Generative AI กำลังได้รับความสนใจจากสาธารณชนเป็นจำนวนมากในปัจจุบัน โดยมีการพูดคุยเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น GPT4, ChatGPT, DALL-E2, Bard และเทคโนโลยี AI อื่นๆ อีกมากมาย ลูกค้าจำนวนมากสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชัน AI กำเนิดของ AWS จุดประสงค์ของโพสต์นี้คือเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านั้น
โพสต์นี้ให้ภาพรวมของ generative AI พร้อมกรณีการใช้งานจริงของลูกค้า ให้คำอธิบายที่กระชับและสรุปประโยชน์ของมัน อ้างอิงการสาธิตที่ทำตามได้ง่ายของ AWS DeepComposer เพื่อสร้างองค์ประกอบทางดนตรีใหม่ และสรุปวิธีการเริ่มต้นใช้งาน Amazon SageMaker JumpStart สำหรับการปรับใช้ GPT2, Stable Diffusion 2.0 และโมเดล AI กำเนิดอื่นๆ
ภาพรวม AI กำเนิด
เจเนอเรทีฟเอไอเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างวัสดุใหม่ๆ เป็นหนึ่งในสาขาที่น่าตื่นเต้นที่สุดในโลก AI ด้วยศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจที่มีอยู่และช่วยให้แนวคิดทางธุรกิจใหม่ ๆ เข้าสู่ตลาด คุณสามารถใช้เทคนิคเชิงสร้างสรรค์เพื่อ:
- การสร้างผลงานศิลปะใหม่โดยใช้โมเดลเช่น Stable Diffusion 2.0
- การเขียนหนังสือขายดีโดยใช้โมเดลเช่น GPT2, Bloom หรือ Flan-T5-XL
- แต่งเพลงซิมโฟนีชุดต่อไปของคุณโดยใช้เทคนิค Transformers ใน AWS DeepComposer
AWS DeepComposer เป็นเครื่องมือทางการศึกษาที่ช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดหลักที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ผ่านภาษาของการประพันธ์ดนตรี หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดูที่ สร้างเพลงแจ๊สร็อคโดยใช้ Generative Artificial Intelligence.
Stable Diffusion, GPT2, Bloom และ Flan-T5-XL เป็นรุ่น ML ทั้งหมด เป็นเพียงอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ที่ต้องได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุรูปแบบภายในข้อมูล หลังจากเรียนรู้รูปแบบแล้ว พวกมันจะถูกปรับใช้บนจุดสิ้นสุด พร้อมสำหรับกระบวนการที่เรียกว่าการอนุมาน ข้อมูลใหม่ที่โมเดลไม่เห็นจะถูกป้อนเข้าสู่โมเดลการอนุมาน และมีการสร้างสื่อสร้างสรรค์ใหม่ๆ
ตัวอย่างเช่น ด้วยโมเดลการสร้างภาพ เช่น Stable Diffusion เราสามารถสร้างภาพประกอบที่น่าทึ่งโดยใช้คำไม่กี่คำ ด้วยโมเดลการสร้างข้อความ เช่น GPT2, Bloom และ Flan-T5-XL เราสามารถสร้างบทความวรรณกรรมใหม่ๆ และหนังสือที่เป็นไปได้ จากประโยคง่ายๆ ของมนุษย์
Autodesk เป็นลูกค้า AWS ที่ใช้ อเมซอน SageMaker เพื่อช่วยนักออกแบบผลิตภัณฑ์จัดเรียงการออกแบบภาพซ้ำๆ นับพันครั้งสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ และใช้ ML เพื่อช่วยเลือกการออกแบบที่เหมาะสมที่สุด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกเขาทำงานร่วมกับ Edera Safety เพื่อช่วยพัฒนาอุปกรณ์ป้องกันไขสันหลังที่ปกป้องผู้ขับขี่จากอุบัติเหตุขณะเข้าร่วมการแข่งขันกีฬา เช่น การปั่นจักรยานเสือภูเขา สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูวิดีโอ AWS Machine Learning เปิดใช้งานการปรับแต่งการออกแบบ.
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้า AWS ทำกับ AI และแฟชั่นเชิงสร้างสรรค์ โปรดดูที่ จัดแต่งทรงผมเสมือนจริงด้วย AI กำเนิดโดยใช้ Amazon SageMaker
ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่า Generative AI คืออะไร เรามาเริ่มการสาธิต JumpStart เพื่อเรียนรู้วิธีสร้างข้อความหรือรูปภาพใหม่ด้วย AI
เบื้องต้น
สตูดิโอ Amazon SageMaker คือสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDE) ภายใน SageMaker ที่ให้คุณสมบัติ ML ทั้งหมดที่เราต้องการในบานหน้าต่างเดียว ก่อนที่เราจะเรียกใช้ JumpStart เราต้องตั้งค่า Studio ก่อน คุณสามารถข้ามขั้นตอนนี้ได้หากคุณมี Studio เวอร์ชันของคุณเองอยู่แล้ว
สิ่งแรกที่เราต้องทำก่อนที่เราจะใช้บริการของ AWS ได้คือต้องแน่ใจว่าเราได้สมัครใช้งานและสร้างบัญชี AWS แล้ว ถัดไปคือการสร้างผู้ใช้ที่เป็นผู้ดูแลระบบและกลุ่ม สำหรับคำแนะนำเกี่ยวกับทั้งสองขั้นตอน โปรดดูที่ ตั้งค่าข้อกำหนดเบื้องต้นของ Amazon SageMaker.
ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างโดเมน SageMaker โดเมนตั้งค่าพื้นที่เก็บข้อมูลทั้งหมดและอนุญาตให้คุณเพิ่มผู้ใช้เพื่อเข้าถึง SageMaker สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ ออนบอร์ดไปยังโดเมน Amazon SageMaker. การสาธิตนี้สร้างขึ้นในภูมิภาค AWS us-east-1
.
ในที่สุดคุณก็เปิด Studio สำหรับโพสต์นี้ เราขอแนะนำให้เปิดแอปโปรไฟล์ผู้ใช้ สำหรับคำแนะนำ โปรดดูที่ เปิดตัว Amazon SageMaker Studio.
เลือกโซลูชัน JumpStart
ตอนนี้เรามาถึงส่วนที่น่าตื่นเต้น ตอนนี้คุณควรลงชื่อเข้าใช้ Studio และดูหน้าที่คล้ายกับภาพหน้าจอต่อไปนี้
ในบานหน้าต่างนำทาง ภายใต้ SageMaker JumpStartเลือก โมเดล โน๊ตบุ๊ค โซลูชั่น.
คุณจะพบกับโซลูชัน แบบจำลองพื้นฐาน และสิ่งประดิษฐ์อื่นๆ มากมายที่สามารถช่วยคุณในการเริ่มต้นใช้งานแบบจำลองเฉพาะ หรือปัญหาทางธุรกิจหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ
หากคุณต้องการทดลองในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง คุณสามารถใช้ฟังก์ชันการค้นหาได้ หรือคุณสามารถเรียกดูสิ่งประดิษฐ์เพื่อค้นหาโมเดลหรือโซลูชันทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องสำหรับความต้องการของคุณ
ตัวอย่างเช่น หากคุณสนใจโซลูชันการตรวจจับการฉ้อโกง ให้ป้อนการตรวจจับการฉ้อโกงในแถบค้นหา
หากคุณสนใจโซลูชันการสร้างข้อความ ให้ป้อนการสร้างข้อความลงในแถบค้นหา จุดเริ่มต้นที่ดีหากคุณต้องการสำรวจรูปแบบการสร้างข้อความที่หลากหลายคือการเลือกสมุดบันทึก Intro to JS – Text Generation
มาดูการสาธิตเฉพาะของรุ่น GPT-2 กัน
การสาธิตโมเดล JumpStart GPT-2
GPT 2 เป็นรูปแบบภาษาที่ช่วยสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ตามข้อความแจ้งที่กำหนด เราสามารถใช้โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์ประเภทนี้เพื่อสร้างประโยคใหม่และช่วยเราเขียนแบบอัตโนมัติ สามารถใช้สำหรับการสร้างเนื้อหา เช่น บล็อก โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และหนังสือ
โมเดล GPT 2 เป็นส่วนหนึ่งของตระกูล Generative Pre-Trained Transformer ซึ่งเป็นรุ่นก่อนของ GPT 3 ในขณะที่เขียน GPT 3 ใช้เป็นรากฐานสำหรับแอปพลิเคชัน OpenAI ChatGPT
หากต้องการเริ่มสำรวจการสาธิตโมเดล GPT-2 ใน JumpStart ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- บน JumpStart ให้ค้นหาและเลือก จีพีที 2.
- ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร ปรับใช้ รุ่น ส่วนขยาย การกำหนดค่าการปรับใช้.
- สำหรับ อินสแตนซ์การโฮสต์ SageMakerให้เลือกอินสแตนซ์ของคุณ (สำหรับโพสต์นี้ เราใช้ ml.c5.2xlarge)
ประเภทเครื่องจักรที่แตกต่างกันมีจุดราคาที่แตกต่างกัน ในขณะที่เขียน ml.c5.2xlarge ที่เราเลือกจะมีค่าต่ำกว่า $0.50 ต่อชั่วโมง สำหรับราคาล่าสุด โปรดดูที่ ราคา Amazon SageMaker.
- สำหรับ ชื่อปลายทางป้อน demo-hf-textgeneration-gpt2
- Choose ปรับใช้.
รอให้จุดสิ้นสุด ML ปรับใช้ (ไม่เกิน 15 นาที)
- เมื่อใช้งานปลายทางแล้ว ให้เลือก เปิดสมุดบันทึก.
คุณจะเห็นหน้าที่คล้ายกับภาพหน้าจอต่อไปนี้
เอกสารที่เราใช้เพื่อแสดงการสาธิตของเราคือสมุดบันทึก Jupyter ซึ่งครอบคลุมโค้ด Python ที่จำเป็นทั้งหมด โปรดทราบว่าโค้ดในภาพหน้าจอนี้อาจแตกต่างไปจากโค้ดที่คุณมีเล็กน้อย เนื่องจาก AWS อัปเดตโน้ตบุ๊กเหล่านี้อย่างต่อเนื่องและตรวจสอบให้แน่ใจว่าโน้ตบุ๊กเหล่านี้ปลอดภัย ปราศจากข้อบกพร่อง และมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ลูกค้า
- คลิกเข้าไปในเซลล์แรกแล้วเลือก Ctrl + Enter เพื่อเรียกใช้บล็อกโค้ด
เครื่องหมายดอกจัน (*) ปรากฏขึ้นทางด้านซ้ายของบล็อกโค้ด จากนั้นเปลี่ยนเป็นตัวเลข เครื่องหมายดอกจันแสดงว่ารหัสกำลังทำงานและจะเสร็จสมบูรณ์เมื่อตัวเลขปรากฏขึ้น
- ในบล็อกโค้ดถัดไป ให้ป้อนข้อความตัวอย่าง จากนั้นกด Ctrl + Enter.
- Choose Ctrl + Enter ในบล็อกรหัสที่สามเพื่อเรียกใช้
หลังจากนั้นประมาณ 30-60 วินาที คุณจะเห็นผลการอนุมานของคุณ
สำหรับข้อความป้อน “Once upon a time there were 18 sandwiches,
” เราได้รับข้อความที่สร้างขึ้นต่อไปนี้:
สำหรับข้อความป้อน “And for the final time Peter said to Mary,
” เราได้รับข้อความที่สร้างขึ้นต่อไปนี้:
คุณสามารถทดลองรันบล็อกโค้ดที่สามนี้ได้หลายครั้ง และคุณจะสังเกตเห็นว่าโมเดลสร้างการคาดคะเนที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง
หากต้องการปรับแต่งเอาต์พุตโดยใช้คุณลักษณะขั้นสูงบางอย่าง ให้เลื่อนลงเพื่อทดลองในบล็อกโค้ดที่สี่
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลการสร้างข้อความ โปรดดูที่ เรียกใช้การสร้างข้อความด้วยโมเดล Bloom และ GPT บน Amazon SageMaker JumpStart.
ทำความสะอาดทรัพยากร
ก่อนที่เราจะไปต่อ อย่าลืมลบจุดสิ้นสุดของคุณเมื่อดำเนินการเสร็จแล้ว ในแท็บก่อนหน้า ภายใต้ ลบปลายทางเลือก ลบ.
หากคุณปิดสมุดบันทึกนี้โดยไม่ตั้งใจ คุณยังสามารถลบจุดสิ้นสุดของคุณผ่านทางคอนโซล SageMaker ภายใต้ การอนุมาน ในบานหน้าต่างนำทาง ให้เลือก ปลายทาง.
เลือกปลายทางที่คุณใช้และบน สถานะ เมนูให้เลือก ลบ.
ตอนนี้เราเข้าใจวิธีการใช้โซลูชัน JumpStart แรกของเราแล้ว มาดูการใช้แบบจำลองการแพร่กระจายที่เสถียรกัน
การสาธิตโมเดล JumpStart Stable Diffusion
เราสามารถใช้โมเดล Stable Diffusion 2 เพื่อสร้างรูปภาพจากบรรทัดข้อความง่ายๆ สามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหาสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย สื่อส่งเสริมการขาย ปกอัลบั้ม หรืออะไรก็ตามที่ต้องใช้งานศิลปะที่สร้างสรรค์
- กลับไปที่ JumpStart จากนั้นค้นหาและเลือก การแพร่กระจายที่เสถียร 2.
- ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร ปรับใช้ รุ่น ส่วนขยาย การกำหนดค่าการปรับใช้.
- สำหรับ อินสแตนซ์การโฮสต์ SageMakerให้เลือกอินสแตนซ์ของคุณ (สำหรับโพสต์นี้ เราใช้ ml.g5.2xlarge)
- สำหรับ ชื่อปลายทางป้อน
demo-stabilityai-stable-diffusion-v2
. - Choose ปรับใช้.
เนื่องจากเป็นรุ่นที่ใหญ่กว่า จึงอาจใช้เวลาถึง 25 นาทีในการปรับใช้ เมื่อพร้อมแล้ว สถานะปลายทางจะแสดงเป็น ในบริการ.
- Choose เปิดสมุดบันทึก เพื่อเปิดโน้ตบุ๊ก Jupyter ด้วยรหัส Python
- เรียกใช้บล็อคโค้ดตัวแรกและตัวที่สอง
- ในบล็อกโค้ดที่สาม ให้เปลี่ยนข้อความแจ้ง จากนั้นเรียกใช้เซลล์
รอประมาณ 30–60 วินาทีเพื่อให้ภาพของคุณปรากฏขึ้น รูปภาพต่อไปนี้อ้างอิงจากข้อความตัวอย่างของเรา
อีกครั้ง คุณสามารถเล่นกับคุณสมบัติขั้นสูงในบล็อคโค้ดถัดไป ภาพที่สร้างขึ้นจะแตกต่างกันทุกครั้ง
ทำความสะอาดทรัพยากร
อย่าลืมลบจุดสิ้นสุดของคุณอีกครั้ง ครั้งนี้ เราใช้ ml.g5.2xlarge ดังนั้นจึงมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าเมื่อก่อนเล็กน้อย ในขณะที่เขียน มันมากกว่า $1 ต่อชั่วโมง
สุดท้าย เราจะย้ายไปที่ AWS DeepComposer
AWS DeepComposer
AWS DeepComposer เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้เกี่ยวกับ AI เชิงกำเนิด ช่วยให้คุณใช้ท่วงทำนองในตัวโมเดลของคุณเพื่อสร้างเพลงในรูปแบบใหม่ๆ โมเดลที่คุณใช้จะกำหนดวิธีแปลงเมโลดี้อินพุต
หากคุณคุ้นเคยกับการเข้าร่วม AWS Deep Racer วันเพื่อช่วยให้พนักงานของคุณเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้การบังคับใช้ซ้ำ ลองพิจารณาเพิ่มและปรับปรุงวันด้วย AWS DeepComposer เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับ AI เชิงกำเนิด
สำหรับคำอธิบายโดยละเอียดและการสาธิตที่ทำตามได้ง่ายของรุ่นสามรุ่นในโพสต์นี้ โปรดดูที่ สร้างเพลงแจ๊สร็อคโดยใช้ Generative Artificial Intelligence.
ตรวจสอบสิ่งต่อไปนี้ ตัวอย่างที่ยอดเยี่ยม อัปโหลดไปยัง SoundCloud โดยใช้ AWS DeepComposer
เราอยากเห็นการทดลองของคุณ ดังนั้นอย่าลังเลที่จะติดต่อเราผ่านทางโซเชียลมีเดีย (@digitalcolmer) และแบ่งปันการเรียนรู้และการทดลองของคุณ
สรุป
ในโพสต์นี้ เราพูดถึงคำจำกัดความของ AI เชิงกำเนิด ซึ่งแสดงโดยเรื่องราวของลูกค้า AWS จากนั้นเราจะอธิบายวิธีเริ่มต้นใช้งาน Studio และ JumpStart และแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งานโมเดล GPT 2 และ Stable Diffusion เราสรุปภาพรวมคร่าวๆ ของ AWS DeepComposer
หากต้องการสำรวจ JumpStart เพิ่มเติม ให้ลองใช้ข้อมูลของคุณเองเพื่อปรับแต่งโมเดลที่มีอยู่อย่างละเอียด สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ การฝึกอบรมเพิ่มเติมด้วย Amazon SageMaker JumpStart. สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับการปรับแต่งแบบจำลองการแพร่กระจายที่เสถียร โปรดดูที่ ปรับแต่งโมเดลการกระจายข้อความเป็นรูปภาพแบบละเอียดด้วย Amazon SageMaker JumpStart.
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแบบจำลองการแพร่กระจายที่เสถียร โปรดดูที่ สร้างรูปภาพจากข้อความด้วยโมเดลการแพร่กระจายที่เสถียรบน Amazon SageMaker JumpStart.
เราไม่ได้ปกปิดข้อมูลใดๆ ของรุ่น Flan-T5-XL ดังนั้น หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดูข้อมูลต่อไปนี้ repo GitHub. ตัวอย่าง Amazon SageMaker repo ยังมีโน้ตบุ๊กที่พร้อมใช้งานบน GitHub สำหรับผลิตภัณฑ์ SageMaker ต่างๆ รวมถึง JumpStart ซึ่งครอบคลุมกรณีการใช้งานต่างๆ
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AWS ML ผ่านสินทรัพย์ดิจิทัลฟรีต่างๆ โปรดดูของเรา คู่มือ AWS Machine Learning Ramp-Up. คุณยังสามารถลองของเราได้ฟรี แผนการเรียน ม.ล เพื่อสร้างความรู้ปัจจุบันของคุณหรือมีจุดเริ่มต้นที่ชัดเจน หากต้องการเรียนหลักสูตรที่มีผู้สอน เราขอแนะนำหลักสูตรต่อไปนี้:
เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นอย่างแท้จริงในพื้นที่ AI/ML AWS พร้อมสนับสนุนเส้นทาง ML ของคุณ ดังนั้นโปรดเชื่อมต่อกับเราบนโซเชียลมีเดีย เราหวังว่าจะได้เห็นการเรียนรู้ การทดลอง และความสนุกทั้งหมดของคุณกับบริการ ML ต่างๆ ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า และเพลิดเพลินกับโอกาสในการเป็นผู้สอนของคุณบนเส้นทาง ML ของคุณ
เกี่ยวกับผู้เขียน
พอล โคลเมอร์ เป็นผู้ฝึกอบรมด้านเทคนิคอาวุโสที่ Amazon Web Services ซึ่งเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงและ AI เชิงกำเนิด ความมุ่งมั่นของเขาคือการช่วยให้ลูกค้า คู่ค้า และพนักงานพัฒนาและเติบโตผ่านการเล่าเรื่องที่น่าสนใจ แบ่งปันประสบการณ์ และถ่ายทอดความรู้ ด้วยประสบการณ์กว่า 25 ปีในอุตสาหกรรมไอที เขาเชี่ยวชาญด้านแนวทางปฏิบัติทางวัฒนธรรมที่คล่องตัวและโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง Paul เป็นสมาชิกของ London College of Music และเป็นสมาชิกของ British Computer Society
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/get-started-with-generative-ai-on-aws-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :เป็น
- :ไม่
- $ ขึ้น
- 1
- 11
- ลด 15%
- 50
- 500
- 7
- 8
- 9
- 937
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- อุบัติเหตุ
- ลงชื่อเข้าใช้
- เพิ่ม
- ที่อยู่
- การบริหาร
- สูง
- หลังจาก
- เปรียว
- AI
- AI / ML
- จุดมุ่งหมาย
- อัลบั้ม
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon Web Services
- an
- และ
- ใด
- สิ่งใด
- app
- ปรากฏ
- การใช้งาน
- เป็น
- AREA
- รอบ
- ศิลปะ
- บทความ
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- งานศิลปะ
- AS
- สินทรัพย์
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- แนบมาด้วย
- ความสนใจ
- autodesk
- โดยอัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- ลูกค้า AWS
- บาร์
- ตาม
- BE
- เพราะ
- เนื้อวัว
- รับ
- ก่อน
- การเริ่มต้น
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ให้ศีลให้พร
- ปิดกั้น
- Blocks
- Blog
- บานสะพรั่ง
- หนังสือ
- ร้านหนังสือเกาหลี
- ทั้งสอง
- British
- สร้าง
- built-in
- ธุรกิจ
- ไอเดียธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- CAN
- กรณี
- กรณี
- เปลี่ยนแปลง
- โหลด
- ChatGPT
- ตรวจสอบ
- Choose
- ชัดเจน
- ปิด
- รหัส
- วิทยาลัย
- อย่างไร
- มา
- จับใจ
- สมบูรณ์
- อย่างสมบูรณ์
- คอมพิวเตอร์
- แนวความคิด
- เชื่อมต่อ
- พิจารณา
- ปลอบใจ
- ไม่หยุดหย่อน
- เนื้อหา
- การสร้างเนื้อหา
- หลักสูตร
- หลักสูตร
- หน้าปก
- ครอบคลุม
- ครอบคลุม
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- ความคิดสร้างสรรค์
- ด้านวัฒนธรรม
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- วัน
- วัน
- ความตาย
- ทดลอง
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ปรับใช้
- ลักษณะ
- ออกแบบ
- นักออกแบบ
- การออกแบบ
- รายละเอียด
- การตรวจพบ
- แน่นอน
- พัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- การจัดจำหน่าย
- ดิจิตอล
- สินทรัพย์ดิจิทัล
- do
- เอกสาร
- การทำ
- โดเมน
- Dont
- ลง
- แต่ละ
- เกี่ยวกับการศึกษา
- พนักงาน
- ช่วยให้
- ครอบคลุม
- ปลายทาง
- การเสริมสร้าง
- เข้าสู่
- สิ่งแวดล้อม
- อีเธอร์ (ETH)
- เหตุการณ์
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- น่าตื่นเต้น
- ที่มีอยู่
- แสดง
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- การทดลอง
- คำอธิบาย
- สำรวจ
- สำรวจ
- ครอบครัว
- ร้านแฟชั่นเกาหลี
- คุณสมบัติ
- เฟด
- รู้สึก
- มนุษย์
- สองสาม
- สนาม
- สาขา
- สุดท้าย
- หา
- ชื่อจริง
- มุ่งเน้นไปที่
- ดังต่อไปนี้
- อาหาร
- สำหรับ
- รูปแบบ
- ข้างหน้า
- รากฐาน
- สี่
- ที่สี่
- การหลอกลวง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- สนุก
- ฟังก์ชัน
- ดึงดูด
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- GitHub
- กำหนด
- กระจก
- ดี
- ยิ่งใหญ่
- บัญชีกลุ่ม
- ขึ้น
- มือ
- มี
- he
- ได้ยิน
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- สูงกว่า
- อย่างสูง
- ของเขา
- โฮสติ้ง
- ชั่วโมง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTML
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ความคิด
- แยกแยะ
- if
- ภาพ
- การสร้างภาพ
- ภาพ
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- บ่งชี้ว่า
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- อินพุต
- ตัวอย่าง
- คำแนะนำการใช้
- แบบบูรณาการ
- Intelligence
- สนใจ
- เข้าไป
- IT
- อุตสาหกรรมไอที
- ซ้ำ
- ITS
- การเดินทาง
- jpg
- กระโดด
- โน้ตบุ๊ค Jupyter
- เพียงแค่
- คีย์
- ความรู้
- การถ่ายทอดความรู้
- ที่รู้จักกัน
- ภาษา
- ที่มีขนาดใหญ่
- เปิดตัว
- การเปิดตัว
- เรียนรู้
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ซ้าย
- กดไลก์
- Line
- ที่อาศัยอยู่
- เข้า
- ลอนดอน
- ดู
- Lot
- ความรัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- หลาย
- ตลาด
- วัสดุ
- คณิตศาสตร์
- ภาพบรรยากาศ
- นาที
- ML
- แบบ
- โมเดล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ภูเขา
- ย้าย
- หลาย
- ดนตรี
- ดนตรี
- ชื่อ
- การเดินเรือ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- หมายเหตุ
- สมุดบันทึก
- โน๊ตบุ๊ค
- สังเกต..
- ตอนนี้
- จำนวน
- of
- on
- ONE
- เปิด
- OpenAI
- โอกาส
- ดีที่สุด
- or
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- โครงร่าง
- เอาท์พุต
- เกิน
- ภาพรวม
- ของตนเอง
- หน้า
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- ที่เข้าร่วมโครงการ
- ในสิ่งที่สนใจ
- พาร์ทเนอร์
- กิเลส
- รูปแบบ
- พอล
- รูปแบบไฟล์ PDF
- คน
- พีเตอร์
- ภาพ
- สถานที่
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- กรุณา
- จุด
- จุด
- โพสต์
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ที่อาจเกิดขึ้น
- การปฏิบัติ
- บรรพบุรุษ
- การคาดการณ์
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- กด
- ก่อน
- ราคา
- การตั้งราคา
- ปัญหา
- กระบวนการ
- ผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- ผลิตภัณฑ์
- โปรไฟล์
- โปรโมชั่น
- ให้
- ให้
- สาธารณะ
- หลาม
- พิสัย
- ค่อนข้าง
- มาถึง
- พร้อม
- จริง
- แนะนำ
- การอ้างอิง
- ภูมิภาค
- ตรงประเด็น
- ต้อง
- ร้านอาหาร
- ผลสอบ
- ผู้ขับขี่
- หิน
- วิ่ง
- วิ่ง
- ความปลอดภัย
- sagemaker
- กล่าวว่า
- SAINT
- เลื่อน
- ค้นหา
- ที่สอง
- วินาที
- Section
- ปลอดภัย
- เห็น
- เห็น
- เห็น
- เลือก
- ระดับอาวุโส
- ประโยค
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- น่า
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- ลงนาม
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- ง่ายดาย
- เดียว
- แตกต่างกันเล็กน้อย
- So
- สังคม
- โซเชียลมีเดีย
- โพสต์โซเชียลมีเดีย
- สังคม
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- Soundcloud
- ช่องว่าง
- ความเชี่ยวชาญ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- มั่นคง
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- ที่เริ่มต้น
- Status
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- เรื่องราว
- การเล่านิยาย
- สตูดิโอ
- ทำให้งงงวย
- อย่างเช่น
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- เอา
- คุย
- วิชาการ
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- การสร้างข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- สิ่ง
- ที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- พัน
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- ลู่
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- โอน
- แปลง
- เปลี่ยน
- หม้อแปลงไฟฟ้า
- หม้อแปลง
- อย่างแท้จริง
- ผลัดกัน
- ชนิด
- ชนิด
- ภายใต้
- เข้าใจ
- ทันเหตุการณ์
- การปรับปรุง
- อัปโหลด
- เมื่อ
- us
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้
- ต่างๆ
- รุ่น
- ผ่านทาง
- วีดีโอ
- ที่รอ
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- คือ
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- จะ
- กับ
- ภายใน
- คำ
- ทำงาน
- โรงงาน
- โลก
- จะ
- ตะลึง
- การเขียน
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล