বিগ ডেটার এই যুগে, বিশ্বব্যাপী সংস্থাগুলি ক্রমাগত তাদের বিশাল ডেটাসেটগুলি থেকে মান এবং অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য উদ্ভাবনী উপায়গুলি অনুসন্ধান করছে৷ আপা স্পার্ক দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় স্কেলেবিলিটি এবং গতি সরবরাহ করে।
আমাজন ইএমআর পেটাবাইট-স্কেল ডেটা প্রসেসিং, ইন্টারেক্টিভ অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) এর জন্য ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যেমন অ্যাপাচি স্পার্ক, অ্যাপাচি হিভ, এবং প্রবঁচনাময়. অ্যামাজন ইএমআর অ্যাপাচি স্পার্ক চালানোর সেরা জায়গা। আপনি দ্রুত এবং অনায়াসে থেকে পরিচালিত স্পার্ক ক্লাস্টার তৈরি করতে পারেন৷ এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল, এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI), বা Amazon EMR API। আপনি দ্রুত সহ অতিরিক্ত অ্যামাজন EMR বৈশিষ্ট্যগুলিও ব্যবহার করতে পারেন আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) Amazon EMR ফাইল সিস্টেম (EMRFS) ব্যবহার করে সংযোগ, এর সাথে একীকরণ আমাজন EC2 স্পট বাজার এবং এডাব্লুএস আঠালো ডেটা ক্যাটালগ, এবং আপনার ক্লাস্টার থেকে ইন্সট্যান্স যোগ বা অপসারণ করতে EMR পরিচালিত স্কেলিং। আমাজন ইএমআর স্টুডিও একটি ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDE) যা ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য R, Python, Scala, এবং PySpark-এ লেখা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশানগুলি বিকাশ, ভিজ্যুয়ালাইজ এবং ডিবাগ করতে সহজ করে তোলে৷ ইএমআর স্টুডিও ডিবাগিং সহজ করার জন্য সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত জুপিটার নোটবুক এবং স্পার্ক UI এবং YARN টাইমলাইন পরিষেবার মতো সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
ডেটা ট্রভের মধ্যে লুকানো সম্ভাব্যতা আনলক করতে, ঐতিহ্যগত বিশ্লেষণের বাইরে যাওয়া অপরিহার্য। generative AI লিখুন, একটি অত্যাধুনিক প্রযুক্তি যা ML-এর সাথে সৃজনশীলতার সমন্বয় করে মানুষের মতো পাঠ্য, শিল্প এবং এমনকি কোড তৈরি করতে। আমাজন বেডরক ফাউন্ডেশন মডেল (FMs) সহ জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্কেল করার সবচেয়ে সহজ উপায়। অ্যামাজন বেডরক হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা অ্যামাজন এবং নেতৃস্থানীয় AI কোম্পানিগুলি থেকে এফএমগুলিকে একটি API এর মাধ্যমে উপলব্ধ করে, যাতে আপনি খেলার মাঠে বিভিন্ন ধরণের এফএম নিয়ে দ্রুত পরীক্ষা করতে পারেন এবং আপনি যে মডেলগুলি বেছে নিন তা নির্বিশেষে অনুমানের জন্য একটি একক API ব্যবহার করতে পারেন। আপনি বিভিন্ন প্রদানকারী থেকে FM ব্যবহার করার নমনীয়তা এবং সর্বনিম্ন কোড পরিবর্তন সহ সর্বশেষ মডেল সংস্করণগুলির সাথে আপ টু ডেট রাখতে পারেন৷
এই পোস্টে, আমরা অন্বেষণ করব কিভাবে আপনি Amazon EMR, Amazon Bedrock এবং ব্যবহার করে জেনারেটিভ AI দিয়ে আপনার ডেটা বিশ্লেষণকে সুপারচার্জ করতে পারেন pyspark-ai লাইব্রেরি pyspark-ai লাইব্রেরি Apache Spark-এর জন্য একটি ইংরেজি SDK। এটি ইংরেজি ভাষায় নির্দেশনা নেয় এবং ডেটাফ্রেমের মতো PySpark অবজেক্টে কম্পাইল করে। এটি স্পার্কের সাথে কাজ করা সহজ করে তোলে, আপনাকে আপনার ডেটা থেকে মান বের করার উপর ফোকাস করতে দেয়।
সমাধান ওভারভিউ
নিম্নলিখিত চিত্রটি অ্যামাজন ইএমআর এবং অ্যামাজন বেডরকের সাথে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করার জন্য আর্কিটেকচারকে চিত্রিত করে।
EMR স্টুডিও সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত Jupyter নোটবুকের জন্য একটি ওয়েব-ভিত্তিক IDE যা EMR ক্লাস্টারে চলে। আমরা চলমান EMR ক্লাস্টারের সাথে সংযুক্ত EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেসের সাথে যোগাযোগ করি এবং এই পোস্টের অংশ হিসাবে প্রদত্ত নোটবুক চালাই। আমরা ব্যবহার করি নিউ ইয়র্ক সিটি ট্যাক্সি ব্যবহারকারীদের দ্বারা নেওয়া বিভিন্ন ট্যাক্সি রাইডের অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য ডেটা। আমরা স্পার্ক ডেটাফ্রেমে লোড করা ডেটার উপরে প্রাকৃতিক ভাষায় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করি। pyspark-ai লাইব্রেরি তখন প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে একটি SQL কোয়েরি তৈরি করতে Amazon Bedrock থেকে Amazon Titan Text FM ব্যবহার করে। pyspark-ai লাইব্রেরি SQL ক্যোয়ারী নেয়, স্পার্ক SQL ব্যবহার করে এটি চালায় এবং ব্যবহারকারীকে ফলাফল প্রদান করে।
এই সমাধানে, আপনি একটি দিয়ে আপনার AWS অ্যাকাউন্টে প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি তৈরি এবং কনফিগার করতে পারেন এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন টেমপ্লেট. টেমপ্লেট তৈরি করে এডাব্লুএস আঠালো ডাটাবেস এবং টেবিল, S3 বালতি, VPC, এবং অন্যান্য এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) সম্পদ যা সমাধানে ব্যবহৃত হয়।
টেমপ্লেটটি pyspark-ai প্যাকেজ এবং অ্যামাজন বেডরকের সাথে EMR স্টুডিও কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা প্রদর্শন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং পরিবর্তন ছাড়াই উৎপাদন ব্যবহারের উদ্দেশ্যে নয়। উপরন্তু, টেমপ্লেট ব্যবহার করে us-east-1
অঞ্চল এবং পরিবর্তন ছাড়া অন্য অঞ্চলে কাজ করতে পারে না। টেমপ্লেটটি এমন সংস্থান তৈরি করে যেগুলি ব্যবহার করার সময় খরচ হয়। সংস্থানগুলি মুছে ফেলতে এবং অপ্রয়োজনীয় চার্জ এড়াতে এই পোস্টের শেষে পরিষ্কারের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন৷
পূর্বশর্ত
আপনি ক্লাউডফরমেশন স্ট্যাক চালু করার আগে, আপনার নিম্নলিখিত আছে তা নিশ্চিত করুন:
- একটি AWS অ্যাকাউন্ট যা AWS পরিষেবাগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদান করে
- AWS CLI কনফিগার করার জন্য একটি অ্যাক্সেস কী এবং গোপন কী সহ একজন IAM ব্যবহারকারী এবং AWS CloudFormation-এ IAM ভূমিকা, IAM নীতি এবং স্ট্যাক তৈরি করার অনুমতি
- টাইটান টেক্সট জি 1 - এক্সপ্রেস মডেলটি বর্তমানে প্রিভিউতে রয়েছে, তাই এই পোস্টের অংশ হিসাবে এটি ব্যবহার করার জন্য আপনার প্রিভিউ অ্যাক্সেস থাকতে হবে
AWS ক্লাউডফর্মেশন দিয়ে সংস্থান তৈরি করুন
CloudFormation নিম্নলিখিত AWS সম্পদ তৈরি করে:
- EMR স্টুডিও, রুট টেবিল এবং NAT গেটওয়ের সাথে ব্যবহার করার জন্য ব্যক্তিগত এবং সর্বজনীন সাবনেট সহ একটি VPC স্ট্যাক।
- Python 3.9 সহ একটি EMR ক্লাস্টার ইনস্টল করা হয়েছে। আমরা পাইথন 3.9 এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক প্যাকেজ যেমন pyspark-ai এবং Amazon Bedrock নির্ভরতা ইনস্টল করার জন্য একটি বুটস্ট্র্যাপ অ্যাকশন ব্যবহার করছি। (আরো তথ্যের জন্য, দেখুন বুটস্ট্র্যাপ স্ক্রিপ্ট.)
- EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস এবং নোটবুক স্টোরেজের জন্য একটি S3 বালতি।
- EMR স্টুডিও সেটআপ, অ্যামাজন বেডরক অ্যাক্সেস এবং চলমান নোটবুকের জন্য IAM ভূমিকা এবং নীতি
শুরু করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
CloudFormation স্ট্যাকটি সম্পূর্ণ হতে প্রায় 20-30 মিনিট সময় নেয়। আপনি AWS CloudFormation কনসোলে এর অগ্রগতি নিরীক্ষণ করতে পারেন। যখন এর স্ট্যাটাস পড়ে CREATE_COMPLETE
, আপনার AWS অ্যাকাউন্টে এই সমাধান বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থান থাকবে।
EMR স্টুডিও তৈরি করুন
এখন আপনি নোটবুক কোড দিয়ে কাজ করার জন্য একটি EMR স্টুডিও এবং ওয়ার্কস্পেস তৈরি করতে পারেন। নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- EMR স্টুডিও কনসোলে, নির্বাচন করুন স্টুডিও তৈরি করুন।
- প্রবেশ করান স্টুডিওর নাম as
GenAI-EMR-Studio
এবং একটি বিবরণ প্রদান করুন। - মধ্যে নেটওয়ার্কিং এবং নিরাপত্তা বিভাগ, নিম্নলিখিত উল্লেখ করুন:
- জন্য VPC, ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাকের অংশ হিসাবে আপনি যে ভিপিসি তৈরি করেছেন সেটি বেছে নিন যা আপনি স্থাপন করেছেন। VPCID কী-এর জন্য CloudFormation আউটপুট ব্যবহার করে VPC আইডি পান।
- জন্য সাবনেট, চারটি সাবনেট বেছে নিন।
- জন্য নিরাপত্তা এবং অ্যাক্সেস, নির্বাচন করুন কাস্টম নিরাপত্তা গ্রুপ.
- জন্য ক্লাস্টার/এন্ডপয়েন্ট সিকিউরিটি গ্রুপনির্বাচন
EMRSparkAI-Cluster-Endpoint-SG
. - জন্য কর্মক্ষেত্র নিরাপত্তা গ্রুপনির্বাচন
EMRSparkAI-Workspace-SG
.
- মধ্যে স্টুডিও সেবা ভূমিকা বিভাগ, নিম্নলিখিত উল্লেখ করুন:
- জন্য প্রমাণীকরণ, নির্বাচন করুন AWS আইডেন্টিটি অ্যান্ড অ্যাকসেস ম্যানেজমেন্ট (IAM).
- জন্য AWS IAM পরিষেবার ভূমিকানির্বাচন
EMRSparkAI-StudioServiceRole
.
- মধ্যে ওয়ার্কস্পেস স্টোরেজ বিভাগে, ব্রাউজ করুন এবং শুরু করে স্টোরেজের জন্য S3 বালতি বেছে নিন
emr-sparkai-<account-id>
. - বেছে নিন স্টুডিও তৈরি করুন.
- ইএমআর স্টুডিও তৈরি হয়ে গেলে, নীচের লিঙ্কটি বেছে নিন স্টুডিও অ্যাক্সেস URL স্টুডিও অ্যাক্সেস করতে।
- আপনি যখন স্টুডিওতে থাকবেন, তখন বেছে নিন কর্মক্ষেত্র তৈরি করুন.
- বিজ্ঞাপন
emr-genai
ওয়ার্কস্পেসের নাম হিসেবে বেছে নিন কর্মক্ষেত্র তৈরি করুন. - ওয়ার্কস্পেস তৈরি হয়ে গেলে, ওয়ার্কস্পেস চালু করতে এর নাম বেছে নিন (নিশ্চিত করুন যে আপনি কোনো পপ-আপ ব্লকার নিষ্ক্রিয় করেছেন)।
অ্যামাজন ইএমআর এবং জেনারেটিভ এআই সহ অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহার করে বিগ ডেটা বিশ্লেষণ
এখন যেহেতু আমরা প্রয়োজনীয় সেটআপ সম্পন্ন করেছি, আমরা অ্যামাজন EMR এবং জেনারেটিভ AI এর সাথে Apache Spark ব্যবহার করে বড় ডেটা বিশ্লেষণ করা শুরু করতে পারি।
প্রথম ধাপ হিসাবে, আমরা একটি নোটবুক লোড করি যাতে প্রয়োজনীয় কোড এবং উদাহরণ রয়েছে ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাজ করার জন্য। আমরা NY ট্যাক্সি ডেটাসেট ব্যবহার করি, যাতে ট্যাক্সি রাইডের বিবরণ থাকে।
- নোটবুক ফাইলটি ডাউনলোড করুন NYTaxi.ipynb এবং আপলোড আইকনটি বেছে নিয়ে এটি আপনার ওয়ার্কস্পেসে আপলোড করুন।
- নোটবুকটি আমদানি করার পরে, নোটবুকটি খুলুন এবং নির্বাচন করুন
PySpark
কার্নেল হিসাবে
পাইস্পার্ক এআই ডিফল্টরূপে OpenAI-এর ChatGPT4.0 LLM মডেল হিসেবে ব্যবহার করে, কিন্তু আপনি Amazon Bedrock থেকে মডেলগুলিও প্লাগ-ইন করতে পারেন, আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট, এবং অন্যান্য তৃতীয় পক্ষের মডেল। এই পোস্টের জন্য, আমরা এসকিউএল কোয়েরি জেনারেশনের জন্য অ্যামাজন বেডরক টাইটান মডেলকে কীভাবে একীভূত করতে হয় এবং অ্যামাজন ইএমআর-এ অ্যাপাচি স্পার্ক দিয়ে চালাতে হয় তা দেখাই।
- নোটবুক দিয়ে শুরু করার জন্য, আপনাকে ওয়ার্কস্পেসকে একটি কম্পিউট লেয়ারের সাথে যুক্ত করতে হবে। এটি করতে, নির্বাচন করুন গনা নেভিগেশন প্যানে আইকন এবং ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাক দ্বারা তৈরি EMR ক্লাস্টার চয়ন করুন।
- Amazon EMR এর সাথে আপডেট করা পাইথন 3.9 প্যাকেজ ব্যবহার করতে পাইথন প্যারামিটার কনফিগার করুন:
- প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন:
- লাইব্রেরিগুলি আমদানি করার পরে, আপনি অ্যামাজন বেডরক থেকে এলএলএম মডেলটি সংজ্ঞায়িত করতে পারেন। এই ক্ষেত্রে, আমরা amazon.titan-text-express-v1 ব্যবহার করি। টাইটান টেক্সট G1 – এক্সপ্রেস মডেলের জন্য আপনার প্রিভিউ অ্যাক্সেসের উপর ভিত্তি করে আপনাকে অঞ্চল এবং অ্যামাজন বেডরক এন্ডপয়েন্ট URL লিখতে হবে।
- স্বাভাবিক ভাষায় প্রশ্নগুলির উপর ভিত্তি করে SQL কোয়েরি জেনারেশনের জন্য অ্যামাজন বেডরক এলএলএম মডেলের সাথে স্পার্ক এআই সংযুক্ত করুন:
এখানে, আমরা verbose=False দিয়ে Spark AI শুরু করেছি; আপনি আরো বিস্তারিত দেখতে verbose=True সেট করতে পারেন।
এখন আপনি একটি স্পার্ক ডেটাফ্রেমে NYC ট্যাক্সি ডেটা পড়তে পারেন এবং স্পার্ক-এ জেনারেটিভ AI-এর শক্তি ব্যবহার করতে পারেন৷
- উদাহরণস্বরূপ, আপনি ডেটাসেটে রেকর্ডের সংখ্যা জিজ্ঞাসা করতে পারেন:
আমরা নিম্নলিখিত প্রতিক্রিয়া পেতে:
স্পার্ক এআই অভ্যন্তরীণভাবে ব্যবহার করে ল্যাংচেইন এবং এসকিউএল চেইন, যা স্পার্কের প্রশ্নের সাথে কাজ করা শেষ ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে জটিলতা লুকিয়ে রাখে।
Apache Spark এবং Amazon EMR এর সাথে জেনারেটিভ AI এর শক্তি অন্বেষণ করার জন্য নোটবুকে আরও কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে।
পরিষ্কার কর
S3 বালতির বিষয়বস্তু খালি করুন emr-sparkai-<account-id>
, এই পোস্টের অংশ হিসাবে তৈরি করা EMR স্টুডিও ওয়ার্কস্পেস মুছুন, এবং তারপর ক্লাউডফর্মেশন স্ট্যাকটি মুছুন যা আপনি স্থাপন করেছেন।
উপসংহার
এই পোস্টটি দেখিয়েছে কিভাবে আপনি অ্যামাজন ইএমআর এবং অ্যামাজন বেডরকের সাথে অ্যাপাচি স্পার্কের সাহায্যে আপনার বড় ডেটা বিশ্লেষণগুলিকে সুপারচার্জ করতে পারেন৷ PySpark AI প্যাকেজ আপনাকে আপনার ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে দেয়। এটি বিকাশ এবং বিশ্লেষণের সময় কমাতে সাহায্য করে, ম্যানুয়াল প্রশ্নগুলি লিখতে সময় কমিয়ে দেয় এবং আপনাকে আপনার ব্যবসায়িক ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।
লেখক সম্পর্কে
সৌরভ ভুতয়ানি AWS-এর একজন প্রিন্সিপাল অ্যানালিটিক্স স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি নতুন প্রযুক্তি সম্পর্কে উত্সাহী। তিনি 2019 সালে AWS-এ যোগ দেন এবং আমাজন বেডরক, অ্যামাজন সেজমেকার, অ্যামাজন ইএমআর, অ্যামাজন অ্যাথেনা, AWS Glue, Formation-এর মতো AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে জেনারেটিভ AI ব্যবহারের কেস, স্কেলযোগ্য বিশ্লেষণ সমাধান এবং ডেটা মেশ আর্কিটেকচার চালানোর জন্য স্থাপত্য নির্দেশিকা প্রদানের জন্য গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন। এবং Amazon DataZone.
হার্শ বর্ধন একজন AWS সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, বিশ্লেষণে বিশেষজ্ঞ। বিগ ডেটা এবং ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে তার 8 বছরের বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি গ্রাহকদের সর্বোত্তম অনুশীলন গ্রহণ করতে এবং তাদের ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সহায়তা করার বিষয়ে উত্সাহী।
- 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/big-data/use-generative-ai-with-amazon-emr-amazon-bedrock-and-english-sdk-for-apache-spark-to-unlock-insights/
- : আছে
- : হয়
- :না
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 107
- 11
- 20
- 200
- 2019
- 320
- 500
- 521
- 7
- 8
- 9
- 990
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট
- হিসাব
- স্বীকার করা
- কর্ম
- যোগ
- অতিরিক্ত
- উপরন্তু
- পোষ্যপুত্র গ্রহণ করা
- AI
- এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন অ্যাথেনা
- আমাজন ইএমআর
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণে
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- উত্তর
- কোন
- এ্যাপাচি
- আপা স্পার্ক
- API
- অ্যাপ্লিকেশন
- আন্দাজ
- স্থাপত্য
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- শিল্প
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- সহযোগী
- At
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন
- এডাব্লুএস আঠালো
- AWS লেক গঠন
- পিছনে
- ভিত্তি
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- তার পরেও
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বুটস্ট্র্যাপ
- নির্মাণ করা
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- বোতাম
- by
- CAN
- কেস
- মামলা
- তালিকা
- চেন
- পরিবর্তন
- চার্জ
- বেছে নিন
- নির্বাচন
- শহর
- মেঘ
- ক্লাউড বিগ ডাটা
- গুচ্ছ
- কোড
- সম্মিলন
- কোম্পানি
- সম্পূর্ণ
- সম্পন্ন হয়েছে
- জটিলতা
- গনা
- সংযুক্ত
- কানেক্টিভিটি
- কনসোল
- প্রতিনিয়ত
- ধারণ
- সুখী
- খরচ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- সৃজনশীলতা
- এখন
- গ্রাহকদের
- কাটিং-এজ
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- তথ্য বিজ্ঞান
- ডেটাবেস
- ডেটাসেট
- তারিখ
- ডিফল্ট
- নির্ধারণ করা
- প্রদর্শন
- নির্ভরতা
- মোতায়েন
- প্রবাহ
- বিবরণ
- পরিকল্পিত
- বিস্তারিত
- বিকাশ
- উন্নয়ন
- বিভিন্ন
- অক্ষম
- আবিষ্কার করা
- do
- দক্ষতার
- অনায়াসে
- শেষ
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- ইংরেজি
- নিশ্চিত করা
- প্রবেশ করান
- প্রবেশন
- পরিবেশ
- যুগ
- অপরিহার্য
- থার (eth)
- এমন কি
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- অভিজ্ঞতা
- পরীক্ষা
- অন্বেষণ করুণ
- প্রকাশ করা
- নির্যাস
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- ফাইল
- চূড়ান্ত
- প্রথম
- নমনীয়তা
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- জন্য
- গঠন
- ভিত
- চার
- অবকাঠামো
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- g1
- সংগ্রহ
- প্রবেশপথ
- উত্পাদন করা
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- দান
- Go
- পথপ্রদর্শন
- আছে
- he
- সাহায্য
- সাহায্য
- সাহায্য
- গোপন
- লুকান
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- i
- আমি
- আইকন
- ID
- পরিচয়
- পরিচয় এবং অ্যাক্সেস পরিচালনা
- প্রকাশ
- বাস্তবায়ন
- আমদানি
- in
- অন্যান্য
- সুদ্ধ
- শিল্প-নেতৃস্থানীয়
- তথ্য
- উদ্ভাবনী
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- ইনস্টল
- দৃষ্টান্ত
- নির্দেশাবলী
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- ইন্টিগ্রেশন
- অভিপ্রেত
- গর্ভনাটিকা
- ইন্টারেক্টিভ
- অন্ত
- মধ্যে
- IT
- এর
- যোগদান
- JPG
- রাখা
- চাবি
- জানা
- হ্রদ
- ভাষা
- বড়
- সর্বশেষ
- শুরু করা
- স্তর
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- লাইব্রেরি
- লাইব্রেরি
- মত
- লাইন
- LINK
- বোঝা
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানুয়াল
- বাজার
- মে..
- অর্থপূর্ণ
- জাল
- যত্সামান্য
- মিনিট
- ML
- মডেল
- মডেল
- মনিটর
- অধিক
- সেতু
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- নেটওয়ার্কিং
- নতুন
- নতুন প্রযুক্তি
- নোটবই
- নোটবুক
- এখন
- সংখ্যা
- NY
- এনওয়াইসি
- বস্তু
- পর্যবেক্ষণ
- of
- অফার
- on
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- or
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আউটপুট
- শেষ
- ওভারভিউ
- প্যাকেজ
- প্যাকেজ
- শার্সি
- পরামিতি
- অংশ
- কামুক
- করণ
- অনুমতি
- জায়গা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলার মাঠ
- প্লাগ
- নীতি
- পপ-আপ
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- চর্চা
- প্রি
- অধ্যক্ষ
- ব্যক্তিগত
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উত্পাদনের
- উন্নতি
- প্রদান
- প্রদত্ত
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- প্রকাশ্য
- পাইথন
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- R
- পড়া
- রেকর্ড
- হ্রাস করা
- হ্রাস
- পড়ুন
- তথাপি
- এলাকা
- অঞ্চল
- প্রাসঙ্গিক
- অপসারণ
- প্রয়োজনীয়
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- ফলাফল
- ভর
- ভূমিকা
- ভূমিকা
- রুট
- চালান
- দৌড়
- রান
- ঋষি নির্মাতা
- scala
- স্কেলেবিলিটি
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- আরোহী
- পরিস্থিতিতে
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানীরা
- SDK
- অনুসন্ধানের
- গোপন
- নিরাপত্তা
- দেখ
- নির্বাচন করা
- জ্যেষ্ঠ
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সেটআপ
- প্রদর্শনী
- দেখিয়েছেন
- সহজ
- সহজতর করা
- একক
- So
- সমাধান
- সলিউশন
- উৎস
- স্ফুলিঙ্গ
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞ
- স্পীড
- এসকিউএল
- গাদা
- স্ট্যাক
- শুরু
- শুরু
- শুরু হচ্ছে
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- অকপট
- চিত্রশালা
- সাবনেট
- এমন
- সুপারচার্জ
- নিশ্চিত
- পদ্ধতি
- টেবিল
- ধরা
- লাগে
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- পাঠ
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- তারা
- তৃতীয় পক্ষের
- এই
- চিন্তা
- দ্বারা
- সময়
- টাইমলাইনে
- দানব
- থেকে
- সরঞ্জাম
- শীর্ষ
- ঐতিহ্যগত
- ui
- অধীনে
- আনলক
- আপডেট
- URL টি
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- ঠাহর করা
- উপায়..
- উপায়
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েব ভিত্তিক
- কখন
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কাজ
- কাজ
- বিশ্বব্যাপী
- লেখা
- লিখিত
- বছর
- ইয়র্ক
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet