অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিওতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিষ্ক্রিয় সংস্থানগুলি বন্ধ করে খরচগুলি সাশ্রয় করুন

অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও একটি ইউনিফাইড, ওয়েব-ভিত্তিক ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস প্রদান করে যেখানে আপনি সমস্ত মেশিন লার্নিং (ML) ডেভেলপমেন্ট ধাপগুলি সম্পাদন করতে পারেন, যা ডেটা সায়েন্স টিমগুলিকে 10 গুণ বেশি উত্পাদনশীল করে তোলে৷ স্টুডিও আপনাকে মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য প্রয়োজনীয় প্রতিটি ধাপে সম্পূর্ণ অ্যাক্সেস, নিয়ন্ত্রণ এবং দৃশ্যমানতা দেয়। স্টুডিও নোটবুক হল সহযোগিতামূলক নোটবুক যা আপনি দ্রুত লঞ্চ করতে পারেন কারণ আপনাকে আগে থেকে কম্পিউট ইনস্ট্যান্স এবং ফাইল স্টোরেজ সেট আপ করতে হবে না। আমাজন সেজমেকার একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা পরিকাঠামো ব্যবস্থাপনার ভারী উত্তোলনকে বিমূর্ত করে এমন ক্ষমতা প্রদান করে এবং বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ বৃহৎ-স্কেল ML কার্যকলাপের জন্য আপনার পছন্দসই তত্পরতা এবং স্কেলেবিলিটি প্রদান করে এবং আপনার ব্যবহারের মতো অর্থ প্রদান করে মূল্য মডেল.

এই পোস্টে, আমরা নিম্নলিখিতগুলি কীভাবে করব তা প্রদর্শন করি:

• একটি স্বয়ং-শাটডাউন জুপিটার এক্সটেনশন ব্যবহার করে স্টুডিওর মধ্যে অলস সংস্থানগুলি সনাক্ত করুন এবং বন্ধ করুন যা ম্যানুয়ালি এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনস্টল করা যেতে পারে
• স্টুডিও ডোমেনের মধ্যে ব্যবহারকারী প্রোফাইলগুলি ট্র্যাক করতে ইভেন্ট বিজ্ঞপ্তিগুলি সক্ষম করুন যেগুলি স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশন ইনস্টল করেনি
• পরিচালনা করতে ইনস্টল অটো-শাটডাউন এক্সটেনশন ব্যবহার করুন অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলার স্বয়ংক্রিয়ভাবে দৃষ্টান্ত বন্ধ করে খরচ যা প্রত্যাশিত খরচের চেয়ে বড় হতে পারে

স্টুডিও উপাদান

স্টুডিওতে, চলমান নোটবুকগুলিকে জুপিটার সার্ভার UI থেকে আলাদাভাবে কন্টেইনারাইজ করা হয় যাতে পরিকাঠামোর আকার পরিবর্তন করা যায়। একটি স্টুডিও নোটবুক নিম্নলিখিত দ্বারা সংজ্ঞায়িত পরিবেশে চলে:

• দৃষ্টান্তের ধরণ - অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যার কনফিগারেশন, যা মূল্যের হার নির্ধারণ করে। এতে প্রসেসরের সংখ্যা এবং প্রকার (vCPU এবং GPU), এবং মেমরির পরিমাণ এবং প্রকার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
• সেজমেকার চিত্র - একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ধারক চিত্র (হয় সেজমেকার-প্রদত্ত বা কাস্টম) যা নোটবুক কার্নেল হোস্ট করে। ইমেজটি সংজ্ঞায়িত করে যে কার্নেলের স্পেসগুলি এটি অফার করে, যেমন বিল্ট-ইন পাইথন 3 (ডেটা সায়েন্স) কার্নেল।
• সেজমেকার কার্নেল গেটওয়ে অ্যাপ - নির্দিষ্ট ইনস্ট্যান্স টাইপের কন্টেইনার ইমেজের একটি চলমান উদাহরণ। একাধিক অ্যাপ একটি চলমান উদাহরণ ভাগ করতে পারে।
• কার্নেল সেশন চলছে - প্রক্রিয়া যা নোটবুকে থাকা কোড পরিদর্শন করে এবং চালায়। একই অ্যাপে একই স্পেক এবং ইনস্ট্যান্স টাইপের একাধিক খোলা নোটবুক (কার্নেল) খোলা হয়।

স্টুডিও UI টাইপের একটি পৃথক অ্যাপ হিসাবে চলে JupyterServer পরিবর্তে KernelGateway, যা আপনাকে স্টুডিও UI এর মধ্যে থেকে একটি খোলা নোটবুককে বিভিন্ন কার্নেল বা ইনস্ট্যান্স প্রকারে স্যুইচ করতে দেয়। কিভাবে একটি নোটবুক কার্নেল সম্পর্কে আরো তথ্যের জন্য KernelGateway অ্যাপ, ব্যবহারকারী এবং স্টুডিও ডোমেন, দেখুন Amazon SageMaker স্টুডিও নোটবুক ব্যবহার করে.

স্টুডিও বিলিং

স্টুডিও ব্যবহার করার জন্য কোন অতিরিক্ত চার্জ নেই। স্টুডিও নোটবুক, ইন্টারেক্টিভ শেল, কনসোল এবং টার্মিনাল চালানোর খরচ স্টুডিও ইনস্ট্যান্স টাইপ ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে। মূল্যের উদাহরণ সহ বিলিং সম্পর্কে তথ্যের জন্য, দেখুন অ্যামাজন সেজমেকার প্রাইসিং.

আপনি যখন স্টুডিওর মধ্যে একটি স্টুডিও নোটবুক, ইন্টারেক্টিভ শেল বা ইমেজ টার্মিনাল চালান, তখন আপনাকে অবশ্যই একটি কার্নেল এবং একটি উদাহরণের ধরন বেছে নিতে হবে। এই সংস্থানগুলি UI থেকে নির্বাচিত প্রকারের উপর ভিত্তি করে একটি স্টুডিও উদাহরণ ব্যবহার করে চালু করা হয়েছে। যদি এই ধরনের একটি দৃষ্টান্ত পূর্বে চালু করা হয় এবং উপলব্ধ হয়, সম্পদটি সেই দৃষ্টান্তে চালানো হয়। CPU-ভিত্তিক চিত্রগুলির জন্য, ডিফল্ট উদাহরণ টাইপ ml.t3.medium. GPU-ভিত্তিক চিত্রগুলির জন্য, ডিফল্ট উদাহরণ টাইপ ml.g4dn.xlarge. খরচগুলি উদাহরণের প্রকারের উপর ভিত্তি করে করা হয় এবং প্রতিটি উদাহরণের জন্য আপনাকে আলাদাভাবে বিল করা হয়। একটি দৃষ্টান্ত তৈরি হলে মিটারিং শুরু হয় এবং দৃষ্টান্তের সমস্ত অ্যাপ বন্ধ হয়ে গেলে বা দৃষ্টান্তটি বন্ধ হয়ে গেলে শেষ হয়৷

চার্জ নেওয়া বন্ধ করতে উদাহরণ বন্ধ করুন। আপনি যদি দৃষ্টান্তে চলমান নোটবুকটি বন্ধ করে দেন কিন্তু দৃষ্টান্ত বন্ধ না করেন, তাহলেও আপনাকে চার্জ দিতে হবে। আপনি যখন একই ইন্সট্যান্স টাইপের একাধিক নোটবুক খোলেন, নোটবুকগুলি একই ইন্সট্যান্সে চলে এমনকি যদি তারা বিভিন্ন কার্নেল ব্যবহার করে থাকে। আপনি শুধুমাত্র একটি দৃষ্টান্ত চলমান সময়ের জন্য বিল করা হয়. তুমি পারবে উদাহরণ টাইপ পরিবর্তন করুন আপনি নোটবুক খোলার পরে এবং নোটবুক, টার্মিনাল, কার্নেল, অ্যাপস এবং দৃষ্টান্ত সহ স্বতন্ত্র সংস্থানগুলি বন্ধ করার পরে। আপনি একই সময়ে এই বিভাগের একটিতে সমস্ত সংস্থান বন্ধ করতে পারেন। আপনি যখন একটি নোটবুক বন্ধ করে দেন, তখন নোটবুকের কোনো অসংরক্ষিত তথ্য হারিয়ে যায়। নোটবুক মুছে ফেলা হয় না.

আপনি স্টুডিও থেকে একটি খোলা নোটবুক বন্ধ করতে পারেন ফাইল মেনু বা থেকে টার্মিনাল এবং কার্নেল চলমান ফলক দ্য টার্মিনাল এবং কার্নেল চলমান ফলক চারটি বিভাগ নিয়ে গঠিত। প্রতিটি বিভাগে সেই ধরণের সমস্ত সংস্থান তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। আপনি প্রতিটি সংস্থান পৃথকভাবে বন্ধ করতে পারেন বা একই সময়ে একটি বিভাগে সমস্ত সংস্থান বন্ধ করতে পারেন। আপনি যখন একটি বিভাগে সমস্ত সংস্থান বন্ধ করতে চান, তখন নিম্নলিখিতগুলি ঘটে:

• চলমান দৃষ্টান্ত/চলমান অ্যাপ্লিকেশন - সমস্ত উদাহরণ, অ্যাপ, নোটবুক, কার্নেল সেশন, ডেটা র্যাংলার সেশন, কনসোল বা শেল এবং ইমেজ টার্মিনাল বন্ধ হয়ে গেছে। সিস্টেম টার্মিনাল বন্ধ করা হয় না. সমস্ত চার্জ জমা বন্ধ করতে এই বিকল্পটি বেছে নিন।
• কার্নেল সেশনস - সমস্ত কার্নেল, নোটবুক এবং কনসোল বা শেলগুলি বন্ধ হয়ে গেছে।
• টার্মিনাল সেশন - সমস্ত ইমেজ টার্মিনাল এবং সিস্টেম টার্মিনাল বন্ধ করা হয়েছে।

সম্পদ বন্ধ করতে, বাম সাইডবারে, নির্বাচন করুন টার্মিনাল এবং কার্নেল চলমান আইকন একটি নির্দিষ্ট সম্পদ বন্ধ করতে, নির্বাচন করুন ক্ষমতা সম্পদ হিসাবে একই সারিতে আইকন।

চলমান দৃষ্টান্তগুলির জন্য, একটি নিশ্চিতকরণ ডায়ালগ সমস্ত সংস্থানগুলি তালিকাভুক্ত করে যা বন্ধ করা হবে। চলমান অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, একটি নিশ্চিতকরণ ডায়ালগ প্রদর্শিত হয়৷ পছন্দ করা সব বন্ধ করুন এগিয়ে যেতে. কার্নেল সেশন বা টার্মিনাল সেশনের জন্য কোনো নিশ্চিতকরণ ডায়ালগ প্রদর্শিত হয় না। একটি বিভাগে সমস্ত সংস্থান বন্ধ করতে, নির্বাচন করুন X বিভাগ লেবেলের ডানদিকে আইকন। একটি নিশ্চিতকরণ ডায়ালগ প্রদর্শিত হয়। পছন্দ করা সব বন্ধ করুন এগিয়ে যেতে.

JupyterLab এক্সটেনশনের সাথে নিষ্ক্রিয় কার্নেলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বন্ধ করুন

ব্যবহারকারীরা আর ব্যবহার করছেন না এমন সংস্থানগুলি বন্ধ করার জন্য তাদের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, আপনি খরচ বাঁচাতে নিষ্ক্রিয় সংস্থানগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করতে এবং বন্ধ করতে স্টুডিও অটো-শাটডাউন এক্সটেনশন ব্যবহার করতে পারেন। জুপিটারল্যাব এক্সটেনশন সহজ অ্যাড-অন যা নোটবুক পরিবেশের মৌলিক কার্যকারিতা প্রসারিত করে। এক্সটেনশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্নেল, অ্যাপ এবং স্টুডিওর মধ্যে চলমান দৃষ্টান্তগুলিকে বন্ধ করে দেয় যখন তারা একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য নিষ্ক্রিয় থাকে। আপনি UI এর মাধ্যমে দৃশ্যত একটি নিষ্ক্রিয় সময় থ্রেশহোল্ড (মিনিটের মধ্যে) কনফিগার করতে পারেন। কার্নেলগুলি দীর্ঘক্ষণ নিষ্ক্রিয় থাকার পরে, এক্সটেনশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেগুলিকে বন্ধ করে দেয়। এক্সটেনশনটি ডাউনলোড এবং ইনস্টল করার নির্দেশাবলীর জন্য, দেখুন গিটহুব রেপো.

আপনি JupyterServer এর স্টার্টআপের সময় এক্সটেনশনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনস্টল করতে পারেন যদি আপনি ব্যবহার করেন এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য (IAM) প্রমাণীকরণ, অথবা আপনি যদি একক সাইন-অন (SSO) প্রমাণীকরণ ব্যবহার করেন তবে ম্যানুয়ালি করুন।

এক্সটেনশন ইনস্টল করার পরে, এটি স্টুডিও ইন্টারফেসের বাম সাইডবারে একটি আইকন হিসাবে দেখায়। এই এক্সটেনশনটি যে ইউজার ইন্টারফেসটি প্রদান করে তা ব্যবহার করে আপনি একটি নিষ্ক্রিয় সময়সীমা কনফিগার করতে পারেন। GitHub রেপোতে ইনস্টলেশন নির্দেশাবলী প্রদান করা হয়।

নিষ্ক্রিয় সময় সীমা প্যারামিটার হল একটি সময় সেট করা যার পরে কোন সক্রিয় নোটবুক সেশন ছাড়া নিষ্ক্রিয় সংস্থানগুলি বন্ধ করা হয়৷ ডিফল্টরূপে, নিষ্ক্রিয় সময় সীমা সেট করা হয় 120 মিনিট।

সীমাবদ্ধতা এবং সমস্যা সমাধান

স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশনের নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

• এক্সটেনশনটি খোলা টার্মিনালের কার্যকলাপ নিরীক্ষণ করে না। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কার্নেলগুলি আপনার কনফিগার করা সময়ের জন্য নিষ্ক্রিয় থাকে কিন্তু টার্মিনালগুলি না থাকে, তাহলে এক্সটেনশন টার্মিনাল এবং কার্নেলগুলি বন্ধ করে দেয়।
• আপনাকে এক্সটেনশনটি পুনরায় ইনস্টল করতে হবে এবং নিষ্ক্রিয় সময়সীমা কনফিগার করতে হবে যদি আপনি মুছে ফেলেন JupyterServer SageMaker স্টুডিও কনসোলে এবং এটি পুনরায় তৈরি করুন। আপনি যদি স্বয়ংক্রিয় ইনস্টলেশন পদ্ধতি ব্যবহার করেন তবে এটি একটি সীমাবদ্ধতা নয়।

আপনি এক্সটেনশন লগ ইন চেক করতে পারেন অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ অধীনে /aws/sagemaker/studio লগ গ্রুপ, এবং মাধ্যমে যাচ্ছে <Studio_domain>/<user_profile>/JupyterServer/default লগ স্ট্রীম

স্টুডিও অটো-শাটডাউন এক্সটেনশন চেকার

স্টুডিওর অধীনে থাকা একাধিক ব্যবহারকারীর প্রোফাইলের মধ্যে চলমান নিষ্ক্রিয় সংস্থানগুলিকে ট্র্যাক করতে কীভাবে ইমেল বিজ্ঞপ্তিগুলি সক্ষম করবেন তা নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যাখ্যা করে৷

আপনি আপনার স্টুডিও ডোমেনে অটো-শাটডাউন এক্সটেনশন যেভাবে ইনস্টল করুন না কেন, অ্যাডমিনিস্ট্রেটররা এটি ছাড়া চলমান যে কোনও ব্যবহারকারীকে ট্র্যাক এবং সতর্ক করতে চাইতে পারেন। সম্মতি ট্র্যাক করতে এবং খরচ অপ্টিমাইজ করতে, আপনি নির্দেশাবলী অনুসরণ করতে পারেন গিটহুব রেপো স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশন চেকার সেট আপ করতে এবং ইভেন্ট বিজ্ঞপ্তিগুলি সক্ষম করতে।

স্থাপত্য চিত্র অনুসারে, ক CloudWatch ইভেন্ট নিয়ম একটি পর্যায়ক্রমিক সময়সূচীতে ট্রিগার করা হয় (উদাহরণস্বরূপ, প্রতি ঘন্টায় বা রাতে)। নিয়ম তৈরি করতে, আমরা একটি নির্দিষ্ট সময়সূচী নির্বাচন করি এবং কত ঘন ঘন টাস্ক চলে তা উল্লেখ করি। আমাদের লক্ষ্যের জন্য, আমরা একটি নির্বাচন করি এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ফাংশন যা পর্যায়ক্রমে পরীক্ষা করে যে একটি স্টুডিও ডোমেনের অধীনে সমস্ত ব্যবহারকারী প্রোফাইল স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউনের জন্য এক্সটেনশন ইনস্টল করেছে কিনা। এই ফাংশন ব্যবহারকারী প্রোফাইলের নাম সংগ্রহ করে যা এই প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে ব্যর্থ হয়েছে।

ব্যবহারকারীর প্রোফাইলগুলি তারপরে একটিতে রুট করা হয় অ্যামাজন সাধারণ বিজ্ঞপ্তি পরিষেবা (Amazon SNS) বিষয় যা স্টুডিও অ্যাডমিন এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডাররা বিজ্ঞপ্তি পেতে সদস্যতা নিতে পারে (যেমন ইমেল বা স্ল্যাকের মাধ্যমে)। নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটটি একটি ইমেল সতর্কতা বিজ্ঞপ্তি দেখায় যেখানে ব্যবহারকারীর প্রোফাইল user-w এবং user-y সেজমেকার ডোমেনের মধ্যে d-bo6udbiz4vmi স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশন ইনস্টল করেনি।

অটো-শাটডাউন ডেটা র্যাংলার সংস্থান

স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশন কীভাবে কাজ করে তা আরও প্রদর্শন করতে, স্টুডিওর মধ্যে ডেটা র্যাংলারের দৃষ্টিকোণ থেকে এটিকে দেখি। ডেটা র‍্যাংলার হল সেজমেকারের একটি নতুন ক্ষমতা যা ডেটা বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীদের জন্য ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস ব্যবহার করে এমএল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে দ্রুততর করে তোলে৷

আপনি যখন স্টুডিও থেকে ডেটা র্যাংলার শুরু করেন, তখন এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি স্পিন আপ করে ml.m5.4xlarge instance এবং সেই উদাহরণ ব্যবহার করে কার্নেল শুরু করে। আপনি যখন ডেটা র‍্যাংলার ব্যবহার করছেন না, তখন অতিরিক্ত ফি খরচ এড়াতে এটি যে দৃষ্টান্তে চলে তা বন্ধ করা গুরুত্বপূর্ণ।

ডেটা র্যাংলার স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতি 60 সেকেন্ডে আপনার ডেটা প্রবাহ সংরক্ষণ করে। কাজ হারানো এড়াতে, ডাটা র‍্যাংলার বন্ধ করার আগে ম্যানুয়ালি আপনার ডেটা প্রবাহ সংরক্ষণ করুন। এটি করতে, নির্বাচন করুন ফাইল এবং তারপর নির্বাচন করুন ডেটা র্যাংলার প্রবাহ সংরক্ষণ করুন.

স্টুডিওতে ডেটা র্যাংলার ইনস্ট্যান্স বন্ধ করতে, নির্বাচন করুন চলমান দৃষ্টান্ত এবং কার্নেলগুলি আইকন অধীন চলমান অ্যাপস, locate দ্য sagemaker-data-wrangler-1.0 অ্যাপ পছন্দ ক্ষমতা এই অ্যাপের পাশে আইকন।

ম্যানুয়ালি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করা কষ্টকর হতে পারে এবং এটি ভুলে যাওয়া সহজ। স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশনের মাধ্যমে, আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে ডেটা র্যাংলারকে শক্তি প্রদানকারী নিষ্ক্রিয় সংস্থানগুলি অতিরিক্ত সেজমেকার খরচ এড়াতে সতর্কতার সাথে বন্ধ করা হয়েছে।

উপসংহার

এই পোস্টে, আমরা স্টুডিওতে চলমান নিষ্ক্রিয় সংস্থানগুলি বন্ধ করতে একটি স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন জুপিটার এক্সটেনশন ব্যবহার করে কীভাবে সেজমেকার খরচ কমাতে হয় তা প্রদর্শন করেছি। আমরা আরও দেখিয়েছি যে কীভাবে একটি স্বয়ংক্রিয়-শাটডাউন এক্সটেনশন চেকার সেট আপ করতে হয় এবং স্টুডিওতে যারা এক্সটেনশনটি ইনস্টল করেনি তাদের ব্যবহারকারী প্রোফাইলগুলিকে ট্র্যাক করতে ইভেন্ট বিজ্ঞপ্তিগুলি সক্ষম করতে হয়৷ অবশেষে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে এক্সটেনশন ডেটা র‍্যাংলারের খরচ কমাতে পারে ডেটা র‍্যাংলারকে পাওয়ার অলস রিসোর্স বন্ধ করে।

সম্পদের ব্যবহার এবং খরচ অপ্টিমাইজ করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন ডান-আকারের সংস্থানসমূহ এবং অ্যামাজন সেজমেকারে অপ্রয়োজনীয় খরচ এড়ানো.

আপনার যদি কোনও মন্তব্য বা প্রশ্ন থাকে তবে দয়া করে মন্তব্য বিভাগে রেখে দিন।

---

লেখক সম্পর্কে

অরুণপ্রসথ শংকর AWS এর সাহায্যে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং (এআই / এমএল) বিশেষজ্ঞ সলিউশন সমাধান আর্কিটেক্ট যা বিশ্বব্যাপী গ্রাহকদের মেঘে কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে তাদের এআই সমাধানগুলি স্কেল করতে সহায়তা করে। অল্প সময়ে, অরুণ সায়েন্স-ফাই সিনেমা দেখা এবং শাস্ত্রীয় সংগীত শুনতে উপভোগ করেন।

 আন্দ্রাস গারজো তিনি AWS AI প্ল্যাটফর্ম টিমের একজন ML সলিউশন আর্কিটেক্ট এবং গ্রাহকদের SageMaker-এ স্থানান্তরিত করতে, সর্বোত্তম অনুশীলন গ্রহণ করতে এবং খরচ বাঁচাতে সাহায্য করে।

পবন কুমার সুন্দর আমাজন ওয়েব সার্ভিসের একজন সিনিয়র R&D ইঞ্জিনিয়ার। তিনি প্রযুক্তিগত দিকনির্দেশনা প্রদান করেন এবং গ্রাহকদের AWS-এ সম্ভাব্য শিল্প দেখানোর মাধ্যমে তাদের উদ্ভাবনের ক্ষমতা ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করেন। তিনি আমাদের গ্রাহকদের জন্য AI/ML, IoT এবং রোবোটিক্সের চারপাশে একাধিক প্রোটোটাইপ তৈরি করেছেন।

অ্যালেক্স থিউসি সিঙ্গাপুরে অবস্থিত AWS-এর একজন মেশিন লার্নিং স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। অ্যালেক্স দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া জুড়ে গ্রাহকদের AI এবং ML-এর সাথে সমাধান ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন করতে সহায়তা করে। তিনি কার্টিং উপভোগ করেন, ওপেন সোর্স প্রকল্পের সাথে কাজ করেন এবং নতুন এমএল গবেষণার সাথে তাল মিলিয়ে চলার চেষ্টা করেন।

সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/save-costs-by-automatically-shutting-down-idle-resources-within-amazon-sagemaker-studio/