Το Generative AI κερδίζει πολύ την προσοχή του κοινού επί του παρόντος, με τη συζήτηση για προϊόντα όπως τα GPT4, ChatGPT, DALL-E2, Bard και πολλές άλλες τεχνολογίες AI. Πολλοί πελάτες έχουν ζητήσει περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις παραγωγικές λύσεις AI της AWS. Ο στόχος αυτής της ανάρτησης είναι να καλύψει αυτές τις ανάγκες.
Αυτή η ανάρτηση παρέχει μια επισκόπηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης με μια πραγματική περίπτωση χρήσης πελατών, παρέχει μια συνοπτική περιγραφή και περιγράφει τα πλεονεκτήματά της, παραπέμπει σε ένα εύκολο στην παρακολούθηση επίδειξη DeepComposer AWS για τη δημιουργία νέων μουσικών συνθέσεων και περιγράφει πώς να ξεκινήσετε να χρησιμοποιείτε Amazon SageMaker JumpStart για την ανάπτυξη GPT2, Stable Diffusion 2.0 και άλλων μοντέλων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.
Δημιουργική επισκόπηση AI
Το Generative AI είναι ένα συγκεκριμένο πεδίο τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στη δημιουργία νέου υλικού. Είναι ένα από τα πιο συναρπαστικά πεδία στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης, με τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τις υπάρχουσες επιχειρήσεις και να επιτρέψει σε εντελώς νέες επιχειρηματικές ιδέες να βγουν στην αγορά. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε γενετικές τεχνικές για:
- Δημιουργία νέων έργων τέχνης χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο όπως το Stable Diffusion 2.0
- Γράψτε ένα βιβλίο με τις μεγαλύτερες πωλήσεις χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο όπως GPT2, Bloom ή Flan-T5-XL
- Συνθέτοντας την επόμενη συμφωνία σας χρησιμοποιώντας την τεχνική Transformers στο AWS DeepComposer
Το AWS DeepComposer είναι ένα εκπαιδευτικό εργαλείο που σας βοηθά να κατανοήσετε τις βασικές έννοιες που σχετίζονται με τη μηχανική μάθηση (ML) μέσω της γλώσσας της μουσικής σύνθεσης. Για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στο Δημιουργήστε ένα κομμάτι τζαζ ροκ χρησιμοποιώντας Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη.
Το Stable Diffusion, το GPT2, το Bloom και το Flan-T5-XL είναι όλα μοντέλα ML. Είναι απλώς μαθηματικοί αλγόριθμοι που πρέπει να εκπαιδευτούν για να αναγνωρίζουν μοτίβα μέσα στα δεδομένα. Μετά την εκμάθηση των μοτίβων, αναπτύσσονται σε τελικά σημεία, έτοιμα για μια διαδικασία γνωστή ως συμπέρασμα. Νέα δεδομένα που δεν έχει δει το μοντέλο τροφοδοτούνται στο μοντέλο συμπερασμάτων και παράγεται νέο δημιουργικό υλικό.
Για παράδειγμα, με μοντέλα δημιουργίας εικόνων όπως το Stable Diffusion, μπορούμε να δημιουργήσουμε εκπληκτικές εικόνες χρησιμοποιώντας λίγες λέξεις. Με μοντέλα δημιουργίας κειμένου όπως τα GPT2, Bloom και Flan-T5-XL, μπορούμε να δημιουργήσουμε νέα λογοτεχνικά άρθρα, και ενδεχομένως βιβλία, από μια απλή ανθρώπινη πρόταση.
Autodesk είναι πελάτης AWS που χρησιμοποιεί Amazon Sage Maker για να βοηθήσουν τους σχεδιαστές των προϊόντων τους να ταξινομήσουν χιλιάδες επαναλήψεις οπτικών σχεδίων για διάφορες περιπτώσεις χρήσης και να χρησιμοποιήσουν το ML για να βοηθήσουν στην επιλογή του βέλτιστου σχεδίου. Συγκεκριμένα, έχουν συνεργαστεί με την Edera Safety για να βοηθήσουν στην ανάπτυξη ενός προστατευτικού νωτιαίου μυελού που προστατεύει τους αναβάτες από ατυχήματα κατά τη συμμετοχή τους σε αθλητικές εκδηλώσεις, όπως η ποδηλασία βουνού. Για περισσότερες πληροφορίες, ρίξτε μια ματιά στο βίντεο Το AWS Machine Learning ενεργοποιεί τη βελτιστοποίηση σχεδίασης.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το τι κάνουν οι πελάτες AWS με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και τη μόδα, ανατρέξτε στο Εικονικό στυλ μόδας με γενετική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας το Amazon SageMaker.
Τώρα που καταλαβαίνουμε τι σημαίνει το Generative AI, ας μεταβούμε σε μια επίδειξη JumpStart για να μάθουμε πώς να δημιουργείτε νέο κείμενο ή εικόνες με AI.
Προϋποθέσεις
Στούντιο Amazon SageMaker είναι το ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης (IDE) στο SageMaker που μας παρέχει όλες τις δυνατότητες ML που χρειαζόμαστε σε ένα μόνο τζάμι. Για να μπορέσουμε να εκτελέσουμε το JumpStart, πρέπει να ρυθμίσουμε το Studio. Μπορείτε να παραλείψετε αυτό το βήμα εάν έχετε ήδη τη δική σας έκδοση του Studio που εκτελείται.
Το πρώτο πράγμα που πρέπει να κάνουμε για να μπορέσουμε να χρησιμοποιήσουμε οποιαδήποτε υπηρεσία AWS είναι να βεβαιωθούμε ότι έχουμε εγγραφεί και έχουμε δημιουργήσει έναν λογαριασμό AWS. Επόμενο είναι να δημιουργήσετε έναν διαχειριστή χρήστη και μια ομάδα. Για οδηγίες και για τα δύο βήματα, ανατρέξτε στο Ρυθμίστε τις προϋποθέσεις του Amazon SageMaker.
Το επόμενο βήμα είναι να δημιουργήσετε έναν τομέα SageMaker. Ένας τομέας ρυθμίζει όλο τον αποθηκευτικό χώρο και σας επιτρέπει να προσθέσετε χρήστες για πρόσβαση στο SageMaker. Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Ενσωματωμένος στον τομέα Amazon SageMaker. Αυτή η επίδειξη δημιουργείται στην περιοχή AWS us-east-1
.
Τέλος, ξεκινάτε το Studio. Για αυτήν την ανάρτηση, συνιστούμε την εκκίνηση μιας εφαρμογής προφίλ χρήστη. Για οδηγίες, ανατρέξτε στο Εκκινήστε το Amazon SageMaker Studio.
Επιλέξτε μια λύση JumpStart
Τώρα ερχόμαστε στο συναρπαστικό μέρος. Θα πρέπει τώρα να είστε συνδεδεμένοι στο Studio και να δείτε μια σελίδα παρόμοια με το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης.
Στο παράθυρο πλοήγησης, κάτω SageMaker JumpStart, επιλέξτε Μοντέλα, τετράδια, λύσεις.
Σας παρουσιάζεται μια σειρά από λύσεις, μοντέλα θεμελίωσης και άλλα τεχνουργήματα που μπορούν να σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε με ένα συγκεκριμένο μοντέλο ή ένα συγκεκριμένο επιχειρηματικό πρόβλημα ή περίπτωση χρήσης.
Εάν θέλετε να πειραματιστείτε σε μια συγκεκριμένη περιοχή, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη λειτουργία αναζήτησης. Ή μπορείτε απλώς να περιηγηθείτε στα αντικείμενα για να βρείτε το σχετικό μοντέλο ή επιχειρηματική λύση για τις ανάγκες σας.
Για παράδειγμα, εάν ενδιαφέρεστε για λύσεις ανίχνευσης απάτης, εισαγάγετε τον εντοπισμό απάτης στη γραμμή αναζήτησης.
Εάν ενδιαφέρεστε για λύσεις δημιουργίας κειμένου, εισαγάγετε τη δημιουργία κειμένου στη γραμμή αναζήτησης. Ένα καλό μέρος για να ξεκινήσετε εάν θέλετε να εξερευνήσετε μια σειρά από μοντέλα δημιουργίας κειμένου είναι να επιλέξετε το σημειωματάριο Εισαγωγή στο JS – Δημιουργία κειμένου.
Ας βουτήξουμε σε μια συγκεκριμένη επίδειξη του μοντέλου GPT-2.
Επίδειξη μοντέλου JumpStart GPT-2
Το GPT 2 είναι ένα μοντέλο γλώσσας που βοηθά στη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο με βάση μια δεδομένη προτροπή. Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αυτόν τον τύπο μοντέλου μετασχηματιστή για να δημιουργήσουμε νέες προτάσεις και να μας βοηθήσουν να αυτοματοποιήσουμε τη γραφή. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία περιεχομένου όπως ιστολόγια, αναρτήσεις μέσων κοινωνικής δικτύωσης και βιβλία.
Το μοντέλο GPT 2 είναι μέρος της οικογένειας Generative Pre-Trained Transformer που ήταν ο προκάτοχος του GPT 3. Κατά τη στιγμή της σύνταξης, το GPT 3 χρησιμοποιείται ως βάση για την εφαρμογή OpenAI ChatGPT.
Για να ξεκινήσετε την εξερεύνηση της επίδειξης μοντέλου GPT-2 στο JumpStart, ολοκληρώστε τα παρακάτω βήματα:
- Στο JumpStart, αναζητήστε και επιλέξτε GPT2.
- Στο Ανάπτυξη Μοντέλο ενότητα, επέκταση Διαμόρφωση ανάπτυξης.
- Για Περίπτωση φιλοξενίας SageMaker, επιλέξτε την παρουσία σας (για αυτήν την ανάρτηση, χρησιμοποιούμε ml.c5.2xlarge).
Διαφορετικοί τύποι μηχανών έχουν συνημμένα διαφορετικά σημεία τιμής. Τη στιγμή της γραφής, το ml.c5.2xlarge που επιλέξαμε είναι κάτω από 0.50 $ ανά ώρα. Για τις πιο ενημερωμένες τιμές, ανατρέξτε στο Τιμολόγηση του Amazon SageMaker.
- Για Όνομα τελικού σημείου, εισαγάγετε demo-hf-textgeneration-gpt2.
- Επιλέξτε Ανάπτυξη.
Περιμένετε να αναπτυχθεί το τελικό σημείο ML (έως 15 λεπτά).
- Όταν αναπτυχθεί το τελικό σημείο, επιλέξτε Ανοίξτε το Σημειωματάριο.
Θα δείτε μια σελίδα παρόμοια με το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης.
Το έγγραφο που χρησιμοποιούμε για να παρουσιάσουμε την επίδειξή μας είναι ένα σημειωματάριο Jupyter, το οποίο περιλαμβάνει όλο τον απαραίτητο κώδικα Python. Λάβετε υπόψη ότι ο κώδικας σε αυτό το στιγμιότυπο οθόνης μπορεί να είναι ελαφρώς διαφορετικός από τον κωδικό που έχετε, επειδή η AWS ενημερώνει συνεχώς αυτά τα σημειωματάρια και διασφαλίζει ότι είναι ασφαλή, χωρίς ελαττώματα και παρέχουν την καλύτερη εμπειρία στον πελάτη.
- Κάντε κλικ στο πρώτο κελί και επιλέξτε Ctrl + Enter για να εκτελέσετε το μπλοκ κώδικα.
Ένας αστερίσκος (*) εμφανίζεται στα αριστερά του μπλοκ κώδικα και στη συνέχεια μετατρέπεται σε αριθμό. Ο αστερίσκος υποδεικνύει ότι ο κωδικός εκτελείται και είναι πλήρης όταν εμφανιστεί ο αριθμός.
- Στο επόμενο μπλοκ κώδικα, εισαγάγετε ένα δείγμα κειμένου και, στη συνέχεια, πατήστε Ctrl + Enter.
- Επιλέξτε Ctrl + Enter στο τρίτο μπλοκ κώδικα για να το εκτελέσετε.
Μετά από περίπου 30-60 δευτερόλεπτα, θα δείτε τα αποτελέσματα των συμπερασμάτων σας.
Για το κείμενο εισαγωγής "Once upon a time there were 18 sandwiches,
" λαμβάνουμε το ακόλουθο κείμενο που δημιουργείται:
Για το κείμενο εισαγωγής "And for the final time Peter said to Mary,
" λαμβάνουμε το ακόλουθο κείμενο που δημιουργείται:
Μπορείτε να πειραματιστείτε με την εκτέλεση αυτού του τρίτου μπλοκ κώδικα πολλές φορές και θα παρατηρήσετε ότι το μοντέλο κάνει διαφορετικές προβλέψεις κάθε φορά.
Για να προσαρμόσετε την έξοδο χρησιμοποιώντας ορισμένες από τις προηγμένες δυνατότητες, κάντε κύλιση προς τα κάτω για να πειραματιστείτε στο τέταρτο μπλοκ κώδικα.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα μοντέλα δημιουργίας κειμένου, ανατρέξτε στο Εκτελέστε τη δημιουργία κειμένου με μοντέλα Bloom και GPT στο Amazon SageMaker JumpStart.
Εκκαθάριση πόρων
Πριν προχωρήσουμε, μην ξεχάσετε να διαγράψετε το τελικό σημείο σας όταν τελειώσετε. Στην προηγούμενη καρτέλα, κάτω Διαγραφή Τελικού Σημείου, επιλέξτε Διαγραφή.
Εάν κλείσατε κατά λάθος αυτό το σημειωματάριο, μπορείτε επίσης να διαγράψετε το τελικό σημείο σας μέσω της κονσόλας SageMaker. Κάτω από Συμπέρασμα στο παράθυρο πλοήγησης, επιλέξτε Τελικά σημεία.
Επιλέξτε το τελικό σημείο που χρησιμοποιήσατε και στο Δράσεις μενού, επιλέξτε Διαγραφή.
Τώρα που καταλαβαίνουμε πώς να χρησιμοποιήσουμε την πρώτη μας λύση JumpStart, ας δούμε τη χρήση ενός μοντέλου Stable Diffusion.
Επίδειξη μοντέλου JumpStart Stable Diffusion
Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το μοντέλο Stable Diffusion 2 για να δημιουργήσουμε εικόνες από μια απλή γραμμή κειμένου. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία περιεχομένου για πράγματα όπως αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, διαφημιστικό υλικό, εξώφυλλα άλμπουμ ή οτιδήποτε απαιτεί δημιουργικό έργο τέχνης.
- Επιστρέψτε στο JumpStart και, στη συνέχεια, αναζητήστε και επιλέξτε Σταθερή Διάχυση 2.
- Στο Ανάπτυξη Μοντέλο ενότητα, επέκταση Διαμόρφωση ανάπτυξης.
- Για Περίπτωση φιλοξενίας SageMaker, επιλέξτε την παρουσία σας (για αυτήν την ανάρτηση χρησιμοποιούμε ml.g5.2xlarge).
- Για Όνομα τελικού σημείου, εισαγω
demo-stabilityai-stable-diffusion-v2
. - Επιλέξτε Ανάπτυξη.
Επειδή πρόκειται για μεγαλύτερο μοντέλο, μπορεί να χρειαστούν έως και 25 λεπτά για να αναπτυχθεί. Όταν είναι έτοιμο, η κατάσταση τελικού σημείου εμφανίζεται ως Στην υπηρεσία.
- Επιλέξτε Ανοίξτε το Σημειωματάριο για να ανοίξετε ένα σημειωματάριο Jupyter με κώδικα Python.
- Εκτελέστε το πρώτο και το δεύτερο μπλοκ κώδικα.
- Στο τρίτο μπλοκ κώδικα, αλλάξτε το μήνυμα κειμένου και, στη συνέχεια, εκτελέστε το κελί.
Περιμένετε περίπου 30–60 δευτερόλεπτα για να εμφανιστεί η εικόνα σας. Η παρακάτω εικόνα βασίζεται στο παράδειγμα κειμένου μας.
Και πάλι, μπορείτε να παίξετε με τις προηγμένες δυνατότητες στο επόμενο μπλοκ κώδικα. Η εικόνα που δημιουργεί είναι διαφορετική κάθε φορά.
Εκκαθάριση πόρων
Και πάλι, μην ξεχάσετε να διαγράψετε το τελικό σημείο σας. Αυτή τη φορά, χρησιμοποιούμε ml.g5.2xlarge, επομένως επιφέρει ελαφρώς υψηλότερες χρεώσεις από πριν. Τη στιγμή της γραφής, ήταν λίγο πάνω από 1 $ την ώρα.
Τέλος, ας περάσουμε στο AWS DeepComposer.
DeepComposer AWS
Το AWS DeepComposer είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να μάθετε για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Σας επιτρέπει να χρησιμοποιείτε ενσωματωμένες μελωδίες στα μοντέλα σας για να δημιουργήσετε νέες μορφές μουσικής. Το μοντέλο που χρησιμοποιείτε καθορίζει τον τρόπο μετατροπής της μελωδίας εισόδου.
Αν έχετε συνηθίσει να συμμετέχετε AWS Deep Racer ημέρες για να βοηθήσετε τους υπαλλήλους σας να μάθουν σχετικά με την εκμάθηση επανενίσχυσης, εξετάστε το ενδεχόμενο να αυξήσετε και να βελτιώσετε την ημέρα με το AWS DeepComposer για να μάθετε για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
Για μια λεπτομερή εξήγηση και την εύκολη στην παρακολούθηση επίδειξη τριών από τα μοντέλα σε αυτήν την ανάρτηση, ανατρέξτε στο Δημιουργήστε ένα κομμάτι τζαζ ροκ χρησιμοποιώντας Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη.
Δείτε τα παρακάτω δροσερά παραδείγματα μεταφορτώθηκε στο SoundCloud χρησιμοποιώντας το AWS DeepComposer.
Θα θέλαμε πολύ να δούμε τα πειράματά σας, γι' αυτό μη διστάσετε να απευθυνθείτε στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης (@digitalcolmer) και να μοιραστείτε τις γνώσεις και τα πειράματά σας.
Συμπέρασμα
Σε αυτήν την ανάρτηση, μιλήσαμε για τον ορισμό της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, που απεικονίζεται από μια ιστορία πελατών της AWS. Στη συνέχεια, σας παρουσιάσαμε πώς να ξεκινήσετε με το Studio και το JumpStart και σας δείξαμε πώς να ξεκινήσετε με τα μοντέλα GPT 2 και Stable Diffusion. Ολοκληρώσαμε με μια σύντομη επισκόπηση του AWS DeepComposer.
Για να εξερευνήσετε περισσότερο το JumpStart, δοκιμάστε να χρησιμοποιήσετε τα δικά σας δεδομένα για να ρυθμίσετε με ακρίβεια ένα υπάρχον μοντέλο. Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Αυξητική προπόνηση με το Amazon SageMaker JumpStart. Για πληροφορίες σχετικά με τη μικρορύθμιση μοντέλων Stable Diffusion, ανατρέξτε στο Βελτιώστε τα μοντέλα Stable Diffusion από κείμενο σε εικόνα με το Amazon SageMaker JumpStart.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα μοντέλα σταθερής διάχυσης, ανατρέξτε στο Δημιουργήστε εικόνες από κείμενο με το μοντέλο σταθερής διάχυσης στο Amazon SageMaker JumpStart.
Δεν καλύψαμε καμία πληροφορία για το μοντέλο Flan-T5-XL, οπότε για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στα παρακάτω GitHub repo. ο Παραδείγματα Amazon SageMaker Το repo περιλαμβάνει επίσης μια σειρά διαθέσιμων notebook στο GitHub για τα διάφορα προϊόντα SageMaker, συμπεριλαμβανομένου του JumpStart, που καλύπτουν μια σειρά από διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης.
Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το AWS ML μέσω μιας σειράς δωρεάν ψηφιακών στοιχείων, ανατρέξτε στο δικό μας Οδηγός Ramp-Up Machine Learning AWS. Μπορείτε επίσης να δοκιμάσετε το δωρεάν μας Σχέδιο μάθησης ML να βασιστείτε στις τρέχουσες γνώσεις σας ή να έχετε ένα σαφές σημείο εκκίνησης. Για να παρακολουθήσετε ένα μάθημα που καθοδηγείται από εκπαιδευτές, συνιστούμε ανεπιφύλακτα τα ακόλουθα μαθήματα:
Είναι πραγματικά μια συναρπαστική στιγμή στον χώρο AI/ML. Το AWS είναι εδώ για να υποστηρίξει το ταξίδι σας στο ML, επομένως συνδεθείτε μαζί μας στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Ανυπομονούμε να δούμε όλη σας τη μάθηση, τα πειράματα και τη διασκέδαση με τις διάφορες υπηρεσίες ML τους επόμενους μήνες και θα απολαύσουμε την ευκαιρία να γίνουμε ο εκπαιδευτής σας στο ταξίδι σας στο ML.
Σχετικά με το Συγγραφέας
Πολ Κόλμερ είναι Ανώτερος Τεχνικός Εκπαιδευτής στο Amazon Web Services που ειδικεύεται στη μηχανική μάθηση και τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Το πάθος του είναι να βοηθά τους πελάτες, τους συνεργάτες και τους υπαλλήλους να αναπτυχθούν και να αναπτυχθούν μέσω της συναρπαστικής αφήγησης, των κοινών εμπειριών και της μεταφοράς γνώσης. Με περισσότερα από 25 χρόνια στη βιομηχανία της πληροφορικής, ειδικεύεται σε ευέλικτες πολιτισμικές πρακτικές και λύσεις μηχανικής μάθησης. Ο Paul είναι μέλος του London College of Music και μέλος της British Computer Society.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/get-started-with-generative-ai-on-aws-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :είναι
- :δεν
- $UP
- 1
- 11
- 15%
- 50
- 500
- 7
- 8
- 9
- 937
- a
- Σχετικά
- πρόσβαση
- ατυχημάτων
- Λογαριασμός
- προσθέτω
- διεύθυνση
- διοικητικός
- προηγμένες
- Μετά το
- ευκίνητος
- AI
- AI / ML
- στοχεύουν
- Άλμπουμ
- αλγόριθμοι
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- ήδη
- Επίσης
- Amazon
- Amazon Sage Maker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon υπηρεσίες Web
- an
- και
- κάθε
- οτιδήποτε
- app
- εμφανίζομαι
- Εφαρμογή
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- γύρω
- Τέχνη
- εμπορεύματα
- τεχνητός
- τεχνητή νοημοσύνη
- έργα τέχνης
- AS
- Ενεργητικό
- συσχετισμένη
- At
- συνημμένο
- προσοχή
- Autodesk
- αυτοματοποίηση
- διαθέσιμος
- AWS
- Πελάτης AWS
- μπαρ
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- Βοδινό κρέας
- ήταν
- πριν
- Αρχή
- οφέλη
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- ευλογία
- Αποκλεισμός
- Μπλοκ
- ιστολόγια
- άνθηση
- βιβλίο
- Βιβλία
- και οι δύο
- Βρετανοί
- χτίζω
- ενσωματωμένο
- επιχείρηση
- Επιχειρηματικές ιδέες
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- CAN
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- αλλαγή
- φορτία
- ChatGPT
- έλεγχος
- Επιλέξτε
- καθαρός
- κλειστό
- κωδικός
- Κολλέγιο
- Ελάτε
- ερχομός
- συναρπαστικό
- πλήρης
- εντελώς
- υπολογιστή
- έννοιες
- Connect
- Εξετάστε
- πρόξενος
- συνεχώς
- περιεχόμενο
- δημιουργία περιεχομένου
- πορεία
- μαθήματα
- κάλυμμα
- κάλυμμα
- Καλύπτει
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- δημιουργία
- Δημιουργικός
- πολιτιστικός
- Ρεύμα
- πελάτης
- εμπειρία του πελάτη
- Πελάτες
- ημερομηνία
- ημέρα
- Ημ.
- Θάνατος
- Διαδήλωση
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- περιγραφή
- Υπηρεσίες
- σχεδιαστές
- σχέδια
- λεπτομερής
- Ανίχνευση
- καθορίζει
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- διαφορετικές
- Διάχυση
- ψηφιακό
- Ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία
- do
- έγγραφο
- πράξη
- τομέα
- Μην
- κάτω
- κάθε
- εκπαιδευτικών
- υπαλλήλους
- δίνει τη δυνατότητα
- περιλαμβάνει
- Τελικό σημείο
- ενίσχυση
- εισάγετε
- Περιβάλλον
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- εκδηλώσεις
- Κάθε
- παράδειγμα
- συναρπαστικός
- υφιστάμενα
- Ανάπτυξη
- εμπειρία
- Δραστηριοτητες
- πείραμα
- πειράματα
- εξήγηση
- διερευνήσει
- Εξερευνώντας
- οικογένεια
- Μόδα
- Χαρακτηριστικά
- Fed
- αισθάνομαι
- σύντροφος
- λίγοι
- πεδίο
- Πεδία
- τελικός
- Εύρεση
- Όνομα
- εστιάζει
- Εξής
- τροφή
- Για
- μορφές
- Προς τα εμπρός
- Θεμέλιο
- τέσσερα
- Τέταρτος
- απάτη
- ανίχνευση απάτης
- Δωρεάν
- από
- διασκέδαση
- λειτουργία
- κερδίζει
- παράγουν
- παράγεται
- παραγωγής
- γενεά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- παίρνω
- GitHub
- δεδομένου
- ποτήρι
- καλός
- εξαιρετική
- Group
- Grow
- χέρι
- Έχω
- he
- ακούσει
- βοήθεια
- βοήθεια
- βοηθά
- εδώ
- υψηλότερο
- υψηλά
- του
- φιλοξενία
- ώρα
- Πως
- Πώς να
- HTML
- HTTPS
- ανθρώπινος
- ιδεών
- προσδιορίσει
- if
- εικόνα
- δημιουργία εικόνας
- εικόνες
- in
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- υποδηλώνει
- βιομηχανία
- πληροφορίες
- εισαγωγή
- παράδειγμα
- οδηγίες
- ενσωματωθεί
- Νοημοσύνη
- ενδιαφερόμενος
- σε
- IT
- Βιομηχανία πληροφορικής
- επαναλήψεις
- ΤΟΥ
- ταξίδι
- jpg
- άλμα
- Jupyter Notebook
- μόλις
- Κλειδί
- γνώση
- μεταλαμπάδευση γνώσης
- γνωστός
- Γλώσσα
- μεγαλύτερος
- ξεκινήσει
- δρομολόγηση
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθει
- μάθηση
- αριστερά
- Μου αρέσει
- γραμμή
- ζουν
- καταγραφεί
- Λονδίνο
- ματιά
- Παρτίδα
- αγάπη
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- πολοί
- αγορά
- υλικό
- μαθηματικός
- Εικόνες / Βίντεο
- πρακτικά
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- μήνες
- περισσότερο
- πλέον
- Βουνό
- μετακινήσετε
- πολλαπλούς
- Μουσική
- μιούζικαλ
- όνομα
- Πλοήγηση
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- ανάγκες
- Νέα
- επόμενη
- σημείωση
- σημειωματάριο
- φορητούς υπολογιστές
- Ειδοποίηση..
- τώρα
- αριθμός
- of
- on
- ONE
- ανοίξτε
- OpenAI
- Ευκαιρία
- βέλτιστη
- or
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- περιγράφει
- παραγωγή
- επί
- επισκόπηση
- δική
- σελίδα
- παράθυρο
- μέρος
- συμμετέχοντας
- Ειδικότερα
- Συνεργάτες
- πάθος
- πρότυπα
- Παύλος
- People
- Πέτρος
- εικόνα
- Μέρος
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Δοκιμάστε να παίξετε
- σας παρακαλούμε
- Σημείο
- σημεία
- Θέση
- Δημοσιεύσεις
- δυναμικού
- ενδεχομένως
- πρακτικές
- προκάτοχος
- Προβλέψεις
- παρόν
- παρουσιάζονται
- τύπος
- προηγούμενος
- τιμή
- τιμολόγηση
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- Παράγεται
- Προϊόν
- Προϊόντα
- Προφίλ ⬇️
- διαφημιστικές λύσεις
- παρέχουν
- παρέχει
- δημόσιο
- Python
- σειρά
- μάλλον
- φθάσουν
- έτοιμος
- πραγματικός
- συνιστώ
- αναφορές
- περιοχή
- Απαιτεί
- εστιατόριο
- Αποτελέσματα
- αναβάτες
- βράχος
- τρέξιμο
- τρέξιμο
- Ασφάλεια
- σοφός
- Είπε
- ΑΓΙΟΣ
- πάπυρος
- Αναζήτηση
- Δεύτερος
- δευτερόλεπτα
- Τμήμα
- προστατευμένο περιβάλλον
- δείτε
- βλέποντας
- δει
- επιλέγονται
- αρχαιότερος
- ποινή
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- Σέτς
- Κοινοποίηση
- Shared
- θα πρέπει να
- βιτρίνα
- Δείχνει
- υπογραφεί
- παρόμοιες
- Απλούς
- απλά
- ενιαίας
- ελαφρώς διαφορετική
- So
- Μ.Κ.Δ
- social media
- Δημοσιεύσεις κοινωνικών μέσων
- Κοινωνία
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- SoundCloud
- Χώρος
- ειδικεύεται
- ειδικευμένη
- συγκεκριμένες
- ειδικά
- σταθερός
- Εκκίνηση
- ξεκίνησε
- Ξεκινήστε
- Κατάσταση
- Βήμα
- Βήματα
- χώρος στο δίσκο
- Ιστορία
- διήγηση μύθων
- στούντιο
- Εκπληκτική
- τέτοιος
- υποστήριξη
- βέβαιος
- Πάρτε
- Συζήτηση
- Τεχνικός
- τεχνικές
- Τεχνολογίες
- δημιουργία κειμένου
- από
- ότι
- Η
- τους
- τότε
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- πράγμα
- πράγματα
- Τρίτος
- αυτό
- εκείνοι
- χιλιάδες
- τρία
- Μέσω
- ώρα
- φορές
- προς την
- εργαλείο
- τροχιά
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταφορά
- Μεταμορφώστε
- μετασχηματίζεται
- μετασχηματιστής
- μετασχηματιστές
- όντως
- μετατρέπει
- τύπος
- τύποι
- υπό
- καταλαβαίνω
- up-to-ημερομηνία
- ενημέρωση
- Φορτώθηκε
- επάνω σε
- us
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- διάφορα
- εκδοχή
- μέσω
- Βίντεο
- Αναμονή
- θέλω
- ήταν
- Τρόπος..
- we
- ιστός
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- ήταν
- Τι
- πότε
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- θα
- με
- εντός
- λόγια
- εργάστηκαν
- λειτουργεί
- κόσμος
- θα
- Τυλιγμένο
- γραφή
- χρόνια
- εσείς
- Σας
- zephyrnet