এই পোস্টটি জয়দীপ পাবিসেট্টি, Merck-এর সিনিয়র স্পেশালিস্ট ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং টাইগার অ্যানালিটিক্স-এর সিনিয়র এমএল ইঞ্জিনিয়ার প্রবাকরণ মাথাইয়ানের সাথে সহ-লেখা হয়েছে।
বড় মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেল ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেলের জন্য সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের মতোই একটি মাপযোগ্য মডেল রিলিজ প্রক্রিয়া প্রয়োজন। মডেল ডেভেলপাররা প্রায়শই ML মডেল তৈরিতে একসঙ্গে কাজ করে এবং কাজ করার জন্য একটি শক্তিশালী MLOps প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন হয়। একটি স্কেলযোগ্য MLOps প্ল্যাটফর্মে ML মডেল রেজিস্ট্রি, অনুমোদন, এবং পরবর্তী পরিবেশ স্তরে (উন্নয়ন, পরীক্ষা) কর্মপ্রবাহ পরিচালনা করার জন্য একটি প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করতে হবে , UAT, বা উৎপাদন)।
একজন মডেল ডেভেলপার সাধারণত একটি স্বতন্ত্র এমএল ডেভেলপমেন্ট পরিবেশে কাজ করতে শুরু করে আমাজন সেজমেকার. যখন একটি মডেল প্রশিক্ষিত হয় এবং ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত হয়, তখন এটি নিবন্ধিত হওয়ার পরে অনুমোদন করা প্রয়োজন৷ আমাজন সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রি. এই পোস্টে, আমরা আলোচনা করব কিভাবে AWS AI/ML টিম Merck Human Health IT MLOps টিমের সাথে এমন একটি সমাধান তৈরি করতে সহযোগিতা করেছে যা মাঝখানে মানব হস্তক্ষেপের সাথে ML মডেল অনুমোদন এবং প্রচারের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ ব্যবহার করে।
সমাধান ওভারভিউ
এই পোস্টটি একটি ওয়ার্কফ্লো সমাধানের উপর ফোকাস করে যা এমএল মডেল ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেল ট্রেনিং পাইপলাইন এবং ইনফারেন্সিং পাইপলাইনের মধ্যে ব্যবহার করতে পারে। সমাধানটি মানব হস্তক্ষেপের সাথে ML মডেল অনুমোদন এবং প্রচার প্রক্রিয়াকে সমর্থন করার জন্য MLOps-এর জন্য একটি পরিমাপযোগ্য কর্মপ্রবাহ প্রদান করে। ডেটা সায়েন্টিস্ট দ্বারা নিবন্ধিত একটি এমএল মডেলকে একটি অনুমান পাইপলাইনের জন্য এবং পরবর্তী পরিবেশ স্তরে (পরীক্ষা, UAT, বা উত্পাদন) ব্যবহার করার আগে পর্যালোচনা এবং অনুমোদনের জন্য একজন অনুমোদনকারীর প্রয়োজন। সমাধান ব্যবহার করে এডাব্লুএস ল্যাম্বদা, অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে, অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ, এবং মাঝখানে মানব অনুমোদনের হস্তক্ষেপের সাথে ওয়ার্কফ্লো স্বয়ংক্রিয় করতে সেজমেকার। নিম্নলিখিত স্থাপত্য চিত্রটি সামগ্রিক সিস্টেমের নকশা, AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা এবং উন্নয়ন থেকে উত্পাদন পর্যন্ত মানব হস্তক্ষেপের সাথে ML মডেলগুলিকে অনুমোদন ও প্রচারের জন্য কার্যপ্রবাহ দেখায়।
কর্মপ্রবাহে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:
- প্রশিক্ষণ পাইপলাইন সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রিতে একটি মডেল তৈরি করে এবং নিবন্ধন করে। এই সময়ে, মডেল অবস্থা হয়
PendingManualApproval
. - EventBridge স্বয়ংক্রিয়ভাবে সহজ নিয়মের সাথে পদক্ষেপ নিতে স্থিতি পরিবর্তন ইভেন্টগুলি নিরীক্ষণ করে।
- ইভেন্টব্রিজ মডেল রেজিস্ট্রেশন ইভেন্ট নিয়ম একটি ল্যাম্বডা ফাংশনকে আহ্বান করে যা নিবন্ধিত মডেলটিকে অনুমোদন বা প্রত্যাখ্যান করার জন্য একটি লিঙ্ক সহ একটি ইমেল তৈরি করে।
- অনুমোদনকারী মডেলটি পর্যালোচনা এবং অনুমোদন বা প্রত্যাখ্যান করার লিঙ্ক সহ একটি ইমেল পান।
- অনুমোদনকারী একটি API গেটওয়ে এন্ডপয়েন্টে ইমেলের লিঙ্কটি অনুসরণ করে মডেলটিকে অনুমোদন করে।
- এপিআই গেটওয়ে মডেল আপডেট শুরু করতে একটি ল্যাম্বডা ফাংশন আহ্বান করে।
- মডেল স্ট্যাটাসের জন্য মডেল রেজিস্ট্রি আপডেট করা হয়েছে (
Approved
দেব পরিবেশের জন্য, কিন্তুPendingManualApproval
পরীক্ষা, UAT, এবং উৎপাদনের জন্য)। - মডেল বিশদ সংরক্ষিত হয় AWS প্যারামিটার স্টোর, একটি ক্ষমতা এডাব্লুএস সিস্টেম ম্যানেজারমডেল সংস্করণ, অনুমোদিত লক্ষ্য পরিবেশ, মডেল প্যাকেজ সহ।
- অনুমান পাইপলাইন প্যারামিটার স্টোর থেকে লক্ষ্য পরিবেশের জন্য অনুমোদিত মডেলটি নিয়ে আসে।
- পোস্ট-ইনফারেন্স বিজ্ঞপ্তি ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যাচ ইনফারেন্স মেট্রিক্স সংগ্রহ করে এবং মডেলটিকে পরবর্তী পরিবেশে উন্নীত করার জন্য অনুমোদনকারীকে একটি ইমেল পাঠায়।
পূর্বশর্ত
এই পোস্টের কর্মপ্রবাহ অনুমান করে যে প্রশিক্ষণ পাইপলাইনের পরিবেশটি SageMaker-এ অন্যান্য সংস্থান সহ সেট আপ করা হয়েছে। প্রশিক্ষণ পাইপলাইনে ইনপুট হল বৈশিষ্ট্য ডেটাসেট। বৈশিষ্ট্য তৈরির বিবরণ এই পোস্টে অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি, তবে এটি প্রশিক্ষণের পরে এমএল মডেলগুলির রেজিস্ট্রি, অনুমোদন এবং প্রচারের উপর ফোকাস করে। মডেলটি মডেল রেজিস্ট্রিতে নিবন্ধিত এবং একটি পর্যবেক্ষণ কাঠামো দ্বারা পরিচালিত হয় অ্যামাজন সেজমেকার মডেল মনিটর যেকোন ড্রিফ্টের জন্য সনাক্ত করতে এবং মডেল ড্রিফটের ক্ষেত্রে পুনরায় প্রশিক্ষণের জন্য এগিয়ে যান।
কর্মপ্রবাহের বিবরণ
অনুমোদনের কার্যপ্রবাহ একটি প্রশিক্ষণ পাইপলাইন থেকে তৈরি একটি মডেল দিয়ে শুরু হয়। ডেটা সায়েন্টিস্টরা যখন একটি মডেল ডেভেলপ করেন, তখন তারা সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রিতে মডেল স্ট্যাটাস সহ রেজিস্ট্রি করেন PendingManualApproval
. EventBridge মডেল রেজিস্ট্রেশন ইভেন্টের জন্য SageMaker নিরীক্ষণ করে এবং একটি ইভেন্ট নিয়ম চালু করে যা একটি Lambda ফাংশনকে আহ্বান করে। Lambda ফাংশন গতিশীলভাবে অন্য Lambda ফাংশনের সাথে একটি API গেটওয়ে এন্ডপয়েন্টের লিঙ্ক সহ মডেলের অনুমোদনের জন্য একটি ইমেল তৈরি করে। যখন অনুমোদনকারী মডেলটি অনুমোদন করার জন্য লিঙ্কটি অনুসরণ করে, তখন API গেটওয়ে অনুমোদনের ক্রিয়াটি ল্যাম্বডা ফাংশনে ফরোয়ার্ড করে, যা সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রি এবং প্যারামিটার স্টোরের মডেল বৈশিষ্ট্য আপডেট করে। অনুমোদনকারীকে অবশ্যই প্রমাণীকৃত হতে হবে এবং অ্যাকটিভ ডিরেক্টরি দ্বারা পরিচালিত অনুমোদনকারী গোষ্ঠীর অংশ হতে হবে। প্রাথমিক অনুমোদন মডেলটিকে হিসাবে চিহ্নিত করে৷ Approved
dev এর জন্য কিন্তু PendingManualApproval
পরীক্ষা, UAT, এবং উৎপাদনের জন্য। প্যারামিটার স্টোরে সংরক্ষিত মডেল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে মডেল সংস্করণ, মডেল প্যাকেজ এবং অনুমোদিত লক্ষ্য পরিবেশ।
যখন একটি অনুমান পাইপলাইন একটি মডেল আনার প্রয়োজন হয়, এটি লক্ষ্য পরিবেশের জন্য অনুমোদিত সর্বশেষ মডেল সংস্করণের জন্য প্যারামিটার স্টোর চেক করে এবং অনুমানের বিবরণ পায়। অনুমান পাইপলাইন সম্পূর্ণ হলে, পরবর্তী পরিবেশ স্তরে মডেলটিকে উন্নীত করার জন্য একটি অনুমোদনের অনুরোধ করে একটি স্টেকহোল্ডারের কাছে একটি পোস্ট-ইনফারেন্স বিজ্ঞপ্তি ইমেল পাঠানো হয়। ইমেলটিতে মডেল এবং মেট্রিক্স সম্পর্কে বিশদ বিবরণ রয়েছে সেইসাথে একটি Lambda ফাংশনের জন্য একটি API গেটওয়ে এন্ডপয়েন্টের একটি অনুমোদন লিঙ্ক যা মডেল বৈশিষ্ট্যগুলি আপডেট করে৷
মডেল তৈরি থেকে উৎপাদন পর্যন্ত এমএল মডেল অনুমোদন/প্রচারের কর্মপ্রবাহের জন্য ইভেন্ট এবং বাস্তবায়নের পদক্ষেপের ক্রম নিম্নে দেওয়া হল। মডেলটিকে প্রতিটি ধাপে একটি সুস্পষ্ট মানবিক অনুমোদনের সাথে উন্নয়ন থেকে পরীক্ষা, UAT এবং উৎপাদন পরিবেশে উন্নীত করা হয়।
আমরা প্রশিক্ষণ পাইপলাইন দিয়ে শুরু করি, যা মডেল উন্নয়নের জন্য প্রস্তুত। SageMaker মডেল রেজিস্ট্রিতে মডেল সংস্করণটি 0 হিসাবে শুরু হয়।
- সেজমেকার ট্রেনিং পাইপলাইন সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রিতে একটি মডেল তৈরি করে এবং নিবন্ধন করে। মডেল সংস্করণ 1 নিবন্ধিত এবং শুরু হয় মুলতুবি ম্যানুয়াল অনুমোদন অবস্থা।মডেল রেজিস্ট্রি মেটাডেটা পরিবেশের জন্য চারটি কাস্টম ক্ষেত্র রয়েছে:
dev, test, uat
, এবংprod
. - ইভেন্টব্রিজ সাধারণ নিয়মের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পদক্ষেপ নিতে স্থিতি পরিবর্তনের জন্য সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রি পর্যবেক্ষণ করে।
- মডেল রেজিস্ট্রেশন ইভেন্ট নিয়ম একটি ল্যাম্বডা ফাংশনকে আহ্বান করে যা নিবন্ধিত মডেলটিকে অনুমোদন বা প্রত্যাখ্যান করার লিঙ্ক সহ একটি ইমেল তৈরি করে।
- অনুমোদনকারী মডেলটি পর্যালোচনা এবং অনুমোদন (বা প্রত্যাখ্যান) করার লিঙ্ক সহ একটি ইমেল পান।
- অনুমোদনকারী ইমেলে API গেটওয়ে এন্ডপয়েন্টের লিঙ্কটি অনুসরণ করে মডেলটিকে অনুমোদন করে।
- এপিআই গেটওয়ে মডেল আপডেট শুরু করতে ল্যাম্বডা ফাংশনকে আহ্বান করে।
- SageMaker মডেল রেজিস্ট্রি মডেল স্ট্যাটাস সঙ্গে আপডেট করা হয়.
- মডেলের বিশদ তথ্য প্যারামিটার স্টোরে সংরক্ষণ করা হয়, মডেল সংস্করণ, অনুমোদিত লক্ষ্য পরিবেশ এবং মডেল প্যাকেজ সহ।
- অনুমান পাইপলাইন প্যারামিটার স্টোর থেকে লক্ষ্য পরিবেশের জন্য অনুমোদিত মডেলটি নিয়ে আসে।
- পোস্ট-ইনফারেন্স বিজ্ঞপ্তি ল্যাম্বডা ফাংশন ব্যাচ ইনফারেন্স মেট্রিক্স সংগ্রহ করে এবং মডেলটিকে পরবর্তী পরিবেশে উন্নীত করার জন্য অনুমোদনকারীকে একটি ইমেল পাঠায়।
- অনুমোদনকারী API গেটওয়ে এন্ডপয়েন্টের লিঙ্কটি অনুসরণ করে পরবর্তী স্তরে মডেল প্রচারের অনুমোদন দেয়, যা সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রি এবং প্যারামিটার স্টোর আপডেট করতে ল্যাম্বডা ফাংশনকে ট্রিগার করে।
মডেল সংস্করণ এবং অনুমোদনের সম্পূর্ণ ইতিহাস প্যারামিটার স্টোরে পর্যালোচনার জন্য সংরক্ষণ করা হয়েছে।
উপসংহার
বৃহৎ এমএল মডেল ডেভেলপমেন্ট লাইফ সাইকেলের জন্য একটি মাপযোগ্য এমএল মডেল অনুমোদন প্রক্রিয়া প্রয়োজন। এই পোস্টে, আমরা সেজমেকার মডেল রেজিস্ট্রি, ইভেন্টব্রিজ, এপিআই গেটওয়ে এবং ল্যাম্বডা ব্যবহার করে মানব হস্তক্ষেপের সাথে একটি এমএল মডেল রেজিস্ট্রি, অনুমোদন, এবং প্রচারের কর্মপ্রবাহের বাস্তবায়ন শেয়ার করেছি। আপনি যদি আপনার MLOps প্ল্যাটফর্মের জন্য একটি স্কেলযোগ্য ML মডেল ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া বিবেচনা করে থাকেন, তাহলে আপনি অনুরূপ ওয়ার্কফ্লো বাস্তবায়ন করতে এই পোস্টের ধাপগুলি অনুসরণ করতে পারেন।
লেখক সম্পর্কে
টম কিম AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, যেখানে তিনি AWS-এ সমাধান ডেভেলপ করে তার গ্রাহকদের তাদের ব্যবসায়িক লক্ষ্য অর্জনে সাহায্য করেন। তার এন্টারপ্রাইজ সিস্টেম আর্কিটেকচার এবং বিভিন্ন শিল্পে অপারেশনের ব্যাপক অভিজ্ঞতা রয়েছে – বিশেষ করে স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞানে। টম সর্বদা নতুন প্রযুক্তি শিখছে যা গ্রাহকদের জন্য পছন্দসই ব্যবসায়িক ফলাফলের দিকে নিয়ে যায় - যেমন AI/ML, GenAI এবং ডেটা অ্যানালিটিক্স। তিনি নতুন জায়গায় ভ্রমণ এবং যখনই সময় পান তখন নতুন গল্ফ কোর্স খেলা উপভোগ করেন।
শমিকা আরিয়াওয়ানসা, Amazon Web Services (AWS) এ স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান বিভাগে একজন সিনিয়র AI/ML সলিউশন আর্কিটেক্ট হিসেবে কাজ করছেন, জেনারেটিভ AI-তে বিশেষজ্ঞ, বড় ভাষা মডেল (LLM) প্রশিক্ষণ, অনুমান অপ্টিমাইজেশান, এবং MLOps (মেশিন লার্নিং) এর উপর ফোকাস করে অপারেশন)। তিনি গ্রাহকদের তাদের প্রজেক্টে উন্নত জেনারেটিভ AI এম্বেড করার জন্য, শক্তিশালী প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া, দক্ষ ইনফারেন্স মেকানিজম এবং কার্যকরী এবং মাপযোগ্য AI সমাধানের জন্য সুবিন্যস্ত MLOps অনুশীলন নিশ্চিত করতে গাইড করেন। তার পেশাগত প্রতিশ্রুতির বাইরে, শমিকা আবেগের সাথে স্কিইং এবং অফ-রোডিং অ্যাডভেঞ্চারগুলি অনুসরণ করে।
জয়দীপ পবিসেট্টি তিনি Merck-এর একজন সিনিয়র এমএল/ডেটা ইঞ্জিনিয়ার, যেখানে তিনি ব্যবসার জন্য ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স আনলক করার জন্য ETL এবং MLOps সমাধানগুলি ডিজাইন ও বিকাশ করেন। তিনি সর্বদা নতুন প্রযুক্তি শেখার জন্য, নতুন উপায়গুলি অন্বেষণ করতে এবং পরিবর্তনশীল আইটি শিল্পের সাথে বিকশিত হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা অর্জনের বিষয়ে সর্বদা উত্সাহী। তার অবসর সময়ে, তিনি খেলাধুলার প্রতি তার আবেগকে অনুসরণ করেন এবং ভ্রমণ করতে এবং নতুন জায়গা ঘুরে দেখতে পছন্দ করেন।
প্রবাকরণ মাথাইয়ান তিনি টাইগার অ্যানালিটিক্স এলএলসি-এর একজন সিনিয়র মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, যেখানে তিনি মডেল বিল্ডিং, প্রশিক্ষণ, বৈধতা, পর্যবেক্ষণ, CICD এবং AWS-এ মেশিন লার্নিং সলিউশনের উন্নতির জন্য সমাধান প্রদানের মাধ্যমে তার গ্রাহকদের তাদের ব্যবসায়িক লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করেন। প্রবাকরণ সর্বদা নতুন প্রযুক্তি শিখছে যা গ্রাহকদের জন্য পছন্দসই ব্যবসায়িক ফলাফলের দিকে নিয়ে যায় - যেমন AI/ML, GenAI, GPT এবং LLM। তিনি যখনই সময় পান তখন ক্রিকেট খেলা উপভোগ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-amazon-sagemaker-model-registry-approval-and-promotion-workflow-with-human-intervention/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 100
- 110
- 116
- a
- সম্পর্কে
- অর্জন করা
- অর্জন
- দিয়ে
- কর্ম
- স্টক
- সক্রিয়
- সক্রিয় ডিরেক্টরি
- অগ্রসর
- এডভেন্ঞার ট্যুরিজম
- পর
- AI
- এআই / এমএল
- বরাবর
- এছাড়াও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস (এডব্লিউএস)
- an
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অন্য
- কোন
- API
- অনুমোদন
- অনুমোদন করা
- অনুমোদিত
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- AS
- অনুমান
- At
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- অনুমোদিত
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- উপায়
- ডেস্কটপ AWS
- BE
- আগে
- হচ্ছে
- মধ্যে
- তার পরেও
- পাদ
- নির্মাণ করা
- ভবন
- বাস
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- CAN
- সামর্থ্য
- যত্ন
- কেস
- পরিবর্তন
- চেক
- কোড
- সহযোগিতা
- সংগ্রহ
- প্রতিশ্রুতি
- সম্পূর্ণ
- বিবেচনা করা
- গতিপথ
- সৃষ্টি
- ক্রিকেট
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- নকশা
- ডিজাইন
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিস্তারিত
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- দেব
- বিকাশ
- উন্নত
- বিকাশকারী
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- বিকাশ
- আলোচনা করা
- বিভাগ
- পরিবর্তনশীল
- e
- প্রতি
- কার্যকর
- দক্ষ
- ইমেইল
- এম্বেডিং
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- উদ্যমী
- পরিবেশ
- পরিবেশের
- থার (eth)
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- সর্বদা পরিবর্তনশীল
- গজান
- অভিজ্ঞতা
- অন্বেষণ করুণ
- এক্সপ্লোরিং
- ব্যাপক
- ব্যাপক অভিজ্ঞতা
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- ক্ষেত্রসমূহ
- আবিষ্কার
- কেন্দ্রবিন্দু
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- চার
- ফ্রেমওয়ার্ক
- থেকে
- ক্রিয়া
- প্রবেশপথ
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- গলফ
- পরিচালিত
- গ্রুপ
- নির্দেশিকা
- হ্যান্ডলিং
- he
- স্বাস্থ্য
- হেলথ কেয়ার
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- তার
- ইতিহাস
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- if
- বাস্তবায়ন
- বাস্তবায়ন
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- অন্তর্ভুক্ত
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- প্রারম্ভিক
- আরম্ভ করা
- ইনপুট
- ইন্টিগ্রেশন
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- পূজা
- IT
- আইটি শিল্প
- JPG
- ভাষা
- বড়
- সর্বশেষ
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- জীবন
- জীবন বিজ্ঞান
- জীবন বিজ্ঞান
- জীবনচক্র
- পছন্দ
- LINK
- এলএলসি
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- পরিচালিত
- ম্যানুয়াল
- মেকানিজম
- মার্ক
- মেটাডাটা
- ছন্দোবিজ্ঞান
- মধ্যম
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- পর্যবেক্ষণ
- মনিটর
- অবশ্যই
- প্রয়োজনীয়
- চাহিদা
- নতুন
- নতুন প্রযুক্তি
- পরবর্তী
- প্রজ্ঞাপন
- উদ্দেশ্য
- of
- প্রায়ই
- on
- অপারেশনস
- or
- অন্যান্য
- ফলাফল
- সামগ্রিক
- প্যাকেজ
- স্থিতিমাপ
- অংশ
- বিশেষত
- আবেগ
- প্যাটার্ন
- পাইপলাইন
- জায়গা
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- বিন্দু
- প্রতিকৃতি
- পোস্ট
- চর্চা
- এগিয়ে
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- উত্পাদনের
- পেশাদারী
- প্রকল্প
- উন্নীত করা
- উন্নীত
- প্রচার
- পদোন্নতি
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- সাধনা করে
- প্রস্তুত
- খাতা
- নিবন্ধভুক্ত
- খাতাপত্র
- নিবন্ধন
- রেজিস্ট্রি
- মুক্তি
- অনুরোধ
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- Resources
- পুনরায়োজন
- এখানে ক্লিক করুন
- শক্তসমর্থ
- রুট
- নিয়ম
- নিয়ম
- s
- ঋষি নির্মাতা
- সংরক্ষিত
- মাপযোগ্য
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- পাঠায়
- জ্যেষ্ঠ
- প্রেরিত
- ক্রম
- সেবা
- ভজনা
- সেট
- বিভিন্ন
- ভাগ
- শো
- অনুরূপ
- সহজ
- দক্ষতা
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সমাধান
- সলিউশন
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষ
- বিজ্ঞাপন
- স্টেকহোল্ডারদের
- শুরু
- শুরু
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- দোকান
- সঞ্চিত
- স্ট্রিমলাইনড
- সমর্থক
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- লক্ষ্য
- টীম
- প্রযুক্তি
- পরীক্ষা
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তারা
- এই
- বাঘ
- সময়
- থেকে
- একসঙ্গে
- টম
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- ভ্রমণ
- ভ্রমণ
- সাধারণত
- আনলক
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- বৈধতা
- সংস্করণ
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- কখন
- যখনই
- যে
- সঙ্গে
- মধ্যে
- হয়া যাই ?
- এক সাথে কাজ কর
- কর্মপ্রবাহ
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet