Temel modeller (FM'ler) oluşturmak, büyük miktarda veri üzerinde on ila yüz milyarlarca parametreye sahip modelleri eğitmek için büyük kümelerin oluşturulmasını, sürdürülmesini ve optimize edilmesini gerektirir. Model eğitiminin günlerce veya haftalarca ilerlemesini kaybetmeden arızalar ve çevresel değişikliklerle başa çıkabilen dayanıklı bir ortam oluşturmak, küme ölçeklendirme, proaktif durum izleme, iş kontrol noktası belirleme ve arızalar veya sorunlar ortaya çıktığında eğitimi otomatik olarak sürdürme yeteneklerini uygulamanızı gerektiren operasyonel bir zorluktur .
Bunu paylaşmaktan heyecan duyuyoruz Amazon SageMaker HyperPod artık büyük ölçekli eğitim kümelerinin çalıştırılmasında yer alan farklılaşmamış ağır yükleri ortadan kaldırırken son derece dayanıklı bir eğitim ortamı sağlayarak binlerce hızlandırıcıya sahip eğitim temel modellerini %40'a kadar daha hızlı etkinleştirmek için artık genel olarak mevcuttur. SageMaker HyperPod ile makine öğrenimi (ML) uygulayıcıları, FM'leri haftalarca ve aylarca kesintisiz olarak ve donanım arızası sorunlarıyla uğraşmak zorunda kalmadan eğitebilirler.
Stability AI gibi müşteriler, Stable Diffusion da dahil olmak üzere temel modellerini eğitmek için SageMaker HyperPod'u kullanıyor.
“Önde gelen açık kaynaklı üretken yapay zeka şirketi olarak hedefimiz, modern yapay zekanın erişilebilirliğini en üst düzeye çıkarmak. Eğitim performansını en iyi şekilde ölçeklendirmek için altyapıyı gerektiren on milyarlarca parametreye sahip temel modeller oluşturuyoruz. SageMaker HyperPod'un yönetilen altyapısı ve optimizasyon kitaplıkları ile eğitim süresini ve maliyetlerini %50'nin üzerinde azaltabiliyoruz. En son teknolojiye sahip modelleri daha hızlı oluşturmak için model eğitimimizi daha dayanıklı ve performanslı hale getiriyor."
– Emad Mostaque, Stability AI Kurucusu ve CEO'su.
SageMaker HyperPod, FM geliştirme döngüsünün tamamını donanım arızalarına karşı dayanıklı hale getirmek için kümeler oluşturmanıza, küme sağlığını izlemenize, hatalı düğümleri anında onarmanıza ve değiştirmenize, sık kontrol noktalarını kaydetmenize ve ilerlemeyi kaybetmeden eğitime otomatik olarak devam etmenize yardımcı olur. Ayrıca SageMaker HyperPod, aşağıdaki özelliklerle önceden yapılandırılmıştır: Amazon Adaçayı Yapıcı da dahil olmak üzere dağıtılmış eğitim kütüphaneleri SageMaker veri paralellik kitaplığı (SMDDP) ve SageMaker model paralellik kitaplığı (SMP)Kümenin bilgi işlem ve ağ altyapısını tam olarak kullanırken, eğitim verilerinin ve modellerinin daha küçük parçalara bölünmesini ve küme düğümleri boyunca paralel olarak işlenmesini kolaylaştırarak FM eğitim performansını artırmak. SageMaker HyperPod, küme ve eğitim işi orkestrasyonu için Slurm İş Yükü Yöneticisini entegre eder.
Slurm Workload Manager'a genel bakış
slurmEskiden Kaynak Yönetimi için Basit Linux Yardımcı Programı olarak bilinen , işleri dağıtılmış bir bilgi işlem kümesinde çalıştırmak için bir iş zamanlayıcıdır. Ayrıca paralel işleri yürütmek için bir çerçeve sağlar. NVIDIA Toplu İletişim Kütüphanesi (NCCL) or Mesaj İletme Arayüzü (MPI) standartlar. Slurm, yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve üretken yapay zeka ve FM eğitim iş yükleri tarafından yaygın olarak kullanılan popüler bir açık kaynaklı küme kaynak yönetimi sistemidir. SageMaker HyperPod, Slurm kümesini birkaç dakika içinde kurup çalıştırmanın kolay bir yolunu sunar.
Aşağıda kullanıcıların SageMaker HyperPod ile nasıl etkileşime girdiğini ve çeşitli küme bileşenlerinin birbirleriyle ve aşağıdakiler gibi diğer AWS hizmetleriyle nasıl etkileşime girdiğini gösteren üst düzey bir mimari diyagram yer almaktadır. Lustre için Amazon FSx ve Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3).
Slurm işleri komut satırındaki komutlar tarafından gönderilir. Slurm işlerini çalıştırma komutları şunlardır: srun
ve sbatch
. srun
komut, eğitim işini etkileşimli ve engelleme modunda çalıştırır ve sbatch
toplu işleme ve engellemesiz modda çalışır. srun
çoğunlukla acil işleri yürütmek için kullanılırken, sbatch
daha sonraki işlerde kullanılabilir.
Ek Slurm komutları ve yapılandırması hakkında bilgi için bkz. Slurm İş Yükü Yöneticisi belgeleri.
Otomatik devam etme ve iyileştirme yetenekleri
SageMaker HyperPod'un yeni özelliklerinden biri de işlerinizi otomatik olarak sürdürme yeteneğidir. Daha önce, bir eğitim veya ince ayar işi çalıştırması sırasında bir çalışan düğümü arızalandığında, iş durumunu kontrol etmek, işi en son kontrol noktasından yeniden başlatmak ve tüm çalıştırma boyunca işi izlemeye devam etmek kullanıcıya kalmıştı. Eğitim işlerinin veya ince ayar işlerinin günlerce, haftalarca hatta aylarca yürütülmesi gerektiğinden, kullanıcının işi izlemek ve sürdürmek için döngüler harcaması gerekmesi nedeniyle bu durum maliyetli hale gelir. düğüm çökmelerinin yanı sıra pahalı hızlandırılmış bilgi işlem örneklerinin boşta kalma süresinin maliyeti.
SageMaker HyperPod, otomatik durum kontrollerini, düğüm değiştirmeyi ve iş kurtarmayı kullanarak iş esnekliğini ele alır. SageMaker HyperPod'daki Slurm işleri, SageMaker özel Slurm eklentisi kullanılarak izlenir. SPANK çerçevesi. Bir eğitim işi başarısız olduğunda SageMaker HyperPod, bir dizi durum kontrolü aracılığıyla kümenin durumunu denetler. Kümede hatalı bir düğüm bulunursa SageMaker HyperPod, düğümü kümeden otomatik olarak kaldıracak, sağlıklı bir düğümle değiştirecek ve eğitim işini yeniden başlatacaktır. Eğitim işlerinde denetim noktası kullanıldığında, kesintiye uğrayan veya başarısız olan herhangi bir iş, en son denetim noktasından devam ettirilebilir.
Çözüme genel bakış
SageMaker HyperPod'unuzu dağıtmak için öncelikle ortamınızı yapılandırarak ortamınızı hazırlarsınız. Amazon Sanal Özel Bulut (Amazon VPC) ağı ve güvenlik grupları, VPC'nizde Luster için FSx gibi destekleyici hizmetleri dağıtıyor ve Slurm yaşam döngüsü komut dosyalarınızı bir S3 klasöründe yayınlıyor. Daha sonra SageMaker HyperPod'unuzu dağıtıp yapılandırırsınız ve eğitim işlerinizi başlatmak için ana düğüme bağlanırsınız.
Önkoşullar
SageMaker HyperPod'unuzu oluşturmadan önce ilk olarak VPC'nizi yapılandırmanız, bir FSx for Lustre dosya sistemi oluşturmanız ve istediğiniz küme yaşam döngüsü komut dosyalarıyla bir S3 klasörü oluşturmanız gerekir. Ayrıca en son sürümüne de ihtiyacınız var. AWS Komut Satırı Arayüzü (AWS CLI) ve CLI eklentisinin yüklü olması AWS Oturum Yöneticisi, yeteneği AWS Sistem Yöneticisi.
SageMaker HyperPod, VPC'nizle tamamen entegredir. Yeni bir VPC oluşturma hakkında bilgi için bkz. Varsayılan bir VPC oluşturun or Bir VPC oluşturun. Kaynaklar arasında en yüksek performansla kesintisiz bağlantıya izin vermek için tüm kaynaklarınızı aynı Bölgede ve Erişilebilirlik Alanında oluşturmalı ve ilişkili güvenlik grubu kurallarının küme kaynakları arasında bağlantıya izin verdiğinden emin olmalısınız.
Sonra sen Lustre dosya sistemi için bir FSx oluşturun. Bu, model eğitimimiz boyunca kullanılacak yüksek performanslı dosya sistemi görevi görecektir. FSx for Lustre ve küme güvenlik gruplarının, küme kaynakları ile FSx for Lustre dosya sistemi arasında gelen ve giden iletişime izin verdiğinden emin olun.
Yeni bir küme örneği gibi olaylar meydana geldiğinde çalıştırılacak olan küme yaşam döngüsü komut dosyalarınızı ayarlamak için bir S3 klasörü oluşturur ve ardından varsayılan yaşam döngüsü komut dosyalarını kopyalar ve isteğe bağlı olarak özelleştirirsiniz. Bu örnekte, tüm yaşam döngüsü komut dosyalarını şu paket önekinde saklıyoruz: lifecycle-scripts
.
Öncelikle örnek yaşam döngüsü komut dosyalarını şuradan indirirsiniz: GitHub repo. Bunları istediğiniz küme davranışlarına uyacak şekilde özelleştirmelisiniz.
Ardından özelleştirilmiş yaşam döngüsü komut dosyalarını depolamak için bir S3 klasörü oluşturun.
Daha sonra, varsayılan yaşam döngüsü komut dosyalarını yerel dizininizden istediğiniz klasöre ve ön eke aşağıdaki komutu kullanarak kopyalayın: aws s3 sync
:
Son olarak, istemciyi kümenin ana düğümüne basitleştirilmiş bağlantı sağlayacak şekilde ayarlamak için şunları yapmalısınız: AWS CLI'yi yükleyin veya güncelleyin ve yükleyin AWS Session Manager CLI eklentisi Etkileşimli terminal bağlantılarının kümeyi yönetmesine ve eğitim işlerini yürütmesine izin vermek.
Mevcut isteğe bağlı kaynaklarla veya SageMaker ile kapasite rezervasyonu talep ederek bir SageMaker HyperPod kümesi oluşturabilirsiniz. Kapasite rezervasyonu oluşturmak için, Hizmet Kotaları kontrol panelinde belirli işlem bulut sunucusu türlerini ve kapasite tahsisini ayırmak üzere bir kota artış isteği oluşturursunuz.
Eğitim kümenizi ayarlayın
SageMaker HyperPod kümenizi oluşturmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:
- SageMaker konsolunda, Küme yönetimi altında HyperPod Kümeleri Gezinti bölmesinde.
- Klinik Küme oluştur.
- Bir küme adı ve isteğe bağlı olarak küme kaynaklarına uygulanacak etiketleri sağlayın, ardından Sonraki.
- seç Örnek grubu oluştur ve bulut sunucusu grubu adını, gereken bulut sunucusu tipini, istenen bulut sunucusu sayısını ve daha önce küme yaşam döngüsü komut dosyalarınızı kopyaladığınız S3 paketini ve önek yolunu belirtin.
Kümeyi yönetmek ve işleri göndermek için kullanılan denetleyici düğümleri ve hızlandırılmış bilgi işlem örneklerini kullanarak eğitim işlerini yürütmek için kullanılan çalışan düğümleri için farklı örnek gruplarının olması önerilir. Oturum açma düğümleri için isteğe bağlı olarak ek bir örnek grubu yapılandırabilirsiniz.
- Öncelikle küme baş düğümünü içerecek denetleyici örnek grubunu oluşturursunuz.
- Bu örnek grubunun AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) rolünü seçin Yeni bir rol oluştur ve örnek grubundaki küme örneklerinin erişmesini istediğiniz S3 gruplarını belirtin.
Oluşturulan role varsayılan olarak belirtilen paketlere salt okunur erişim verilecektir.
- Klinik Rol oluştur.
- Oluşturma sırasındaki komut dosyası isteminde her örnek oluşturma işleminde çalıştırılacak komut dosyası adını girin. Bu örnekte, oluşturma sırasındaki komut dosyası çağrılıyor
on_create.sh
. - Klinik İndirim.
- Klinik Örnek grubu oluştur Çalışan örneği grubunuzu oluşturmak için.
- İstenilen bulut sunucusu tipi ve miktarı da dahil olmak üzere talep edilen tüm ayrıntıları sağlayın.
Bu örnek, eğitim işimizi gerçekleştirmek için dört ml.trn1.32xl hızlandırılmış bulut sunucusunu kullanıyor. Daha önce olduğu gibi aynı IAM rolünü kullanabilir veya çalışan örnekleri için rolü özelleştirebilirsiniz. Benzer şekilde, bu çalışan örnek grubu için önceki örnek grubuna göre farklı oluşturma sırasındaki yaşam döngüsü komut dosyalarını kullanabilirsiniz.
- Klinik Sonraki Devam etmek için.
- Küme örnekleriniz için istediğiniz VPC'yi, alt ağı ve güvenlik gruplarını seçin.
Düşük gecikmeyi sağlamak için küme örneklerini tek bir Erişilebilirlik Alanında ve alt ağda barındırıyoruz.
S3 verilerine sık sık erişecekseniz olası veri aktarım maliyetlerini azaltmak için özel alt ağın yönlendirme tablosuyla ilişkili bir VPC uç noktası oluşturmanızın önerildiğini unutmayın.
- Klinik Sonraki.
- Küme ayrıntıları özetini inceleyin ve ardından Gönder.
Alternatif olarak, AWS CLI'yi kullanarak SageMaker HyperPod'unuzu oluşturmak için öncelikle kümeyi oluşturmak için kullanılan JSON parametrelerini özelleştirin:
Ardından, sağlanan girişleri kullanarak kümeyi oluşturmak için aşağıdaki komutu kullanın:
İlk eğitim işinizi Llama 2 ile gerçekleştirin
Llama 2 modelinin kullanımının Meta lisansına tabi olduğunu unutmayın. Model ağırlıklarını ve belirteçleri indirmek için şu adresi ziyaret edin: Web sitesi ve erişim talebinde bulunmadan önce lisansı kabul edin Meta'nın Hugging Face web sitesi.
Küme çalıştırıldıktan sonra küme kimliğini, örnek grup adını ve örnek kimliğini kullanarak Oturum Yöneticisi ile oturum açın. Küme ayrıntılarınızı görüntülemek için aşağıdaki komutu kullanın:
Yanıttaki küme ARN'sinin içerdiği küme kimliğini not edin.
Kümeye oturum açmak için gereken örnek grubu adını ve örnek kimliğini almak için aşağıdaki komutu kullanın.
Not edin InstanceGroupName
ve InstanceId
yanıtta bunlar Oturum Yöneticisi ile örneğe bağlanmak için kullanılacaktır.
Artık ana düğümde veya oturum açma düğümlerinden birinde oturum açmak ve eğitim işinizi yürütmek için Oturum Yöneticisini kullanabilirsiniz:
Daha sonra ortamı hazırlayıp Llama 2 ve RedPajama veri setini indireceğiz. Kodun tamamı ve bunun adım adım açıklaması için aşağıdaki yönergeleri izleyin: AWSome Dağıtılmış Eğitim GitHub deposu.
bölümünde ayrıntılı olarak açıklanan adımları izleyin. 2.test_cases/8.neuronx-nemo-megatron/README.md
dosya. Ortamı hazırlama, modeli hazırlama, veri kümesini indirip tokenize etme ve modeli ön derleme adımlarını izledikten sonra, 6.pretrain-model.sh
senaryo ve sbatch
iş gönderim komutuna, SageMaker HyperPod'un otomatik devam etme özelliğinden faydalanmanıza olanak sağlayacak bir parametre dahil edilecektir.
Düzenle sbatch
satırı aşağıdaki gibi görünecektir:
İşi gönderdikten sonra, bir JobID
Aşağıdaki kodu kullanarak iş durumunu kontrol etmek için kullanabilirsiniz:
Ayrıca aşağıdaki kodu kullanarak iş çıktı günlüğünü takip ederek işi izleyebilirsiniz:
Temizlemek
SageMaker HyperPod kümenizi silmek için SageMaker konsolunu veya aşağıdaki AWS CLI komutunu kullanın:
Sonuç
Bu gönderi size AWS ortamınızı nasıl hazırlayacağınızı, ilk SageMaker HyperPod kümenizi nasıl dağıtacağınızı ve 7 milyar parametreli bir Llama 2 modelini nasıl eğiteceğinizi gösterdi. SageMaker HyperPod bugün genel olarak Amerika (K. Virginia, Ohio ve Oregon), Asya Pasifik (Singapur, Sidney ve Tokyo) ve Avrupa (Frankfurt, İrlanda ve Stockholm) Bölgelerinde mevcuttur. SageMaker konsolu, AWS CLI ve AWS SDK'ları aracılığıyla dağıtılabilirler ve p4d, p4de, p5, trn1, inf2, g5, c5, c5n, m5 ve t3 bulut sunucusu ailelerini desteklerler.
SageMaker HyperPod hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: Amazon SageMaker HyperPod.
yazarlar hakkında
Brad Doran Amazon Web Services'te üretken yapay zekaya odaklanan Kıdemli Teknik Hesap Yöneticisidir. Dijital yerel iş pazarı segmentindeki üretken yapay zeka müşterilerinin mühendislik zorluklarını çözmekten sorumludur. Altyapı ve yazılım geliştirme geçmişinden geliyor ve şu anda yapay zeka ve makine öğrenimi alanında doktora çalışmalarını ve araştırmalarını sürdürüyor.
Keita Watanabe Amazon Web Services'te Kıdemli GenAI Uzman Çözüm Mimarıdır ve burada Slurm ve Kubernetes gibi OSS projelerini kullanarak makine öğrenimi çözümlerinin geliştirilmesine yardımcı olur. Geçmişi makine öğrenimi araştırma ve geliştirme üzerinedir. AWS'ye katılmadan önce Keita, e-ticaret sektöründe ürün arama için görüntü alma sistemleri geliştiren bir araştırma bilimcisi olarak çalıştı. Keita, Tokyo Üniversitesi'nden Bilim alanında doktora derecesine sahiptir.
Justin Pirtle Amazon Web Services'te Baş Çözüm Mimarıdır. Üretken yapay zeka müşterilerine altyapılarını tasarlama, dağıtma ve ölçeklendirme konusunda düzenli olarak tavsiyelerde bulunuyor. Re:Invent dahil olmak üzere AWS konferanslarının yanı sıra diğer AWS etkinliklerinde düzenli olarak konuşmacı olarak yer almaktadır. Justin, Austin'deki Texas Üniversitesi'nden Yönetim Bilişim Sistemleri alanında lisans derecesine ve Seattle Üniversitesi'nden Yazılım Mühendisliği alanında yüksek lisans derecesine sahiptir.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-hyperpod-to-train-foundation-models-at-scale/
- :dır-dir
- :Neresi
- $UP
- 1
- 100
- 12
- 14
- 24
- 7
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- hızlandırılmış
- hızlandırıcılar
- Kabul et
- erişim
- ulaşabilme
- erişme
- Hesap
- karşısında
- ilave
- Ek
- adresleri
- yönetmek
- idari
- avantaj
- Sonra
- AI
- Türkiye
- tahsis
- izin vermek
- veriyor
- Ayrıca
- Amazon
- Amazon Adaçayı Yapıcı
- Amazon Web Servisleri
- Amerika
- tutarları
- an
- ve
- herhangi
- Tamam
- mimari
- ARE
- ortaya
- yapay
- yapay zeka
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
- AS
- Asya
- Asya Pasifik
- ilişkili
- At
- austin
- Otomatik
- otomatik olarak
- kullanılabilirliği
- mevcut
- AWS
- arka fon
- BE
- olur
- önce
- arasında
- milyarlarca
- bloke etme
- inşa etmek
- bina
- iş
- by
- denilen
- CAN
- yetenekleri
- kabiliyet
- Kapasite
- ceo
- meydan okuma
- zorluklar
- değişiklikler
- Kontrol
- Çekler
- Klinik
- müşteri
- Küme
- kod
- Toplu
- geliyor
- Yakın İletişim
- İletişim
- şirket
- tamamlamak
- bileşenler
- hesaplamak
- bilgisayar
- konferanslar
- yapılandırma
- yapılandırarak
- Sosyal medya
- bağ
- Bağlantılar
- konsolos
- devam etmek
- kontrolör
- Ücret
- pahalı
- maliyetler
- yaratmak
- Oluşturma
- oluşturma
- Şu anda
- görenek
- Müşteriler
- özelleştirmek
- özelleştirilmiş
- devir
- döngüleri
- gösterge paneli
- veri
- Günler
- anlaşma
- Varsayılan
- derece
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- dağıtma
- tasarım
- İstediğiniz
- detaylı
- ayrıntılar
- geliştirmek
- gelişen
- gelişme
- farklı
- Yayılma
- dijital
- Bozulma
- dağıtıldı
- Dağıtılmış bilgi işlem
- dağıtılmış eğitim
- indir
- gereken
- sırasında
- her
- e-ticaret
- ya
- ortadan
- etkinleştirmek
- Son nokta
- Mühendislik
- sağlamak
- Tüm
- çevre
- çevre
- kurmak
- Eter (ETH)
- AVRUPA
- Hatta
- Etkinlikler
- olaylar
- örnek
- uyarılmış
- pahalı
- ekstra
- Yüz
- başarısız
- başarısız
- Başarısızlık
- hataları
- aileleri
- Daha hızlı
- hatalı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- fileto
- Ad
- odaklanmış
- takip et
- takip etme
- İçin
- eskiden
- bulundu
- vakıf
- kurucu
- Kurucu ve CEO
- dört
- iskelet
- Frankfurt
- sık
- sık sık
- itibaren
- tam
- tamamen
- genellikle
- oluşturulan
- üretken
- üretken yapay zeka
- almak
- GitHub
- gol
- gidiş
- yönetilir
- verilmiş
- grup
- Grubun
- sap
- donanım
- Var
- sahip olan
- he
- baş
- şifa
- Sağlık
- sağlıklı
- ağır
- ağırlık kaldırma
- yardımcı olur
- Yüksek
- Yüksek Performanslı Hesaplama
- üst düzey
- yüksek performans
- en yüksek
- büyük ölçüde
- onun
- tutar
- ev sahibi
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- hpc
- HTML
- http
- HTTPS
- Yüzlerce
- IAM
- ID
- Kimlik
- boş
- if
- görüntü
- Acil
- uygulamak
- iyileştirmek
- in
- dahil
- dahil
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- sanayi
- bilgi
- Bilgi sistemi
- Altyapı
- girişler
- kurmak
- örnek
- durumlarda
- talimatlar
- entegre
- Entegre
- İstihbarat
- etkileşim
- interaktif
- arayüzey
- kesilmiş
- içine
- tanıtım
- ilgili
- İrlanda
- sorunlar
- IT
- İş
- Mesleki Öğretiler
- birleştirme
- jpg
- json
- Justin
- bilinen
- Kubernetes
- büyük
- büyük ölçekli
- Gecikme
- sonra
- son
- önemli
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- kütüphaneler
- Kütüphane
- Lisans
- yaşam döngüsü
- kaldırma
- sevmek
- çizgi
- linux
- lama
- yerel
- log
- giriş
- Bakın
- gibi görünmek
- kaybetme
- Düşük
- makine
- makine öğrenme
- korumak
- sürdürmek
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetilen
- yönetim
- Yönetim Sistemi
- müdür
- pazar
- yüksek lisans
- Mesele
- Maksimuma çıkarmak
- Meta
- dakika
- ML
- Moda
- model
- modelleri
- Modern
- izlemek
- izlenen
- izleme
- ay
- Daha
- çoğunlukla
- isim
- yerli
- Navigasyon
- gerek
- gerekli
- gerek
- ağ
- yeni
- Yeni Özellikler
- düğüm
- düğümler
- notlar
- şimdi
- Nvidia
- meydana
- of
- Ohio
- on
- On-Demand
- ONE
- açık
- açık kaynak
- işletme
- işletme
- optimizasyon
- optimize
- or
- orkestrasyon
- Oregon
- Bize
- Diğer
- bizim
- çıktı
- tekrar
- Pasifik
- bölmesi
- Paralel
- parametre
- parametreler
- Geçen
- yol
- yapmak
- performans
- doktora
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- fişe takmak
- Popüler
- Çivi
- potansiyel
- Hazırlamak
- önceki
- Önceden
- Anapara
- Önceki
- özel
- Proaktif
- devam etmek
- işleme
- PLATFORM
- Ilerleme
- Projeler
- sağlanan
- sağlar
- sağlama
- Yayıncılık
- takip
- miktar
- RE
- Tavsiye edilen
- kurtarma
- azaltmak
- başvurmak
- bölge
- bölgeler
- düzenli
- düzenli
- Kaldır
- onarım
- değiştirmek
- değiştirme
- talep
- İstenen
- gerektirir
- gerektirir
- araştırma
- araştırma ve geliştirme
- Rezervasyon
- Rezerv
- esnek
- kaynak
- Kaynaklar
- yanıt
- sorumlu
- devam et
- Rol
- yönlendirme
- kurallar
- koşmak
- koşu
- ishal
- sagemaker
- aynı
- İndirim
- ölçek
- ölçekleme
- Bilim
- bilim adamı
- senaryo
- scriptler
- SDK'lar
- sorunsuz
- Ara
- Seattle
- güvenlik
- görmek
- bölüm
- kıdemli
- hizmet vermek
- hizmet
- Hizmetler
- Oturum
- set
- paylaş
- meli
- gösterdi
- benzer şekilde
- Basit
- basitleştirilmiş
- Singapur
- tek
- daha küçük
- Yazılım
- yazılım geliştirme
- yazılım Mühendisliği
- Çözümler
- Çözme
- Kaynak
- konuşmacı
- uzman
- özel
- Belirtilen
- geçirmek
- bölmek
- istikrar
- kararlı
- standartlar
- başlama
- state-of-the-art
- Durum
- Basamaklar
- hafızası
- mağaza
- basit
- çalışmalar
- boyun eğme
- sunmak
- gönderilen
- alt
- böyle
- Takım elbise
- süit
- ÖZET
- destek
- Destek
- elbette
- sydney
- senkron.
- sistem
- Sistemler
- tablo
- Bizi daha iyi tanımak için
- Teknik
- onlarca
- terminal
- Teksas
- göre
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- Binlerce
- İçinden
- boyunca
- zaman
- için
- bugün
- tokenize
- Tokyo
- Tren
- Eğitim
- transfer
- tip
- türleri
- altında
- üniversite
- Tokyo Üniversitesi
- Güncelleme
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- yarar
- Kullanılması
- çeşitli
- Geniş
- versiyon
- üzerinden
- Görüntüle
- Virjinya
- Sanal
- Türkiye Dental Sosyal Medya Hesaplarından bizi takip edebilirsiniz.
- örneklerde
- oldu
- Yol..
- we
- ağ
- web hizmetleri
- Haftalar
- İYİ
- ne zaman
- hangi
- süre
- geniş ölçüde
- Vikipedi
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- işlenmiş
- işçi
- olur
- sen
- zefirnet