ความยืดหยุ่นมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาปริมาณงานใดๆ และ AI กำเนิด ปริมาณงานก็ไม่แตกต่างกัน มีข้อควรพิจารณาเฉพาะเมื่อปริมาณงาน AI ที่สร้างทางวิศวกรรมผ่านเลนส์ความยืดหยุ่น การทำความเข้าใจและจัดลำดับความสำคัญของความยืดหยุ่นถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับปริมาณงาน AI ทั่วไป เพื่อตอบสนองความพร้อมใช้งานขององค์กรและความต่อเนื่องทางธุรกิจ ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงสแต็กต่างๆ ของปริมาณงาน AI เชิงสร้างสรรค์ และสิ่งที่ควรพิจารณาเหล่านั้น
AI ที่สร้างสแต็กเต็ม
แม้ว่าความตื่นเต้นมากมายเกี่ยวกับ AI แบบกำเนิดจะมุ่งเน้นไปที่โมเดล แต่โซลูชันที่สมบูรณ์นั้นเกี่ยวข้องกับผู้คน ทักษะ และเครื่องมือจากหลายโดเมน พิจารณาภาพต่อไปนี้ ซึ่งเป็นมุมมอง AWS ของสแต็กแอปพลิเคชันเกิดใหม่ a16z สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)
เมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันแบบดั้งเดิมที่สร้างขึ้นโดยใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แล้ว โซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับสิ่งต่อไปนี้:
- บทบาทใหม่ – คุณต้องพิจารณาเครื่องปรับแต่งโมเดล รวมถึงผู้สร้างโมเดลและผู้รวมโมเดลด้วย
- เครื่องมือใหม่ – สแต็ก MLOps แบบดั้งเดิมไม่ขยายให้ครอบคลุมประเภทของการติดตามการทดลองหรือความสามารถในการสังเกตที่จำเป็นสำหรับวิศวกรรมหรือตัวแทนที่รวดเร็วซึ่งเรียกใช้เครื่องมือเพื่อโต้ตอบกับระบบอื่น
การให้เหตุผลตัวแทน
แตกต่างจากโมเดล AI แบบดั้งเดิม การเรียกข้อมูล Augmented Generation (RAG) ช่วยให้การตอบสนองที่แม่นยำและสัมพันธ์กับบริบทมากขึ้น โดยการบูรณาการแหล่งความรู้ภายนอก ต่อไปนี้คือข้อควรพิจารณาบางประการเมื่อใช้ RAG:
- การตั้งค่าการหมดเวลาที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญต่อประสบการณ์ของลูกค้า ไม่มีอะไรจะพูดถึงประสบการณ์การใช้งานที่ไม่ดีได้มากไปกว่าการอยู่ในระหว่างการแชทและถูกตัดการเชื่อมต่อ
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบข้อมูลอินพุตพร้อมต์และขนาดอินพุตพร้อมต์สำหรับขีดจำกัดอักขระที่จัดสรรที่กำหนดโดยโมเดลของคุณ
- หากคุณกำลังดำเนินการวิศวกรรมพร้อมท์ คุณควรคงคำแนะนำของคุณไว้ที่แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ซึ่งจะปกป้องการแจ้งเตือนของคุณในกรณีที่เกิดการสูญหายโดยไม่ตั้งใจหรือเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การกู้คืนความเสียหายโดยรวมของคุณ
ไปป์ไลน์ข้อมูล
ในกรณีที่คุณต้องการให้ข้อมูลเชิงบริบทแก่โมเดลพื้นฐานโดยใช้รูปแบบ RAG คุณต้องมีไปป์ไลน์ข้อมูลที่สามารถนำเข้าข้อมูลต้นฉบับ แปลงเป็นเวกเตอร์ที่ฝัง และจัดเก็บเวกเตอร์ที่ฝังไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ ไปป์ไลน์นี้อาจเป็นไปป์ไลน์แบบกลุ่มหากคุณเตรียมข้อมูลตามบริบทล่วงหน้า หรือไปป์ไลน์ที่มีเวลาแฝงต่ำหากคุณรวมข้อมูลตามบริบทใหม่ทันที ในกรณีแบบแบตช์ มีความท้าทายอยู่สองสามประการเมื่อเปรียบเทียบกับไปป์ไลน์ข้อมูลทั่วไป
แหล่งข้อมูลอาจเป็นเอกสาร PDF บนระบบไฟล์ ข้อมูลจากระบบซอฟต์แวร์ในฐานะบริการ (SaaS) เช่น เครื่องมือ CRM หรือข้อมูลจากวิกิหรือฐานความรู้ที่มีอยู่ การนำเข้าจากแหล่งที่มาเหล่านี้จะแตกต่างจากแหล่งข้อมูลทั่วไป เช่น ข้อมูลบันทึกใน บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) บัคเก็ตหรือข้อมูลที่มีโครงสร้างจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ระดับความขนานที่คุณสามารถทำได้อาจถูกจำกัดโดยระบบต้นทาง ดังนั้นคุณจึงต้องคำนึงถึงการควบคุมปริมาณและใช้เทคนิคการถอยกลับ ระบบต้นทางบางระบบอาจเปราะ ดังนั้นคุณจึงต้องสร้างการจัดการข้อผิดพลาดและลองตรรกะอีกครั้ง
โมเดลที่ฝังอาจเป็นปัญหาคอขวดของประสิทธิภาพ ไม่ว่าคุณจะรันมันในไปป์ไลน์หรือเรียกใช้โมเดลภายนอกก็ตาม โมเดลแบบฝังเป็นโมเดลพื้นฐานที่ทำงานบน GPU และไม่มีความจุไม่จำกัด หากโมเดลทำงานภายในเครื่อง คุณจะต้องมอบหมายงานตามความจุของ GPU หากโมเดลทำงานภายนอก คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ทำให้โมเดลภายนอกอิ่มตัว ไม่ว่าในกรณีใด ระดับความขนานที่คุณสามารถทำได้จะขึ้นอยู่กับโมเดลการฝัง แทนที่จะเป็นจำนวน CPU และ RAM ที่คุณมีอยู่ในระบบการประมวลผลแบบแบตช์
ในกรณีที่มีเวลาแฝงต่ำ คุณต้องคำนึงถึงเวลาที่ใช้ในการสร้างเวกเตอร์ที่ฝังไว้ด้วย แอปพลิเคชันที่เรียกควรเรียกใช้ไปป์ไลน์แบบอะซิงโครนัส
ฐานข้อมูลเวกเตอร์
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีสองฟังก์ชัน: จัดเก็บเวกเตอร์ที่ฝังไว้ และดำเนินการค้นหาความคล้ายคลึงกันเพื่อค้นหาที่ใกล้ที่สุด k ตรงกับเวกเตอร์ใหม่ ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีสามประเภททั่วไป:
- ตัวเลือก SaaS เฉพาะ เช่น Pinecone
- คุณสมบัติฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่สร้างไว้ในบริการอื่น ๆ ซึ่งรวมถึงบริการ AWS ดั้งเดิมเช่น บริการ Amazon OpenSearch และ อเมซอน ออโรร่า.
- ตัวเลือกในหน่วยความจำที่สามารถใช้สำหรับข้อมูลชั่วคราวในสถานการณ์ที่มีความหน่วงต่ำ
เราไม่ครอบคลุมรายละเอียดความสามารถในการค้นหาความคล้ายคลึงกันในโพสต์นี้ แม้ว่าจะมีความสำคัญ แต่ก็เป็นลักษณะการทำงานของระบบและไม่ส่งผลโดยตรงต่อความยืดหยุ่น แต่เรามุ่งเน้นไปที่ด้านความยืดหยุ่นของฐานข้อมูลเวกเตอร์ในฐานะระบบจัดเก็บข้อมูลแทน:
- ความแอบแฝง – ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถทำงานได้ดีกับโหลดที่สูงหรือโหลดที่ไม่สามารถคาดเดาได้หรือไม่? ถ้าไม่เช่นนั้น แอปพลิเคชันที่เรียกจะต้องจัดการการจำกัดอัตราและถอยกลับ แล้วลองอีกครั้ง
- scalability – ระบบสามารถเก็บเวกเตอร์ได้กี่ตัว? หากคุณเกินความจุของฐานข้อมูลเวกเตอร์ คุณจะต้องพิจารณาชาร์ดดิ้งหรือวิธีแก้ปัญหาอื่นๆ
- ความพร้อมใช้งานสูงและการกู้คืนจากภัยพิบัติ – การฝังเวกเตอร์เป็นข้อมูลที่มีค่า และการสร้างเวกเตอร์ขึ้นใหม่อาจมีราคาแพง ฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณมีความพร้อมใช้งานสูงในภูมิภาค AWS เดียวหรือไม่ มีความสามารถในการจำลองข้อมูลไปยังภูมิภาคอื่นเพื่อวัตถุประสงค์ในการกู้คืนระบบหรือไม่?
ระดับการสมัคร
มีข้อควรพิจารณาเฉพาะสามประการสำหรับระดับแอปพลิเคชันเมื่อรวมโซลูชัน AI ทั่วไป:
- อาจมีความล่าช้าสูง – โมเดลพื้นฐานมักจะทำงานบนอินสแตนซ์ GPU ขนาดใหญ่และอาจมีความจุจำกัด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจำกัดอัตรา ถอยกลับและลองใหม่ และการกำจัดโหลด ใช้การออกแบบแบบอะซิงโครนัสเพื่อให้เวลาแฝงสูงไม่รบกวนอินเทอร์เฟซหลักของแอปพลิเคชัน
- ท่าทางการรักษาความปลอดภัย – หากคุณกำลังใช้ตัวแทน เครื่องมือ ปลั๊กอิน หรือวิธีอื่นในการเชื่อมต่อโมเดลกับระบบอื่น ให้ให้ความสำคัญกับมาตรการรักษาความปลอดภัยของคุณเป็นพิเศษ โมเดลอาจพยายามโต้ตอบกับระบบเหล่านี้ด้วยวิธีที่ไม่คาดคิด ปฏิบัติตามแนวปฏิบัติปกติของการเข้าถึงที่มีสิทธิ์น้อยที่สุด เช่น การจำกัดพร้อมท์ขาเข้าจากระบบอื่น
- กรอบการพัฒนาอย่างรวดเร็ว – กรอบงานโอเพ่นซอร์สเช่น LangChain กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ใช้แนวทางไมโครเซอร์วิสเพื่อแยกส่วนประกอบอื่นๆ ออกจากเฟรมเวิร์กที่มีความสมบูรณ์น้อยกว่าเหล่านี้
ความจุ
เราสามารถคิดถึงความจุได้ในสองบริบท: ไปป์ไลน์ข้อมูลแบบจำลองการอนุมานและการฝึกอบรม ความจุคือการพิจารณาเมื่อองค์กรกำลังสร้างไปป์ไลน์ของตนเอง ข้อกำหนดของ CPU และหน่วยความจำเป็นข้อกำหนดที่ใหญ่ที่สุดสองข้อในการเลือกอินสแตนซ์เพื่อรันปริมาณงานของคุณ
อินสแตนซ์ที่สามารถรองรับปริมาณงาน AI เชิงสร้างสรรค์อาจยากต่อการได้รับมากกว่าประเภทอินสแตนซ์ทั่วไปโดยเฉลี่ยของคุณ ความยืดหยุ่นของอินสแตนซ์สามารถช่วยในเรื่องความจุและการวางแผนความจุได้ ประเภทอินสแตนซ์ที่แตกต่างกันจะพร้อมใช้งาน ขึ้นอยู่กับภูมิภาค AWS ที่คุณใช้งานปริมาณงาน
สำหรับการเดินทางของผู้ใช้ที่มีความสำคัญ องค์กรจะต้องพิจารณาประเภทอินสแตนซ์แบบจองหรือจัดเตรียมล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีความพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็น รูปแบบนี้ทำให้ได้สถาปัตยกรรมที่มีความเสถียรคงที่ ซึ่งเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในด้านความยืดหยุ่น หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความเสถียรแบบคงที่ในเสาหลักด้านความน่าเชื่อถือของ AWS Well-Architected Framework โปรดดูที่ ใช้ความเสถียรแบบคงที่เพื่อป้องกันพฤติกรรมแบบไบโมดัล.
สังเกต
นอกจากตัววัดทรัพยากรที่คุณมักจะรวบรวม เช่น การใช้งาน CPU และ RAM แล้ว คุณต้องตรวจสอบการใช้งาน GPU อย่างใกล้ชิดหากคุณโฮสต์โมเดลบน อเมซอน SageMaker or อเมซอน อีลาสติก คอมพิวท์ คลาวด์ (อเมซอน EC2). การใช้งาน GPU อาจเปลี่ยนแปลงโดยไม่คาดคิดหากโมเดลพื้นฐานหรือข้อมูลอินพุตเปลี่ยนแปลง และการที่หน่วยความจำ GPU ไม่เพียงพออาจทำให้ระบบเข้าสู่สถานะไม่เสถียร
ที่สูงกว่าในสแต็ก คุณจะต้องติดตามโฟลว์การโทรผ่านระบบ โดยบันทึกการโต้ตอบระหว่างตัวแทนและเครื่องมือ เนื่องจากอินเทอร์เฟซระหว่างเอเจนต์และเครื่องมือมีการกำหนดอย่างเป็นทางการน้อยกว่าสัญญา API คุณควรตรวจสอบการติดตามเหล่านี้ไม่เพียงแต่สำหรับประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตรวจจับสถานการณ์ข้อผิดพลาดใหม่ด้วย หากต้องการตรวจสอบโมเดลหรือเอเจนต์สำหรับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและภัยคุกคาม คุณสามารถใช้เครื่องมือเช่น หน้าที่ยามของอเมซอน.
คุณควรจับเส้นพื้นฐานของเวกเตอร์ที่ฝัง พร้อมท์ บริบท และเอาต์พุต และการโต้ตอบระหว่างสิ่งเหล่านี้ หากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เมื่อเวลาผ่านไป อาจบ่งชี้ว่าผู้ใช้กำลังใช้ระบบในรูปแบบใหม่ ข้อมูลอ้างอิงไม่ครอบคลุมพื้นที่คำถามในลักษณะเดียวกัน หรือผลลัพธ์ของแบบจำลองแตกต่างไปจากเดิมอย่างกะทันหัน
การกู้คืนระบบ
การมีแผนความต่อเนื่องทางธุรกิจพร้อมกลยุทธ์การกู้คืนระบบเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับปริมาณงานใดๆ ปริมาณงาน Generative AI ก็ไม่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจโหมดความล้มเหลวที่ใช้ได้กับปริมาณงานของคุณจะช่วยแนะนำกลยุทธ์ของคุณได้ หากคุณใช้บริการที่มีการจัดการของ AWS สำหรับปริมาณงานของคุณ เช่น อเมซอน เบดร็อค และ SageMaker ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบริการพร้อมใช้งานในภูมิภาค AWS การกู้คืนของคุณ ในขณะที่เขียนบทความนี้ บริการของ AWS เหล่านี้ไม่รองรับการจำลองข้อมูลข้ามภูมิภาค AWS โดยกำเนิด ดังนั้นคุณต้องคิดถึงกลยุทธ์การจัดการข้อมูลสำหรับการกู้คืนจากความเสียหาย และคุณอาจต้องปรับแต่งในภูมิภาค AWS หลายแห่งด้วย
สรุป
โพสต์นี้อธิบายวิธีคำนึงถึงความยืดหยุ่นเมื่อสร้างโซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์ แม้ว่าแอปพลิเคชัน generative AI จะมีความแตกต่างที่น่าสนใจ แต่รูปแบบความยืดหยุ่นและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่มีอยู่ยังคงใช้อยู่ เป็นเพียงเรื่องของการประเมินแต่ละส่วนของแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์และการประยุกต์ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เกี่ยวข้อง
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Generative AI และการใช้งานร่วมกับบริการของ AWS โปรดดูแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
เกี่ยวกับผู้เขียน
เจนนิเฟอร์ มอแรน เป็นสถาปนิกโซลูชันผู้เชี่ยวชาญด้านความยืดหยุ่นอาวุโสของ AWS ซึ่งประจำอยู่ที่นิวยอร์กซิตี้ เธอมีภูมิหลังที่หลากหลาย โดยเคยทำงานในสาขาวิชาทางเทคนิคมากมาย รวมถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ความเป็นผู้นำที่คล่องตัว และ DevOps และเป็นผู้สนับสนุนสตรีในสายเทคโนโลยี เธอสนุกกับการช่วยลูกค้าออกแบบโซลูชันที่มีความยืดหยุ่นเพื่อปรับปรุงท่าทางของความยืดหยุ่น และพูดต่อสาธารณะเกี่ยวกับหัวข้อทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับความยืดหยุ่น
แรนดี เดอโฟว์ เป็นสถาปนิกโซลูชันหลักอาวุโสที่ AWS เขาสำเร็จการศึกษา MSEE จากมหาวิทยาลัยมิชิแกน ซึ่งเขาทำงานเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์สำหรับยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ เขายังสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านบริหารธุรกิจจากมหาวิทยาลัยรัฐโคโลราโดอีกด้วย Randy ดำรงตำแหน่งต่างๆ มากมายในด้านเทคโนโลยี ตั้งแต่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ไปจนถึงการจัดการผลิตภัณฑ์ เขาเข้าสู่พื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2013 และยังคงสำรวจพื้นที่นั้นต่อไป เขาทำงานอย่างแข็งขันในโครงการในพื้นที่ ML และได้นำเสนอในการประชุมหลายครั้ง รวมถึง Strata และ GlueCon
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/designing-generative-ai-workloads-for-resilience/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 100
- 2013
- 90
- a
- a16z
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- โดยไม่ตั้งใจ
- ลงชื่อเข้าใช้
- ถูกต้อง
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- อย่างกระตือรือร้น
- ความก้าวหน้า
- ผู้สนับสนุน
- มีผลต่อ
- กับ
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- เปรียว
- AI
- โมเดล AI
- ทั้งหมด
- จัดสรร
- ช่วยให้
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- Amazon EC2
- Amazon Web Services
- an
- และ
- อื่น
- ใด
- API
- app
- เหมาะสม
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ใช้
- การประยุกต์ใช้
- เข้าใกล้
- เหมาะสม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AREA
- รอบ
- AS
- แง่มุม
- ด้าน
- At
- ความสนใจ
- เติม
- อิสระ
- ยานพาหนะอิสระ
- ความพร้อมใช้งาน
- ใช้ได้
- เฉลี่ย
- AWS
- พื้นหลัง
- ไม่ดี
- ฐาน
- ตาม
- BE
- เพราะ
- กำลัง
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- ที่ใหญ่ที่สุด
- คอขวด
- สร้าง
- ผู้สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- ต่อเนื่องทางธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- โทร
- โทร
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความจุ
- จับ
- จับ
- กรณี
- กรณี
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- ตัวอักษร
- พูดคุย
- เลือก
- เมือง
- อย่างใกล้ชิด
- รวบรวม
- โคโลราโด
- เมื่อเทียบกับ
- สมบูรณ์
- ส่วนประกอบ
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- การประชุม
- การเชื่อมต่อ
- พิจารณา
- การพิจารณา
- การพิจารณา
- สิ่งแวดล้อม
- บริบท
- ตามบริบท
- อย่างต่อเนื่อง
- ความต่อเนื่องกัน
- สัญญา
- แปลง
- ได้
- คู่
- หน้าปก
- ครอบคลุม
- ซีพียู
- วิกฤติ
- CRM
- สำคัญมาก
- ลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- กำหนด
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- อธิบาย
- ออกแบบ
- การออกแบบ
- การออกแบบ
- รายละเอียด
- พัฒนาการ
- DevOps
- ตามคำบอก
- ต่าง
- ยาก
- โดยตรง
- ภัยพิบัติ
- สาขาวิชา
- ตัดการเชื่อมต่อ
- สนทนา
- หลาย
- do
- เอกสาร
- ทำ
- ไม่
- โดเมน
- Dont
- แต่ละ
- ทั้ง
- การฝัง
- กากกะรุน
- ชั้นเยี่ยม
- ทำให้มั่นใจ
- เข้า
- ความผิดพลาด
- อีเธอร์ (ETH)
- การประเมินการ
- การพัฒนา
- ตัวอย่าง
- เกินกว่า
- ความตื่นเต้น
- ที่มีอยู่
- แพง
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- สำรวจ
- ขยายออก
- ภายนอก
- อย่างผิวเผิน
- พิเศษ
- ความล้มเหลว
- คุณสมบัติ
- เนื้อไม่มีมัน
- หา
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- โฟกัส
- มุ่งเน้นไปที่
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- เป็นทางการ
- รากฐาน
- กรอบ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- การทำงาน
- ฟังก์ชั่น
- General
- จุดประสงค์ทั่วไป
- สร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- GPU
- GPUs
- ให้คำแนะนำ
- จัดการ
- การจัดการ
- มี
- มี
- he
- จัดขึ้น
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จุดสูง
- อย่างสูง
- ถือ
- ถือ
- เจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- if
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- ขาเข้า
- ผสมผสาน
- แสดง
- ข้อมูล
- อินพุต
- ตัวอย่าง
- อินสแตนซ์
- แทน
- การบูรณาการ
- โต้ตอบ
- ปฏิสัมพันธ์
- น่าสนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- แทรกแซง
- เข้าไป
- ที่เกี่ยวข้องกับการ
- IT
- เส้นทางท่องเที่ยว
- เพียงแค่
- ความรู้
- ภาษา
- ใหญ่
- ความแอบแฝง
- ความเป็นผู้นำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- เลนส์
- น้อยลง
- ชั้น
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- การ จำกัด
- ขีด จำกัด
- llm
- โหลด
- ในท้องถิ่น
- เข้าสู่ระบบ
- ตรรกะ
- ดู
- ปิด
- Lot
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- หลัก
- ทำ
- การจัดการ
- การจัดการ
- หลาย
- ที่ตรงกัน
- เรื่อง
- เป็นผู้ใหญ่
- อาจ..
- ปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ
- พบ
- หน่วยความจำ
- วิธีการ
- ตัวชี้วัด
- มิชิแกน
- microservices
- กลาง
- ML
- ม.ป.ป
- แบบ
- โมเดล
- โหมด
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มาก
- หลาย
- ต้อง
- พื้นเมือง
- โดยกำเนิด
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- นิวยอร์ก
- เมืองนิวยอร์ก
- ไม่
- ปกติ
- ไม่มีอะไร
- ตอนนี้
- ความแตกต่าง
- มากมาย
- ได้รับ
- of
- มักจะ
- on
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- Options
- or
- องค์กร
- องค์กร
- อื่นๆ
- ออก
- เอาท์พุต
- เกิน
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- ส่วนหนึ่ง
- แบบแผน
- รูปแบบ
- ชำระ
- รูปแบบไฟล์ PDF
- คน
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ภาพ
- เสา
- ท่อ
- เป็นจุดสำคัญ
- แผนการ
- การวางแผน
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- ปลั๊กอิน
- ตำแหน่ง
- โพสต์
- การปฏิบัติ
- การปฏิบัติ
- เตรียมการ
- นำเสนอ
- ป้องกัน
- หลัก
- จัดลำดับความสำคัญ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- การจัดการผลิตภัณฑ์
- โครงการ
- แจ้ง
- ให้
- สาธารณชน
- วัตถุประสงค์
- ใส่
- คำถาม
- เศษผ้า
- แรม
- ตั้งแต่
- อย่างรวดเร็ว
- คะแนน
- ค่อนข้าง
- การฟื้นตัว
- อ้างอิง
- การอ้างอิง
- ไม่คำนึงถึง
- ภูมิภาค
- ภูมิภาค
- ที่เกี่ยวข้อง
- ตรงประเด็น
- ความเชื่อถือได้
- น่าเชื่อถือ
- การทำซ้ำ
- ความต้องการ
- ความยืดหยุ่น
- ยืดหยุ่น
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- การตอบสนอง
- จำกัด
- การแก้ไข
- ความเสี่ยง
- บทบาท
- วิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- SaaS
- sagemaker
- เดียวกัน
- พูดว่า
- สถานการณ์
- ค้นหา
- ค้นหา
- ความปลอดภัย
- ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
- ระดับอาวุโส
- บริการ
- บริการ
- หลาย
- ชาร์ดดิ้ง
- เธอ
- การส่อง
- น่า
- ง่าย
- เดียว
- ขนาด
- ทักษะ
- So
- ซอฟต์แวร์
- ซอฟต์แวร์เป็นบริการ
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- ช่องว่าง
- พูด
- ผู้เชี่ยวชาญ
- Stability
- มั่นคง
- กอง
- สแต็ค
- สถานะ
- ยังคง
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- กลยุทธ์
- กลยุทธ์
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- ใช้เวลา
- อนุกรมวิธาน
- เทคโนโลยี
- วิชาการ
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ที่มา
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิด
- นี้
- เหล่านั้น
- ภัยคุกคาม
- สาม
- ตลอด
- ชั้น
- เวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- หัวข้อ
- ติดตาม
- การติดตาม
- แบบดั้งเดิม
- การฝึกอบรม
- ลอง
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- ตามแบบฉบับ
- เป็นปกติ
- ความเข้าใจ
- ไม่คาดฝัน
- เป็นเอกลักษณ์
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยมิชิแกน
- ไม่ จำกัด
- ทายไม่ถูก
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ประสบการณ์ของผู้ใช้
- ผู้ใช้
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- มีคุณค่า
- ความหลากหลาย
- ยานพาหนะ
- รายละเอียด
- วิสัยทัศน์
- ต้องการ
- ทาง..
- วิธี
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- อะไร
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- จะ
- กับ
- ผู้หญิง
- ผู้หญิงในเทคโนโลยี
- งาน
- ทำงาน
- การทำงาน
- การเขียน
- นิวยอร์ก
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล