স্থিতিস্থাপকতা যে কোন কাজের চাপের বিকাশে একটি মুখ্য ভূমিকা পালন করে এবং জেনারেটিভ এআই কাজের চাপ আলাদা নয়। একটি স্থিতিস্থাপকতা লেন্সের মাধ্যমে ইঞ্জিনিয়ারিং জেনারেটিভ এআই ওয়ার্কলোড করার সময় অনন্য বিবেচনা রয়েছে। সাংগঠনিক প্রাপ্যতা এবং ব্যবসার ধারাবাহিকতার প্রয়োজনীয়তা মেটাতে জেনারেটিভ এআই কাজের চাপের জন্য স্থিতিস্থাপকতা বোঝা এবং অগ্রাধিকার দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই পোস্টে, আমরা একটি জেনারেটিভ এআই কাজের চাপের বিভিন্ন স্ট্যাক এবং সেই বিবেচনাগুলি কী হওয়া উচিত তা নিয়ে আলোচনা করি।
সম্পূর্ণ স্ট্যাক জেনারেটিভ এআই
যদিও জেনারেটিভ এআই-এর আশেপাশে প্রচুর উত্তেজনা মডেলগুলির উপর ফোকাস করে, একটি সম্পূর্ণ সমাধানে বিভিন্ন ডোমেনের মানুষ, দক্ষতা এবং সরঞ্জামগুলি জড়িত। নিম্নলিখিত চিত্রটি বিবেচনা করুন, যা বড় ভাষা মডেলের (LLMs) জন্য a16z উদীয়মান অ্যাপ্লিকেশন স্ট্যাকের একটি AWS দৃশ্য।
AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর আশেপাশে নির্মিত আরও ঐতিহ্যবাহী সমাধানের তুলনায়, একটি জেনারেটিভ এআই সমাধান এখন নিম্নলিখিতগুলি জড়িত:
- নতুন ভূমিকা - আপনাকে মডেল টিউনারগুলির পাশাপাশি মডেল নির্মাতা এবং মডেল ইন্টিগ্রেটর বিবেচনা করতে হবে
- নতুন টুলস - প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং বা এজেন্টদের জন্য প্রয়োজনীয় পরীক্ষার ট্র্যাকিং বা পর্যবেক্ষণের ধরণকে কভার করার জন্য ঐতিহ্যগত MLOps স্ট্যাক প্রসারিত করে না
এজেন্ট যুক্তি
প্রথাগত AI মডেলের বিপরীতে, পুনরুদ্ধার অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) বাহ্যিক জ্ঞানের উত্সগুলিকে একীভূত করে আরও সঠিক এবং প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়াগুলির জন্য অনুমতি দেয়। RAG ব্যবহার করার সময় নিম্নলিখিত কিছু বিবেচনা করা হয়:
- গ্রাহকের অভিজ্ঞতার জন্য উপযুক্ত সময়সীমা নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ। চ্যাটের মাঝখানে থাকা এবং সংযোগ বিচ্ছিন্ন হওয়ার চেয়ে খারাপ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা আর কিছুই বলে না।
- আপনার মডেল দ্বারা সংজ্ঞায়িত অক্ষর সীমার জন্য প্রম্পট ইনপুট ডেটা এবং প্রম্পট ইনপুট আকার যাচাই করা নিশ্চিত করুন৷
- আপনি যদি প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং করছেন, তাহলে আপনার প্রম্পটগুলিকে একটি নির্ভরযোগ্য ডেটা স্টোরে চালিয়ে যাওয়া উচিত। এটি দুর্ঘটনাজনিত ক্ষতির ক্ষেত্রে বা আপনার সামগ্রিক দুর্যোগ পুনরুদ্ধারের কৌশলের অংশ হিসাবে আপনার প্রম্পটগুলিকে রক্ষা করবে।
ডেটা পাইপলাইন
যে ক্ষেত্রে আপনাকে আরএজি প্যাটার্ন ব্যবহার করে ফাউন্ডেশন মডেলে প্রাসঙ্গিক ডেটা সরবরাহ করতে হবে, আপনার একটি ডেটা পাইপলাইন প্রয়োজন যা উত্স ডেটা গ্রহণ করতে পারে, এটি এম্বেডিং ভেক্টরে রূপান্তর করতে পারে এবং একটি ভেক্টর ডাটাবেসে এমবেডিং ভেক্টর সংরক্ষণ করতে পারে। এই পাইপলাইনটি একটি ব্যাচ পাইপলাইন হতে পারে যদি আপনি প্রাসঙ্গিক ডেটা আগে থেকে প্রস্তুত করেন, অথবা যদি আপনি উড়তে থাকা নতুন প্রাসঙ্গিক ডেটা অন্তর্ভুক্ত করেন তবে একটি কম-বিলম্বিত পাইপলাইন। ব্যাচের ক্ষেত্রে, সাধারণ ডেটা পাইপলাইনের তুলনায় কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে।
ডেটা উত্সগুলি একটি ফাইল সিস্টেমের পিডিএফ নথি হতে পারে, একটি সফ্টওয়্যার হিসাবে একটি পরিষেবা (SaaS) সিস্টেম হিসাবে একটি CRM টুলের মতো ডেটা, বা একটি বিদ্যমান উইকি বা জ্ঞানের ভিত্তি থেকে ডেটা হতে পারে। এই উত্সগুলি থেকে ইনজেস্ট করা সাধারণ ডেটা উত্সগুলির থেকে আলাদা যেমন একটিতে লগ ডেটা৷ আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) একটি রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে বালতি বা স্ট্রাকচার্ড ডেটা। আপনি যে সমান্তরালতা অর্জন করতে পারেন তা উৎস সিস্টেম দ্বারা সীমিত হতে পারে, তাই আপনাকে থ্রটলিং এবং ব্যাকঅফ কৌশলগুলি ব্যবহার করতে হবে। কিছু উত্স সিস্টেম ভঙ্গুর হতে পারে, তাই আপনাকে ত্রুটি পরিচালনা করতে হবে এবং যুক্তি পুনরায় চেষ্টা করতে হবে।
এমবেডিং মডেলটি একটি পারফরম্যান্সের বাধা হতে পারে, আপনি এটিকে স্থানীয়ভাবে পাইপলাইনে চালান বা একটি বহিরাগত মডেল কল করুন না কেন। এমবেডিং মডেল হল ফাউন্ডেশন মডেল যা GPU-তে চলে এবং সীমাহীন ক্ষমতা নেই। মডেলটি স্থানীয়ভাবে চললে, আপনাকে GPU ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে কাজ বরাদ্দ করতে হবে। যদি মডেলটি বাহ্যিকভাবে চলে, তাহলে আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি বাহ্যিক মডেলটিকে স্যাচুরেট করছেন না। উভয় ক্ষেত্রেই, ব্যাচ প্রসেসিং সিস্টেমে আপনার কাছে কতটা CPU এবং RAM আছে তার চেয়ে আপনি যে সমান্তরালতা অর্জন করতে পারেন তা এমবেডিং মডেল দ্বারা নির্ধারিত হবে।
লো-লেটেন্সির ক্ষেত্রে, এমবেডিং ভেক্টর তৈরি করতে যে সময় লাগে তার জন্য আপনাকে হিসাব করতে হবে। কলিং অ্যাপ্লিকেশনটি পাইপলাইনকে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে আহ্বান করা উচিত।
ভেক্টর ডাটাবেস
একটি ভেক্টর ডাটাবেসের দুটি ফাংশন রয়েছে: এম্বেডিং ভেক্টর সঞ্চয় করুন এবং নিকটতম খুঁজে পেতে একটি মিল অনুসন্ধান চালান k একটি নতুন ভেক্টরের সাথে মেলে। তিনটি সাধারণ ধরনের ভেক্টর ডাটাবেস রয়েছে:
- ডেডিকেটেড SaaS বিকল্প যেমন Pinecone.
- ভেক্টর ডাটাবেস বৈশিষ্ট্য অন্যান্য পরিষেবার মধ্যে নির্মিত। এর মধ্যে রয়েছে নেটিভ এডব্লিউএস পরিষেবা যেমন আমাজন ওপেন সার্চ সার্ভিস এবং অ্যামাজন অরোরা.
- ইন-মেমরি বিকল্পগুলি যা লো-লেটেন্সি পরিস্থিতিতে ক্ষণস্থায়ী ডেটার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
আমরা এই পোস্টে বিস্তারিতভাবে সাদৃশ্য অনুসন্ধান ক্ষমতা কভার না. যদিও তারা গুরুত্বপূর্ণ, তারা সিস্টেমের একটি কার্যকরী দিক এবং স্থিতিস্থাপকতাকে সরাসরি প্রভাবিত করে না। পরিবর্তে, আমরা স্টোরেজ সিস্টেম হিসাবে একটি ভেক্টর ডাটাবেসের স্থিতিস্থাপকতার দিকগুলিতে ফোকাস করি:
- অদৃশ্যতা - ভেক্টর ডাটাবেস কি উচ্চ বা অপ্রত্যাশিত লোডের বিরুদ্ধে ভাল কাজ করতে পারে? যদি না হয়, কলিং অ্যাপ্লিকেশনটিকে হার সীমিত এবং ব্যাকঅফ পরিচালনা করতে হবে এবং পুনরায় চেষ্টা করতে হবে।
- স্কেলেবিলিটি - সিস্টেমটি কতগুলি ভেক্টর ধরে রাখতে পারে? আপনি যদি ভেক্টর ডাটাবেসের ক্ষমতা অতিক্রম করেন তবে আপনাকে শার্ডিং বা অন্যান্য সমাধানগুলি দেখতে হবে।
- উচ্চ প্রাপ্যতা এবং দুর্যোগ পুনরুদ্ধার - এম্বেডিং ভেক্টরগুলি মূল্যবান ডেটা, এবং তাদের পুনরায় তৈরি করা ব্যয়বহুল হতে পারে। আপনার ভেক্টর ডাটাবেস একটি একক AWS অঞ্চলে অত্যন্ত উপলব্ধ? এটি কি দুর্যোগ পুনরুদ্ধারের উদ্দেশ্যে অন্য অঞ্চলে ডেটা প্রতিলিপি করার ক্ষমতা রাখে?
আবেদনের স্তর
জেনারেটিভ এআই সমাধানগুলিকে একীভূত করার সময় অ্যাপ্লিকেশন স্তরের জন্য তিনটি অনন্য বিবেচনা রয়েছে:
- সম্ভাব্য উচ্চ বিলম্ব - ফাউন্ডেশন মডেলগুলি প্রায়শই বড় GPU দৃষ্টান্তে চলে এবং সীমাবদ্ধ ক্ষমতা থাকতে পারে। হার সীমিত, ব্যাকঅফ এবং পুনরায় চেষ্টা এবং লোডশেডিংয়ের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি ব্যবহার করা নিশ্চিত করুন। অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ডিজাইনগুলি ব্যবহার করুন যাতে উচ্চ বিলম্বিতা অ্যাপ্লিকেশনটির প্রধান ইন্টারফেসে হস্তক্ষেপ না করে।
- নিরাপত্তা ভঙ্গি – আপনি যদি এজেন্ট, টুলস, প্লাগইন বা মডেলকে অন্য সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করার অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করেন, তাহলে আপনার নিরাপত্তা ভঙ্গিতে অতিরিক্ত মনোযোগ দিন। মডেলগুলি অপ্রত্যাশিত উপায়ে এই সিস্টেমগুলির সাথে যোগাযোগ করার চেষ্টা করতে পারে। ন্যূনতম বিশেষাধিকার অ্যাক্সেসের স্বাভাবিক অনুশীলন অনুসরণ করুন, উদাহরণস্বরূপ অন্যান্য সিস্টেম থেকে ইনকামিং প্রম্পট সীমিত করা।
- দ্রুত বিকশিত কাঠামো - LangChain এর মত ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক দ্রুত বিকশিত হচ্ছে। এই কম পরিপক্ক ফ্রেমওয়ার্ক থেকে অন্যান্য উপাদানগুলিকে বিচ্ছিন্ন করতে একটি মাইক্রোসার্ভিস পদ্ধতি ব্যবহার করুন।
ধারণক্ষমতা
আমরা দুটি প্রসঙ্গে ক্ষমতা সম্পর্কে চিন্তা করতে পারি: অনুমান এবং প্রশিক্ষণ মডেল ডেটা পাইপলাইন। সংস্থাগুলি যখন তাদের নিজস্ব পাইপলাইন তৈরি করে তখন ক্ষমতা একটি বিবেচ্য বিষয়। আপনার কাজের চাপগুলি চালানোর জন্য উদাহরণগুলি বেছে নেওয়ার সময় CPU এবং মেমরির প্রয়োজনীয়তা দুটি সবচেয়ে বড় প্রয়োজন।
যে দৃষ্টান্তগুলি জেনারেটিভ এআই ওয়ার্কলোডকে সমর্থন করতে পারে সেগুলি আপনার গড় সাধারণ-উদ্দেশ্যের উদাহরণের চেয়ে প্রাপ্ত করা আরও কঠিন হতে পারে। উদাহরণ নমনীয়তা ক্ষমতা এবং ক্ষমতা পরিকল্পনা সাহায্য করতে পারে. আপনি কোন AWS অঞ্চলে আপনার কাজের চাপ চালাচ্ছেন তার উপর নির্ভর করে, বিভিন্ন ধরনের উদাহরণ পাওয়া যায়।
ব্যবহারকারীর ভ্রমণের জন্য যেগুলি গুরুত্বপূর্ণ, সংস্থাগুলি প্রয়োজনের সময় উপলব্ধতা নিশ্চিত করার জন্য সংরক্ষিত বা প্রি-প্রভিশনিং ইন্সট্যান্স প্রকার বিবেচনা করতে চাইবে। এই প্যাটার্নটি একটি স্থিতিশীলভাবে স্থিতিশীল আর্কিটেকচার অর্জন করে, যা একটি স্থিতিস্থাপকতার সেরা অনুশীলন। AWS ওয়েল-আর্কিটেক্টেড ফ্রেমওয়ার্ক নির্ভরযোগ্যতা স্তম্ভে স্ট্যাটিক স্থায়িত্ব সম্পর্কে আরও জানতে, পড়ুন বিমোডাল আচরণ প্রতিরোধ করতে স্থিতিশীল স্থিতিশীলতা ব্যবহার করুন.
পর্যবেক্ষণযোগ্যতা
আপনি সাধারণত যে রিসোর্স মেট্রিকগুলি সংগ্রহ করেন, যেমন সিপিইউ এবং র্যাম ব্যবহার, আপনি যদি কোনও মডেল হোস্ট করেন তবে আপনাকে জিপিইউ ব্যবহার নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করতে হবে আমাজন সেজমেকার or অ্যামাজন ইলাস্টিক কম্পিউট ক্লাউড (Amazon EC2)। বেস মডেল বা ইনপুট ডেটা পরিবর্তিত হলে GPU ব্যবহার অপ্রত্যাশিতভাবে পরিবর্তিত হতে পারে এবং GPU মেমরি ফুরিয়ে গেলে সিস্টেমটিকে একটি অস্থির অবস্থায় ফেলতে পারে।
স্ট্যাকের উপরে, আপনি এজেন্ট এবং সরঞ্জামগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া ক্যাপচার করে সিস্টেমের মাধ্যমে কলের প্রবাহকে ট্রেস করতে চাইবেন। যেহেতু এজেন্ট এবং টুলের মধ্যে ইন্টারফেস একটি API চুক্তির তুলনায় কম আনুষ্ঠানিকভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তাই আপনাকে শুধুমাত্র কর্মক্ষমতার জন্য নয় বরং নতুন ত্রুটির পরিস্থিতি ক্যাপচার করার জন্য এই ট্রেসগুলি নিরীক্ষণ করা উচিত। কোন নিরাপত্তা ঝুঁকি এবং হুমকির জন্য মডেল বা এজেন্ট নিরীক্ষণ করতে, আপনি যেমন সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারেন অ্যামাজন গার্ডডিউটি.
আপনার এম্বেডিং ভেক্টর, প্রম্পট, প্রসঙ্গ এবং আউটপুট এবং এইগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়াগুলির বেসলাইনগুলিও ক্যাপচার করা উচিত। সময়ের সাথে সাথে যদি এইগুলি পরিবর্তিত হয়, তবে এটি নির্দেশ করতে পারে যে ব্যবহারকারীরা নতুন উপায়ে সিস্টেমটি ব্যবহার করছেন, যে রেফারেন্স ডেটা একইভাবে প্রশ্নের স্থানকে কভার করছে না, বা মডেলের আউটপুট হঠাৎ আলাদা হয়ে গেছে।
দুর্যোগ পুনরুদ্ধার
দুর্যোগ পুনরুদ্ধারের কৌশল সহ একটি ব্যবসায়িক ধারাবাহিকতা পরিকল্পনা থাকা যেকোনো কাজের চাপের জন্য অপরিহার্য। জেনারেটিভ এআই কাজের চাপ আলাদা নয়। আপনার কাজের চাপে প্রযোজ্য ব্যর্থতার মোডগুলি বোঝা আপনার কৌশলকে গাইড করতে সহায়তা করবে। আপনি যদি আপনার কাজের চাপের জন্য AWS পরিচালিত পরিষেবাগুলি ব্যবহার করেন, যেমন আমাজন বেডরক এবং SageMaker, নিশ্চিত করুন যে পরিষেবাটি আপনার পুনরুদ্ধার AWS অঞ্চলে উপলব্ধ। এই লেখার মতো, এই AWS পরিষেবাগুলি স্থানীয়ভাবে AWS অঞ্চল জুড়ে ডেটার প্রতিলিপি সমর্থন করে না, তাই আপনাকে দুর্যোগ পুনরুদ্ধারের জন্য আপনার ডেটা পরিচালনার কৌশলগুলি সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে এবং আপনাকে একাধিক AWS অঞ্চলে সূক্ষ্ম সুর করতে হবে।
উপসংহার
জেনারেটিভ AI সমাধানগুলি তৈরি করার সময় কীভাবে স্থিতিস্থাপকতা বিবেচনায় নেওয়া যায় তা এই পোস্টে বর্ণনা করা হয়েছে। যদিও জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের কিছু আকর্ষণীয় সূক্ষ্মতা রয়েছে, বিদ্যমান স্থিতিস্থাপকতা নিদর্শন এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি এখনও প্রযোজ্য। এটি একটি জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের প্রতিটি অংশের মূল্যায়ন এবং প্রাসঙ্গিক সেরা অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করার বিষয়।
জেনারেটিভ AI সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এবং AWS পরিষেবাগুলির সাথে এটি ব্যবহার করার জন্য, নিম্নলিখিত সংস্থানগুলি পড়ুন:
লেখক সম্পর্কে
জেনিফার মোরান নিউ ইয়র্ক সিটিতে অবস্থিত একজন AWS সিনিয়র রেজিলিয়েন্সি স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার একটি বৈচিত্র্যময় পটভূমি রয়েছে, তিনি সফ্টওয়্যার বিকাশ, চটপটে নেতৃত্ব এবং DevOps সহ অনেক প্রযুক্তিগত শাখায় কাজ করেছেন এবং প্রযুক্তিতে মহিলাদের পক্ষে একজন উকিল৷ তিনি গ্রাহকদের স্থিতিস্থাপকতার ভঙ্গি উন্নত করার জন্য স্থিতিস্থাপক সমাধান ডিজাইন করতে সাহায্য করতে উপভোগ করেন এবং স্থিতিস্থাপকতা সম্পর্কিত সমস্ত বিষয় সম্পর্কে প্রকাশ্যে কথা বলেন।
র্যান্ডি ডিফাউ AWS-এর একজন সিনিয়র প্রিন্সিপাল সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয় থেকে একটি MSEE ধারণ করেছেন, যেখানে তিনি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিতে কাজ করেছেন। তিনি কলোরাডো স্টেট ইউনিভার্সিটি থেকে এমবিএও করেছেন। র্যান্ডি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে শুরু করে প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্ট পর্যন্ত টেকনোলজি স্পেসে বিভিন্ন পদে অধিষ্ঠিত হয়েছেন। তিনি 2013 সালে বিগ ডেটা স্পেসে প্রবেশ করেন এবং সেই এলাকাটি অন্বেষণ করতে থাকেন। তিনি সক্রিয়ভাবে এমএল স্পেসে প্রকল্পগুলিতে কাজ করছেন এবং স্ট্র্যাটা এবং গ্লুকন সহ অসংখ্য সম্মেলনে উপস্থাপন করেছেন।
- 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/designing-generative-ai-workloads-for-resilience/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 100
- 2013
- 90
- a
- a16z
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- আপতিক
- হিসাব
- সঠিক
- অর্জন করা
- জাতিসংঘের
- দিয়ে
- সক্রিয়ভাবে
- আগাম
- উকিল
- প্রভাবিত
- বিরুদ্ধে
- প্রতিনিধি
- এজেন্ট
- কর্মতত্পর
- AI
- এআই মডেল
- সব
- বরাদ্দ
- অনুমতি
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন EC2
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- এবং
- অন্য
- কোন
- API
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রাসঙ্গিক
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকায়
- কাছাকাছি
- AS
- দৃষ্টিভঙ্গি
- আ
- At
- মনোযোগ
- উদ্দীপিত
- স্বশাসিত
- স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন
- উপস্থিতি
- সহজলভ্য
- গড়
- ডেস্কটপ AWS
- পটভূমি
- খারাপ
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হচ্ছে
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- মধ্যে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বৃহত্তম
- বোতলের গলা
- নির্মাণ করা
- বিল্ডার
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- ব্যবসার ধারাবাহিকতা
- কিন্তু
- by
- কল
- কলিং
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- ধারণক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- ক্যাপচার
- কেস
- মামলা
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- চরিত্র
- চ্যাট
- নির্বাচন
- শহর
- ঘনিষ্ঠভাবে
- সংগ্রহ করা
- কলোরাডো
- তুলনা
- সম্পূর্ণ
- উপাদান
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- সম্মেলন
- সংযোজক
- বিবেচনা
- বিবেচনা
- বিবেচ্য বিষয়
- প্রসঙ্গ
- প্রসঙ্গ
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- চলতে
- ধারাবাহিকতা
- চুক্তি
- রূপান্তর
- পারা
- দম্পতি
- আবরণ
- আচ্ছাদন
- সিপিইউ
- সংকটপূর্ণ
- সিআরএম
- কঠোর
- ক্রেতা
- গ্রাহক অভিজ্ঞতা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডাটা ব্যাবস্থাপনা
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- সংজ্ঞায়িত
- নির্ভর করে
- বর্ণিত
- নকশা
- ফন্দিবাজ
- ডিজাইন
- বিস্তারিত
- উন্নয়ন
- DevOps
- নির্দেশিত
- বিভিন্ন
- কঠিন
- সরাসরি
- বিপর্যয়
- নিয়মানুবর্তিতা
- অসংযুক্ত
- আলোচনা করা
- বিচিত্র
- do
- কাগজপত্র
- না
- না
- ডোমেইনের
- Dont
- প্রতি
- পারেন
- এম্বেডিং
- শিরীষের গুঁড়ো
- প্রকৌশল
- নিশ্চিত করা
- প্রবিষ্ট
- ভুল
- থার (eth)
- মূল্যায়নের
- নব্য
- উদাহরণ
- অতিক্রম করা
- হুজুগ
- বিদ্যমান
- ব্যয়বহুল
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষা
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত করা
- বহিরাগত
- বাহ্যিকভাবে
- অতিরিক্ত
- ব্যর্থতা
- বৈশিষ্ট্য
- ফাইল
- আবিষ্কার
- নমনীয়তা
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- আনুষ্ঠানিকভাবে
- ভিত
- ফ্রেমওয়ার্ক
- অবকাঠামো
- থেকে
- কার্মিক
- ক্রিয়াকলাপ
- সাধারণ
- সাধারন ক্ষেত্রে
- উত্পাদন করা
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পেয়ে
- জিপিইউ
- জিপিইউ
- কৌশল
- হাতল
- হ্যান্ডলিং
- আছে
- জমিদারি
- he
- দখলী
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ
- অত্যন্ত
- রাখা
- ঝুলিতে
- নিমন্ত্রণকর্তা
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- if
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- ইনকামিং
- একত্রিত
- ইঙ্গিত
- তথ্য
- ইনপুট
- উদাহরণ
- দৃষ্টান্ত
- পরিবর্তে
- একীভূত
- গর্ভনাটিকা
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- মজাদার
- ইন্টারফেস
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- জড়িত
- IT
- যাতায়াতের
- মাত্র
- জ্ঞান
- ভাষা
- বড়
- অদৃশ্যতা
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- শিক্ষা
- লেন্স
- কম
- উচ্চতা
- মত
- সীমিত
- সীমিত
- সীমা
- এলএলএম
- বোঝা
- স্থানীয়ভাবে
- লগ ইন করুন
- যুক্তিবিদ্যা
- দেখুন
- ক্ষতি
- অনেক
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধান
- করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- অনেক
- ম্যাচ
- ব্যাপার
- পরিণত
- মে..
- এমবিএ
- সম্মেলন
- স্মৃতি
- পদ্ধতি
- ছন্দোবিজ্ঞান
- মিশিগান
- microservices
- মধ্যম
- ML
- এমএলওএস
- মডেল
- মডেল
- মোড
- মনিটর
- অধিক
- অনেক
- বহু
- অবশ্যই
- স্থানীয়
- নেটিভ
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- নিউ ইয়র্ক
- নিউ ইয়র্ক সিটি
- না।
- সাধারণ
- কিছু না
- এখন
- শেড
- অনেক
- প্রাপ্ত
- of
- প্রায়ই
- on
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- অপশন সমূহ
- or
- সাংগঠনিক
- সংগঠন
- অন্যান্য
- বাইরে
- আউটপুট
- শেষ
- সামগ্রিক
- নিজের
- অংশ
- প্যাটার্ন
- নিদর্শন
- বেতন
- পিডিএফ
- সম্প্রদায়
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- করণ
- ছবি
- স্তম্ভ
- পাইপলাইন
- কেঁদ্রগত
- পরিকল্পনা
- পরিকল্পনা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নাটক
- প্লাগ-ইন
- অবস্থানের
- পোস্ট
- অনুশীলন
- চর্চা
- প্রস্তুত করা
- উপস্থাপন
- প্রতিরোধ
- অধ্যক্ষ
- প্রকল্প ছাড়তে
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- পণ্য ব্যবস্থাপনা
- প্রকল্প
- অনুরোধ জানানো
- প্রদান
- প্রকাশ্যে
- উদ্দেশ্য
- করা
- প্রশ্ন
- টেনা
- র্যাম
- রেঞ্জিং
- দ্রুত
- হার
- বরং
- আরোগ্য
- পড়ুন
- উল্লেখ
- তথাপি
- এলাকা
- অঞ্চল
- সংশ্লিষ্ট
- প্রাসঙ্গিক
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- বিশ্বাসযোগ্য
- প্রতিলিপি
- আবশ্যকতা
- স্থিতিস্থাপকতা
- স্থিতিস্থাপক
- সংস্থান
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- সীমাবদ্ধ
- উদ্ধার
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- চালান
- দৌড়
- রান
- SaaS
- ঋষি নির্মাতা
- একই
- বলেছেন
- পরিস্থিতিতে
- সার্চ
- অনুসন্ধানের
- নিরাপত্তা
- নিরাপত্তা ঝুঁকি
- জ্যেষ্ঠ
- সেবা
- সেবা
- বিভিন্ন
- শারডিং
- সে
- স্খলন
- উচিত
- সহজ
- একক
- আয়তন
- দক্ষতা
- So
- সফটওয়্যার
- একটি পরিষেবা হিসাবে সফ্টওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- স্থান
- স্পিক্স
- বিশেষজ্ঞ
- স্থায়িত্ব
- স্থিতিশীল
- গাদা
- স্ট্যাক
- রাষ্ট্র
- এখনো
- স্টোরেজ
- দোকান
- কৌশল
- কৌশল
- কাঠামোবদ্ধ
- এমন
- সমর্থন
- নিশ্চিত
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- গ্রহণ করা
- লাগে
- বর্গীকরণ সূত্র
- প্রযুক্তি
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- উৎস
- তাদের
- তাহাদিগকে
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- মনে
- এই
- সেগুলো
- হুমকি
- তিন
- দ্বারা
- স্তর
- সময়
- থেকে
- টুল
- সরঞ্জাম
- টপিক
- চিহ্ন
- অনুসরণকরণ
- ঐতিহ্যগত
- প্রশিক্ষণ
- চেষ্টা
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- টিপিক্যাল
- সাধারণত
- বোধশক্তি
- অপ্রত্যাশিত
- অনন্য
- বিশ্ববিদ্যালয়
- মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ে
- সীমাহীন
- অনিশ্চিত
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- দামি
- বৈচিত্র্য
- যানবাহন
- চেক
- দৃষ্টি
- প্রয়োজন
- উপায়..
- উপায়
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- কি
- কখন
- কিনা
- যে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- নারী
- প্রযুক্তিতে নারী
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- কাজ
- লেখা
- ইয়র্ক
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet