJax 3. Các cải tiến chính bao gồm trình soạn thảo văn bản được nâng cấp với khả năng truy cập và tùy chỉnh tốt hơn , trình quản lý tiện ích mở rộng mới để dễ dàng cài đặt các tiện ích mở rộng Python và cải thiện khả năng tìm kiếm tài liệu với các tính năng nâng cao. Ngoài ra, phiên bản 4.0 mang đến những cải tiến về giao diện người dùng, cải tiến khả năng truy cập và cập nhật cho các công cụ phát triển, đồng thời một số tính năng nhất định đã được chuyển sang JupyterLab 3.6.
Kết luận
Những tiến bộ trong SageMaker Studio, đặc biệt là với trải nghiệm JupyterLab mới, đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong quá trình phát triển ML. Giao diện người dùng SageMaker Studio được cập nhật, với sự tích hợp của JupyterLab, Code Editor và RStudio, mang đến một môi trường hợp lý, tuyệt vời cho các nhà phát triển ML. Sự ra đời của JupyterLab Spaces mang lại sự linh hoạt và dễ dàng trong việc tùy chỉnh tài nguyên tính toán và lưu trữ, nâng cao hiệu quả tổng thể của quy trình công việc ML. Việc chuyển từ kiến trúc hạt nhân từ xa sang mô hình bản địa hóa trong JupyterLab giúp tăng cường đáng kể độ ổn định đồng thời giảm độ trễ khởi động. Điều này mang lại trải nghiệm mã hóa nhanh hơn, ổn định hơn và phản hồi nhanh hơn. Hơn nữa, việc tích hợp các công cụ AI tổng hợp như Amazon CodeWhisperer và Jupyter AI trong JupyterLab sẽ tiếp tục trao quyền cho các nhà phát triển, cho phép bạn sử dụng AI để hỗ trợ mã hóa và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo. Khả năng kiểm soát nâng cao đối với bộ nhớ được cung cấp cũng như khả năng chia sẻ mã và dữ liệu một cách dễ dàng thông qua các giá đỡ EFS tự quản lý tạo điều kiện thuận lợi rất nhiều cho các dự án hợp tác. Cuối cùng, việc phát hành JupyterLab 4.0 trong SageMaker Studio nhấn mạnh những cải tiến này, mang lại hiệu suất tối ưu, khả năng truy cập tốt hơn và giao diện thân thiện hơn với người dùng, từ đó củng cố vai trò của JupyterLab như một nền tảng cho sự phát triển ML hiệu quả và hiệu quả trong bối cảnh công nghệ hiện đại.
Hãy dùng thử SageMaker Studio JupyterLab Spaces bằng cách sử dụng tính năng tích hợp nhanh, cho phép bạn tạo một miền mới cho người dùng đơn lẻ trong vòng vài phút. Hãy cùng chia sẻ suy nghĩ của bạn tại phần bình luận!
Phụ lục: Kiến trúc cổng nhân của SageMaker Studio Classic
A SageMaker cổ điển miền là tập hợp logic của một khối EFS, danh sách người dùng được phép truy cập miền và các cấu hình liên quan đến bảo mật, ứng dụng, mạng, v.v. Trong kiến trúc SageMaker Studio Classic của SageMaker, mỗi người dùng trong miền SageMaker có một hồ sơ người dùng riêng biệt. Hồ sơ này bao gồm các chi tiết cụ thể như vai trò của người dùng và ID người dùng Posix của họ trong ổ EFS, cùng với các dữ liệu duy nhất khác. Người dùng truy cập hồ sơ người dùng cá nhân của họ thông qua ứng dụng Máy chủ Jupyter chuyên dụng, được kết nối qua HTTPS/WSS trong trình duyệt web của họ. SageMaker Studio Classic sử dụng kiến trúc hạt nhân từ xa bằng cách sử dụng kết hợp các loại ứng dụng Jupyter Server và Kernel Gateway, cho phép máy chủ máy tính xách tay tương tác với hạt nhân trên máy chủ từ xa. Điều này có nghĩa là nhân Jupyter không hoạt động trên máy chủ của máy chủ notebook mà trong vùng chứa Docker trên các máy chủ riêng biệt. Về bản chất, sổ ghi chép của bạn được lưu trữ trong thư mục chính EFS và chạy mã từ xa trên một máy tính khác. Đám mây điện toán đàn hồi Amazon (Amazon EC2), chứa một bộ chứa Docker dựng sẵn được trang bị các thư viện ML như PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, v.v.
Kiến trúc hạt nhân từ xa trong SageMaker Studio mang lại những lợi ích đáng chú ý về khả năng mở rộng và tính linh hoạt. Tuy nhiên, nó có những hạn chế, bao gồm tối đa bốn ứng dụng cho mỗi loại phiên bản và các tắc nghẽn tiềm ẩn do có nhiều kết nối HTTPS/WSS với một loại phiên bản EC2 phổ biến. Những hạn chế này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm người dùng.
Sơ đồ kiến trúc sau đây mô tả kiến trúc SageMaker Studio Classic. Nó minh họa quá trình người dùng kết nối với ứng dụng Kernel Gateway thông qua ứng dụng Jupyter Server, sử dụng trình duyệt web ưa thích của họ.
Giới thiệu về tác giả
Pranav Murthy là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia AI/ML tại AWS. Anh tập trung vào việc giúp khách hàng xây dựng, đào tạo, triển khai và di chuyển khối lượng công việc máy học (ML) sang SageMaker. Trước đây, anh đã làm việc trong ngành bán dẫn, phát triển các mô hình thị giác máy tính (CV) lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để cải thiện quy trình bán dẫn bằng cách sử dụng các kỹ thuật ML hiện đại. Khi rảnh rỗi, anh thích chơi cờ và đi du lịch. Bạn có thể tìm thấy Pranav trên LinkedIn.
Kunal Jha là Giám đốc sản phẩm cấp cao tại AWS. Anh tập trung vào việc xây dựng Amazon SageMaker Studio trở thành lựa chọn tốt nhất để phát triển ML toàn diện. Trong thời gian rảnh rỗi, Kunal thích trượt tuyết và khám phá Tây Bắc Thái Bình Dương. Bạn có thể tìm thấy anh ấy trên LinkedIn.
Majisha Namath Parambath là Kỹ sư phần mềm cao cấp tại Amazon SageMaker. Cô đã làm việc tại Amazon hơn 8 năm và hiện đang nỗ lực cải thiện trải nghiệm toàn diện của Amazon SageMaker Studio.
Bharat Nandamuri là Kỹ sư phần mềm cao cấp làm việc trên Amazon SageMaker Studio. Anh ấy đam mê xây dựng các dịch vụ phụ trợ quy mô cao, tập trung vào Kỹ thuật cho hệ thống ML. Ngoài công việc, anh thích chơi cờ, đi bộ đường dài và xem phim.
Derek Lause là Kỹ sư phần mềm tại AWS. Anh ấy cam kết mang lại giá trị cho khách hàng thông qua Amazon SageMaker Studio và Notebook Instances. Trong thời gian rảnh rỗi, Derek thích dành thời gian cho gia đình, bạn bè và đi bộ đường dài. Bạn có thể tìm thấy Derek trên LinkedIn.
- 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. 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.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/boost-productivity-on-amazon-sagemaker-studio-introducing-jupyterlab-spaces-and-generative-ai-tools/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 000
- 100
- 11
- 12
- 16
- 25
- 60
- 7
- 8
- a
- có khả năng
- Có khả năng
- Giới thiệu
- ở trên
- đẩy nhanh tiến độ
- tăng tốc
- truy cập
- khả năng tiếp cận
- có thể truy cập
- truy cập
- Tài khoản
- ngang qua
- Hành động
- Hoạt động
- hành động
- tích cực
- hành vi
- Ad
- Ngoài ra
- thêm vào
- Ngoài ra
- quản lý
- hành chính
- quản trị
- Nhận con nuôi
- tiên tiến
- thăng tiến
- tiến bộ
- lợi thế
- ảnh hưởng đến
- Sau
- tập hợp
- AI
- Mô hình AI
- Hỗ trợ AI
- AI / ML
- thuật toán
- liên kết
- Tất cả
- phân bổ
- cho phép
- cho phép
- bên cạnh
- Ngoài ra
- thay thế
- Mặc dù
- đàn bà gan dạ
- Mã Amazon
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Xưởng sản xuất Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- trong số
- an
- phân tích
- và
- câu trả lời
- nhân loại
- bất kì
- bất cứ nơi nào
- api
- ứng dụng
- Các Ứng Dụng
- Đăng Nhập
- phương pháp tiếp cận
- ứng dụng
- kiến trúc
- kiến trúc
- LÀ
- Mảng
- Nghệ thuật
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- AS
- khía cạnh
- Hỗ trợ
- Trợ lý
- liên kết
- At
- đính kèm
- tăng cường
- tác giả
- ủy quyền
- tự động
- tự động hóa
- có sẵn
- xa
- AWS
- trở lại
- Backend
- cơ sở
- dựa
- Baseline
- BE
- được
- bắt đầu
- mới bắt đầu
- mang lại lợi ích
- Lợi ích
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Hơn
- giữa
- Chặn
- tăng
- thúc đẩy
- cả hai
- tắc nghẽn
- Hộp
- Mang lại
- rộng
- trình duyệt
- xây dựng
- Xây dựng
- nhưng
- by
- Bộ nhớ cache
- gọi là
- CAN
- khả năng
- Trung tâm
- nhất định
- Tướng
- sự lựa chọn
- Chọn
- cổ điển
- gần gũi hơn
- mã
- cơ sở mã
- Lập trình
- hợp tác
- hợp tác
- kết hợp
- kết hợp
- bình luận
- Bình luận
- cam kết
- Chung
- Giao tiếp
- đồng
- so sánh
- hoàn thành
- phức tạp
- phức tạp
- phức tạp
- tuân thủ
- toàn diện
- Tính
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- máy tính
- khái niệm
- điều kiện
- Cấu hình
- cấu hình
- kết nối
- Kết nối
- Kết nối
- thích hợp
- nhất quán
- Bao gồm
- Container
- Container
- nội dung
- tiếp tục
- liên tiếp
- điều khiển
- Tiện lợi
- đàm thoại
- nền tảng
- Phí Tổn
- Chi phí
- có thể
- che
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- sáng tạo
- quan trọng
- CSS
- Hiện nay
- khách hàng
- khách hàng
- khách hàng
- tùy biến
- tùy chỉnh
- dữ liệu
- phân tích dữ liệu
- xử lý dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- trực quan hóa dữ liệu
- bộ dữ liệu
- dành riêng
- Mặc định
- cung cấp
- đào sâu
- chứng minh
- triển khai
- triển khai
- Derek
- miêu tả
- Thiết kế
- thiết kế
- chi tiết
- chi tiết
- Nhà phát triển
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- công cụ phát triển
- khác nhau
- trực tiếp
- trực tiếp
- thư mục
- thảo luận
- khác biệt
- phân phối
- phân phối
- do
- phu bến tàu
- tài liệu
- miền
- lĩnh vực
- thực hiện
- xuống
- lái xe
- ổ đĩa
- hai
- mỗi
- Sớm hơn
- dễ dàng
- dễ dàng hơn
- dễ dàng
- biên tập viên
- hiệu lực
- Hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- nỗ lực
- nỗ lực
- dễ dàng
- hay
- cao
- nhúng
- trao quyền
- trao quyền
- cho phép
- kích hoạt
- cho phép
- cho phép
- bao trùm
- mã hóa
- cuối
- Cuối cùng đến cuối
- ky sư
- Kỹ Sư
- nâng cao
- nâng cao
- cải tiến
- Nâng cao
- tăng cường
- đảm bảo
- đăng ký hạng mục thi
- Môi trường
- môi trường
- đã trang bị
- bản chất
- thiết yếu
- thành lập
- Ngay cả
- phát triển
- ví dụ
- thực hiện
- hiện tại
- kinh nghiệm
- thí nghiệm
- Giải thích
- Khám phá
- thêm
- mở rộng
- mở rộng
- mở rộng
- thêm
- Đối mặt
- tạo điều kiện
- tạo điều kiện
- sai
- Tính quen thuộc
- gia đình
- NHANH
- nhanh hơn
- Đặc tính
- Tính năng
- Với
- vài
- lĩnh vực
- Tập tin
- Các tập tin
- Tìm kiếm
- Linh hoạt
- linh hoạt
- linh hoạt
- chất lỏng
- Tập trung
- tập trung
- tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Forward
- bồi dưỡng
- tìm thấy
- 4
- Miễn phí
- thường xuyên
- bạn bè
- từ
- đầy đủ
- chức năng
- chức năng
- xa hơn
- cửa ngõ
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- đi
- cho
- Go
- cấp
- tài trợ
- sự hiểu biết
- lớn hơn
- rất nhiều
- Xử lý
- Xử lý
- Có
- he
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- Cao
- hiệu suất cao
- cao hơn
- cao
- anh ta
- của mình
- Trang Chủ
- chủ nhà
- tổ chức
- host
- nhà
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- lý tưởng
- if
- minh họa
- minh họa
- hình ảnh
- quan trọng
- quan trọng
- nâng cao
- cải thiện
- cải thiện
- cải tiến
- cải thiện
- in
- không thể tiếp cận
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- Tăng lên
- tăng
- Tăng
- tăng
- độc lập
- độc lập
- hệ thống riêng biệt,
- ngành công nghiệp
- thông tin
- ban đầu
- sự đổi mới
- sáng tạo
- trong
- cái nhìn sâu sắc
- những hiểu biết
- cài đặt
- ví dụ
- hướng dẫn
- tích hợp
- tích hợp
- hội nhập
- Sự thông minh
- Thông minh
- dự định
- tương tác
- tương tác
- Giao thức
- trong
- giới thiệu
- giới thiệu
- Giới thiệu
- giới thiệu
- Giới thiệu
- IT
- ITS
- jpg
- chỉ
- giữ
- Key
- phím
- ghi nhãn
- cảnh quan
- Ngôn ngữ
- lớn
- cuối cùng
- Độ trễ
- mới nhất
- phóng
- phát động
- ra mắt
- dẫn
- Nhảy qua
- học tập
- ít
- Cấp
- thư viện
- vòng đời
- Lượt thích
- hạn chế
- liên kết
- Danh sách
- LLM
- tải
- địa phương
- nằm
- hợp lý
- dài
- Xem
- thấp hơn
- máy
- học máy
- thực hiện
- ma thuật
- Duy trì
- bảo trì
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- quản lý
- thủ công
- dấu
- tối đa
- Có thể..
- có nghĩa
- Các thành viên
- Bộ nhớ
- Menu
- tin nhắn
- phương pháp
- di chuyển
- tối thiểu
- giảm thiểu
- tối thiểu
- Phút
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại
- sửa đổi
- chi tiết
- hiệu quả hơn
- Hơn thế nữa
- hầu hết
- Gắn kết
- Phim Điện Ảnh
- di chuyển
- nhiều
- nhiều
- phải
- tên
- tự nhiên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Điều hướng
- cần thiết
- Cần
- cần thiết
- tiêu cực
- mạng
- mạng lưới
- Mới
- nlp
- Không
- Nổi bật
- ghi
- máy tính xách tay
- tại
- nhiều
- of
- cung cấp
- cung cấp
- cung cấp
- Cung cấp
- chính thức
- thường
- on
- onboard
- ONE
- có thể
- trên
- mở
- mã nguồn mở
- hoạt động
- Hoạt động
- tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- Tùy chọn
- Các lựa chọn
- or
- tổ chức
- ban đầu
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- bên ngoài
- kết thúc
- tổng thể
- riêng
- chủ sở hữu
- Hòa bình
- trang
- một phần
- đặc biệt
- đam mê
- con đường
- mô hình
- tạm dừng
- mỗi
- Thực hiện
- hiệu suất
- cho phép
- quyền
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- sân chơi
- chơi
- Điểm
- Chính sách
- điều luật
- Bài đăng
- tiềm năng
- thực hành
- ưa thích
- chuẩn bị
- trước
- trước đây
- chủ yếu
- nguyên tắc
- riêng
- giải quyết vấn đề
- quá trình
- Xử lý
- Quy trình
- xử lý
- Sản phẩm
- giám đốc sản xuất
- Sản lượng
- năng suất
- Hồ sơ
- Profiles
- Lập trình
- dự án
- dự án
- tài sản
- cho
- nhà cung cấp
- cung cấp
- cung cấp
- mục đích
- Python
- ngọn đuốc
- chất lượng
- Câu hỏi
- Nhanh chóng
- nhanh hơn
- Mau
- phạm vi
- nhanh chóng
- sẵn sàng
- thời gian thực
- nhận
- khuyến nghị
- Giảm
- giảm
- xem
- Bất kể
- khu
- liên quan
- khởi chạy lại
- phát hành
- phát hành
- vẫn còn
- xa
- từ xa
- lặp đi lặp lại
- đại diện
- đại diện cho
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- tài nguyên
- Thông tin
- đáp ứng
- REST của
- khởi động lại
- hạn chế
- kết quả
- Kết quả
- tiếp tục
- cách mạng hóa
- ngay
- mạnh mẽ
- Vai trò
- nguồn gốc
- thường xuyên
- Quy tắc
- chạy
- chạy
- chạy
- thời gian chạy
- nhà làm hiền triết
- tương tự
- sandbox
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- kịch bản
- Khoa học
- các nhà khoa học
- học hỏi
- kịch bản
- liền mạch
- liền mạch
- Tìm kiếm
- dày dạn
- giây
- phần
- an toàn
- an ninh
- Chính sách bảo mật
- xem
- bán dẫn
- cao cấp
- riêng biệt
- phục vụ
- máy chủ
- Các máy chủ
- phục vụ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- Phiên
- phiên
- định
- thiết lập
- thiết lập
- thiết lập
- một số
- Chia sẻ
- chia sẻ
- cổ phiếu
- chia sẻ
- chị ấy
- thay đổi
- thể hiện
- Chương trình
- có ý nghĩa
- đáng kể
- tương tự
- đơn giản hóa
- đơn giản hóa
- duy nhất
- Kích thước máy
- kích thước
- đoạn
- So
- Phần mềm
- Kỹ sư phần mềm
- rắn
- làm rắn chắc
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- nguồn
- Không gian
- không gian
- chuyên gia
- riêng
- Chi
- Quay
- chia
- Tính ổn định
- ổn định
- Tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- khởi động
- Tiểu bang
- Tuyên bố
- Bang
- Bước
- Các bước
- Dừng
- dừng lại
- là gắn
- hàng
- lưu trữ
- lưu trữ
- đơn giản
- sắp xếp hợp lý
- tinh giản
- cấu trúc
- phòng thu
- như vậy
- TÓM TẮT
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- chắc chắn
- Công tắc điện
- hệ thống
- hệ thống
- Hãy
- mất
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- nhóm
- Thành viên của nhóm
- đội
- công nghệ cao
- công nghiệp công nghệ
- kỹ thuật
- Công nghệ
- tensorflow
- Thiết bị đầu cuối
- về
- thử nghiệm
- kiểm tra
- văn bản
- hơn
- Cảm ơn
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- bằng cách ấy
- Kia là
- họ
- điều này
- những
- Thông qua
- thời gian
- đến
- bên nhau
- công cụ
- công cụ
- hàng đầu
- đối với
- Train
- Hội thảo
- quá trình chuyển đổi
- chuyển tiếp
- Đi du lịch
- đúng
- thử
- điều chỉnh
- kiểu
- loại
- thường
- ui
- gạch
- hiểu
- độc đáo
- chưa từng có
- cho đến khi
- Cập nhật
- cập nhật
- Cập nhật
- cập nhật
- nâng cấp
- nâng cấp
- us
- Sử dụng
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Kinh nghiệm người dùng
- sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- xác nhận
- Quý báu
- giá trị
- nhiều
- khác nhau
- phiên bản
- thông qua
- khả năng hiển thị
- tầm nhìn
- trực quan
- hình dung
- khối lượng
- khối lượng
- là
- xem
- Đường..
- we
- web
- trình duyệt web
- máy chủ web
- các dịch vụ web
- Dựa trên web
- là
- khi nào
- bất cứ khi nào
- liệu
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- rộng
- sẽ
- muốn
- với
- ở trong
- không có
- Công việc
- làm việc cùng nhau
- làm việc
- quy trình làm việc
- Luồng công việc
- đang làm việc
- thế giới
- viết
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet