สมุดบันทึก Jupyter เป็นที่ชื่นชอบอย่างมากจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสำหรับความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบโต้ตอบ สร้างแบบจำลอง ML และทดสอบแบบจำลองเหล่านี้โดยการอนุมานข้อมูล อย่างไรก็ตาม มีบางสถานการณ์ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจต้องการเปลี่ยนจากการพัฒนาแบบโต้ตอบบนโน้ตบุ๊กเป็นงานแบตช์ ตัวอย่างของกรณีการใช้งานดังกล่าว ได้แก่ การปรับขนาดงานด้านวิศวกรรมฟีเจอร์ซึ่งก่อนหน้านี้ได้ทดสอบในชุดข้อมูลตัวอย่างขนาดเล็กบนอินสแตนซ์โน้ตบุ๊กขนาดเล็ก การเรียกใช้รายงานทุกคืนเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเมตริกทางธุรกิจ และการฝึกโมเดล ML ใหม่ตามกำหนดเวลาเมื่อข้อมูลใหม่พร้อมใช้งาน
การโอนย้ายจากการพัฒนาแบบโต้ตอบบนโน้ตบุ๊กไปสู่งานแบตช์ทำให้คุณต้องคัดลอกส่วนย่อยของโค้ดจากโน้ตบุ๊กลงในสคริปต์ บรรจุสคริปต์ด้วยการขึ้นต่อกันทั้งหมดลงในคอนเทนเนอร์ และกำหนดเวลาให้คอนเทนเนอร์ทำงาน ในการรันงานนี้ซ้ำๆ ตามกำหนดเวลา คุณจะต้องตั้งค่า กำหนดค่า และดูแลโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์เพื่อทำให้การปรับใช้ทำงานเป็นอัตโนมัติ ส่งผลให้คุณมีเวลาอันมีค่าที่ไม่ต้องสนใจจากกิจกรรมการพัฒนาด้านวิทยาการข้อมูลหลัก
เพื่อช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการย้ายจากสมุดบันทึกแบบโต้ตอบไปเป็นชุดงานในเดือนธันวาคม 2022 สตูดิโอ Amazon SageMaker และ สตูดิโอแล็บ แนะนำความสามารถในการเรียกใช้โน้ตบุ๊กเป็นงานตามกำหนดการ โดยใช้เวิร์กโฟลว์ที่ใช้โน้ตบุ๊ก ตอนนี้คุณสามารถใช้ความสามารถเดียวกันเพื่อเรียกใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter จากสภาพแวดล้อม JupyterLab เช่น อเมซอน SageMaker อินสแตนซ์โน้ตบุ๊กและ JupyterLab ที่ทำงานบนเครื่องของคุณ SageMaker มีส่วนขยายโอเพ่นซอร์สที่สามารถติดตั้งบนสภาพแวดล้อม JupyterLab ใดก็ได้ และใช้เพื่อรันโน้ตบุ๊กเป็นงานชั่วคราวและตามกำหนดเวลา
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงวิธีเรียกใช้สมุดบันทึกของคุณจากสภาพแวดล้อม JupyterLab ในเครื่องของคุณเป็นงานสมุดบันทึกตามกำหนดการบน SageMaker
ภาพรวมโซลูชัน
สถาปัตยกรรมโซลูชันสำหรับการกำหนดเวลางานโน้ตบุ๊กจากสภาพแวดล้อม JupyterLab ใดๆ จะแสดงในไดอะแกรมต่อไปนี้ ส่วนขยาย SageMaker คาดหวังให้สภาพแวดล้อม JupyterLab มีข้อมูลรับรอง AWS ที่ถูกต้องและสิทธิ์ในการกำหนดเวลางานโน้ตบุ๊ก เราจะหารือเกี่ยวกับขั้นตอนการตั้งค่าข้อมูลประจำตัวและ AWS Identity และการจัดการการเข้าถึง (IAM) สิทธิ์ในภายหลังในโพสต์นี้ นอกจากผู้ใช้ IAM และเซสชันบทบาทสมมติที่กำหนดเวลางานแล้ว คุณยังต้องระบุบทบาทสำหรับอินสแตนซ์งานโน้ตบุ๊กเพื่อเข้าใช้งานข้อมูลของคุณใน บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) หรือเชื่อมต่อกับ อเมซอน EMR คลัสเตอร์ตามต้องการ
ในส่วนต่อไปนี้ เราจะแสดงวิธีการตั้งค่าสถาปัตยกรรมและติดตั้งส่วนขยายโอเพ่นซอร์ส เรียกใช้โน้ตบุ๊กด้วยการกำหนดค่าเริ่มต้น และยังใช้พารามิเตอร์ขั้นสูงเพื่อเรียกใช้โน้ตบุ๊กด้วยการตั้งค่าแบบกำหนดเอง
เบื้องต้น
สำหรับโพสต์นี้ เราถือว่าเป็นสภาพแวดล้อม JupyterLab ที่โฮสต์ในเครื่อง คุณสามารถทำตามขั้นตอนการติดตั้งเดียวกันสำหรับสภาพแวดล้อมที่โฮสต์ในระบบคลาวด์ได้เช่นกัน
ขั้นตอนต่อไปนี้ถือว่าคุณมีสภาพแวดล้อม Python 3 และ JupyterLab ที่ถูกต้องอยู่แล้ว (ส่วนขยายนี้ใช้ได้กับ JupyterLab v3.0 หรือสูงกว่า)
ติดตั้ง อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง AWS AWS (AWS CLI) หากคุณยังไม่ได้ติดตั้ง ดู การติดตั้งหรืออัปเดตเวอร์ชันล่าสุดของ AWS CLI สำหรับคำแนะนำ
ตั้งค่าข้อมูลรับรอง IAM
คุณต้องมีผู้ใช้ IAM หรือเซสชันบทบาท IAM ที่ใช้งานอยู่เพื่อส่งงานสมุดบันทึก SageMaker ในการตั้งค่าข้อมูลรับรอง IAM ของคุณ คุณสามารถกำหนดค่า AWS CLI ด้วยข้อมูลรับรอง AWS สำหรับผู้ใช้ IAM หรือรับบทบาท IAM สำหรับคำแนะนำในการตั้งค่าข้อมูลรับรอง โปรดดูที่ การกำหนดค่า AWS CLI. IAM หลัก (ผู้ใช้หรือบทบาทสมมติ) ต้องการสิทธิ์ต่อไปนี้เพื่อจัดกำหนดการงานโน้ตบุ๊ก หากต้องการเพิ่มกรมธรรม์ให้กับเงินต้นของคุณ โปรดดูที่ การเพิ่มสิทธิ์ข้อมูลประจำตัว IAM.
หากงานโน้ตบุ๊กของคุณต้องได้รับการเข้ารหัสโดยจัดการโดยลูกค้า บริการจัดการคีย์ AWS คีย์ (AWS KMS) เพิ่มคำสั่งนโยบายที่อนุญาตให้เข้าถึง AWS KMS ได้เช่นกัน ดูนโยบายตัวอย่างได้ที่ ติดตั้งนโยบายและการอนุญาตสำหรับสภาพแวดล้อม Jupyter ในเครื่อง.
ตั้งค่าบทบาท IAM สำหรับอินสแตนซ์งานโน้ตบุ๊ก
SageMaker ต้องการบทบาท IAM เพื่อเรียกใช้งานในนามของผู้ใช้ เช่น การเรียกใช้งานโน้ตบุ๊ก บทบาทนี้ควรมีสิทธิ์เข้าถึงทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับโน้ตบุ๊กเพื่อทำงานให้เสร็จ เช่น การเข้าถึงข้อมูลใน Amazon S3
ส่วนขยายตัวกำหนดตารางเวลาจะค้นหาบทบาท IAM ในบัญชี AWS โดยอัตโนมัติด้วยคำนำหน้า SagemakerJupyterScheduler
เพื่อเรียกใช้งานโน้ตบุ๊ก
หากต้องการสร้างบทบาท IAM สร้างบทบาทการดำเนินการ สำหรับ Amazon SageMaker ที่มี AmazonSageMakerFullAccess
นโยบาย. ตั้งชื่อบทบาท SagemakerJupyterSchedulerDemo
หรือระบุชื่อด้วยคำนำหน้าที่ต้องการ
หลังจากสร้างบทบาทแล้ว บน เชื่อในความสัมพันธ์ เลือกแท็บ แก้ไขนโยบายความน่าเชื่อถือ. แทนที่นโยบายความเชื่อถือที่มีอยู่ด้วยสิ่งต่อไปนี้:
พื้นที่ AmazonSageMakerFullAccess
นโยบายค่อนข้างอนุญาตและเป็นที่นิยมโดยทั่วไปสำหรับการทดลองและเริ่มต้นใช้งาน SageMaker เราขอแนะนำให้คุณสร้างนโยบายขอบเขตขั้นต่ำสำหรับปริมาณงานใดๆ ในอนาคตตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการรักษาความปลอดภัยใน IAM สำหรับชุดสิทธิ์ขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับงานโน้ตบุ๊ก โปรดดูที่ ติดตั้งนโยบายและการอนุญาตสำหรับสภาพแวดล้อม Jupyter ในเครื่อง
ติดตั้งส่วนขยาย
เปิดเทอร์มินัลบนเครื่องของคุณและติดตั้งส่วนขยายโดยเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้:
หลังจากรันคำสั่งนี้ คุณสามารถเริ่ม JupyterLab ได้โดยการรัน jupyter lab
หากคุณกำลังติดตั้งส่วนขยายจากภายในเทอร์มินัล JupyterLab ให้รีสตาร์ทเซิร์ฟเวอร์ Jupyter เพื่อโหลดส่วนขยาย คุณสามารถรีสตาร์ทเซิร์ฟเวอร์ Jupyter ได้โดยเลือก Shut Down บน เนื้อไม่มีมัน เมนูจาก JupyterLab ของคุณและเริ่มต้น JupyterLab จากบรรทัดคำสั่งของคุณด้วยการเรียกใช้ jupyter lab
.
ส่งงานโน๊ตบุ๊ค
หลังจากติดตั้งส่วนขยายในสภาพแวดล้อมของคุณแล้ว คุณสามารถเรียกใช้โน้ตบุ๊กที่มีในตัวเองเป็นงานชั่วคราวได้ มาส่งสมุดบันทึก “Hello world” แบบธรรมดาเพื่อทำงานตามกำหนดการ
- เกี่ยวกับ เนื้อไม่มีมัน เมนูให้เลือก ใหม่ และ สมุดบันทึก.
- ใส่เนื้อหาต่อไปนี้:
หลังจากติดตั้งส่วนขยายเรียบร้อยแล้ว คุณจะเห็นไอคอนการจัดกำหนดการสมุดบันทึกบนสมุดบันทึก
- เลือกไอคอนเพื่อสร้างงานสมุดบันทึก
หรือคุณสามารถคลิกขวาที่สมุดบันทึกในตัวสำรวจไฟล์ของคุณแล้วเลือก สร้างงานสมุดบันทึก.
- ระบุชื่องาน ไฟล์อินพุต ประเภทการประมวลผล และพารามิเตอร์เพิ่มเติม
- ปล่อยให้การตั้งค่าที่เหลือเป็นค่าเริ่มต้นแล้วเลือก สร้าง
หลังจากกำหนดงานแล้ว คุณจะถูกนำไปที่ งานโน๊ตบุ๊ค แท็บ ซึ่งคุณสามารถดูรายการของงานโน้ตบุ๊กและสถานะของงาน และดูเอาต์พุตและบันทึกของโน้ตบุ๊กหลังจากงานเสร็จสิ้น คุณยังสามารถเข้าถึงหน้าต่างงานสมุดบันทึกนี้จาก Launcher ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้
การกำหนดค่าขั้นสูง
จากการประมวลผลภายในเครื่องของคุณ โน้ตบุ๊กจะทำงานโดยอัตโนมัติบนอิมเมจ SageMaker Base Python ซึ่งเป็นอิมเมจ Python 3.8 อย่างเป็นทางการจาก Docker Hub ที่มี Boto3 และ AWS CLI รวมอยู่ด้วย ในกรณีของความเป็นจริง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องติดตั้งแพ็คเกจหรือเฟรมเวิร์กเฉพาะสำหรับโน้ตบุ๊กของตน มีสามวิธีในการบรรลุสภาพแวดล้อมที่ทำซ้ำได้:
- ด้วยตัวเลือกที่ง่ายที่สุด คุณสามารถติดตั้งแพ็คเกจและเฟรมเวิร์กได้โดยตรงบนเซลล์แรกของโน้ตบุ๊กของคุณ
- คุณยังสามารถระบุสคริปต์การเริ่มต้นใน ตัวเลือกเพิ่มเติม ส่วนชี้ไปที่สคริปต์ทุบตีบนที่เก็บข้อมูลในเครื่องของคุณที่รันโดยงานโน้ตบุ๊กเมื่อโน้ตบุ๊กเริ่มทำงาน ในส่วนต่อไปนี้ เราจะแสดงตัวอย่างการใช้สคริปต์การเริ่มต้นเพื่อติดตั้งแพ็คเกจ
- สุดท้าย หากคุณต้องการความยืดหยุ่นสูงสุดในการกำหนดค่าสภาพแวดล้อมการรันของคุณ คุณสามารถสร้างอิมเมจของคุณเองด้วยเคอร์เนล Python3 พุชอิมเมจไปที่ การลงทะเบียน Amazon Elastic Container (Amazon ECR) และระบุ URI อิมเมจ ECR ให้กับงานโน้ตบุ๊กของคุณภายใต้ ตัวเลือกเพิ่มเติม. อิมเมจ ECR ควรเป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับอิมเมจ SageMaker ตามที่ระบุไว้ใน ข้อมูลจำเพาะของอิมเมจ SageMaker แบบกำหนดเอง.
นอกจากนี้ องค์กรของคุณอาจตั้งค่าการป้องกัน เช่น การเรียกใช้งานในโหมดไม่ใช้อินเทอร์เน็ตภายใน Amazon VPC โดยใช้บทบาทสิทธิ์ขั้นต่ำที่กำหนดเองสำหรับงานนั้น และบังคับใช้การเข้ารหัส คุณสามารถระบุการกำหนดค่าดังกล่าวสำหรับงานโน้ตบุ๊กของคุณได้ใน ตัวเลือกเพิ่มเติม ส่วนเช่นกัน สำหรับรายละเอียดการกำหนดค่าขั้นสูง โปรดดูที่ ตัวเลือกเพิ่มเติม.
เพิ่มสคริปต์การเริ่มต้น
เพื่อแสดงสคริปต์การเริ่มต้น ตอนนี้เราเรียกใช้สมุดบันทึกตัวอย่างสำหรับงานสมุดบันทึก Studio ที่พร้อมใช้งาน GitHub. ในการรันโน้ตบุ๊กนี้ คุณต้องติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นผ่านสคริปต์การเริ่มต้น ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- จากเทอร์มินัล JupyterLab ให้รันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อดาวน์โหลดไฟล์:
- เกี่ยวกับ เนื้อไม่มีมัน เมนูให้เลือก ใหม่ และ ไฟล์ข้อความ.
- ป้อนเนื้อหาต่อไปนี้ลงในไฟล์ของคุณ และบันทึกไฟล์ภายใต้ชื่อ
init-script.sh
: - Choose
scheduled-example.ipynb
จากตัวสำรวจไฟล์ของคุณเพื่อเปิดสมุดบันทึก - เลือกไอคอนงานสมุดบันทึกเพื่อกำหนดเวลาสมุดบันทึก และขยาย ตัวเลือกเพิ่มเติม มาตรา.
- สำหรับ ตำแหน่งสคริปต์เริ่มต้นป้อนเส้นทางแบบเต็มของสคริปต์ของคุณ
คุณยังสามารถปรับแต่งโฟลเดอร์อินพุตและเอาต์พุต S3 สำหรับงานโน้ตบุ๊กของคุณได้อีกด้วย SageMaker สร้างโฟลเดอร์อินพุตในตำแหน่ง S3 ที่ระบุเพื่อจัดเก็บไฟล์อินพุต และสร้างโฟลเดอร์เอาต์พุต S3 ที่จัดเก็บเอาต์พุตโน้ตบุ๊ก คุณสามารถระบุการเข้ารหัส บทบาท IAM และการกำหนดค่า VPC ได้ที่นี่ ดู ข้อจำกัดและการพิจารณา สำหรับอิมเมจที่กำหนดเองและข้อกำหนด VPC
- สำหรับตอนนี้ เพียงอัปเดตสคริปต์การเริ่มต้น เลือก วิ่งเลย สำหรับกำหนดการ และเลือก สร้างบัญชีตัวแทน.
เมื่องานเสร็จสิ้น คุณสามารถดูสมุดบันทึกพร้อมเอาต์พุตและบันทึกเอาต์พุตภายใต้ ไฟล์เอาต์พุตดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้ ในบันทึกผลลัพธ์ คุณควรจะเห็นสคริปต์การเริ่มต้นที่กำลังรันก่อนที่จะรันโน้ตบุ๊ก
หากต้องการปรับแต่งสภาพแวดล้อมงานโน้ตบุ๊คของคุณเพิ่มเติม คุณสามารถใช้อิมเมจของคุณเองโดยระบุ ECR URI ของอิมเมจที่คุณกำหนดเอง หากคุณนำอิมเมจของคุณเอง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งเคอร์เนล Python3 เมื่อสร้างอิมเมจของคุณ สำหรับ Dockerfile ตัวอย่างที่สามารถเรียกใช้โน้ตบุ๊กโดยใช้ TensorFlow โปรดดูรหัสต่อไปนี้:
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้แสดงวิธีเรียกใช้สมุดบันทึกของคุณจากสภาพแวดล้อม JupyterLab ใดๆ ที่โฮสต์ในเครื่องเป็นงานฝึกอบรมของ SageMaker โดยใช้ส่วนขยายตัวจัดกำหนดการ SageMaker Jupyter ความสามารถในการเรียกใช้โน้ตบุ๊กในลักษณะที่ไม่มีส่วนหัวตามกำหนดเวลา ช่วยลดภาระหนักที่ไม่แตกต่างสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างมาก เช่น การปรับโครงสร้างโน้ตบุ๊กเป็นสคริปต์ Python การตั้งค่า อเมซอน EventBridge ทริกเกอร์เหตุการณ์และการสร้าง AWS แลมบ์ดา ฟังก์ชันหรือไปป์ไลน์ SageMaker เพื่อเริ่มงานฝึกอบรม งานโน้ตบุ๊ก SageMaker ดำเนินการตามความต้องการ ดังนั้นคุณจึงจ่ายเฉพาะเวลาที่โน้ตบุ๊กทำงาน และคุณสามารถใช้ส่วนขยายงานโน้ตบุ๊กเพื่อดูเอาต์พุตโน้ตบุ๊กได้ทุกเมื่อจากสภาพแวดล้อม JupyterLab ของคุณ เราขอแนะนำให้คุณลองงานสมุดบันทึกตามกำหนดเวลา และเชื่อมต่อกับ ชุมชนแมชชีนเลิร์นนิงและ AI บน re:Post สำหรับข้อเสนอแนะ!
เกี่ยวกับผู้แต่ง
ภัทรนาถ ปาณี เป็นวิศวกรพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ Amazon Web Services ซึ่งทำงานเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ML แบบโต้ตอบของ Amazon SageMaker โดยมีประสบการณ์มากกว่า 12 ปีในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในโดเมนต่างๆ เช่น ยานยนต์, IoT, AR/VR และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ปัจจุบัน ความสนใจหลักของเขาคือการพัฒนาเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่มุ่งลดความซับซ้อนของประสบการณ์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในเวลาว่าง เขาชอบใช้เวลากับครอบครัวและสำรวจความสวยงามของแปซิฟิกตะวันตกเฉียงเหนือ
ทุรคาสุรีย์ เป็น ML Solutions Architect ในทีม Amazon SageMaker Service SA เธอมีความกระตือรือร้นในการทำให้ทุกคนเข้าถึงแมชชีนเลิร์นนิงได้ ตลอด 4 ปีที่ AWS เธอได้ช่วยตั้งค่าแพลตฟอร์ม AI/ML สำหรับลูกค้าองค์กร เมื่อเธอไม่ได้ทำงาน เธอชอบขี่มอเตอร์ไซค์ นิยายลึกลับ และเดินเล่นกับฮัสกี้วัย 5 ขวบของเธอ
- 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/schedule-your-notebooks-from-any-jupyterlab-environment-using-the-amazon-sagemaker-jupyterlab-extension/
- :มี
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 100
- 12
- 202
- 2022
- 7
- 77
- 8
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- การเข้าถึงข้อมูล
- สามารถเข้าถึงได้
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- บรรลุ
- ข้าม
- การกระทำ
- คล่องแคล่ว
- กิจกรรม
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- สูง
- หลังจาก
- AI
- AI / ML
- มีวัตถุประสงค์เพื่อ
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- การอนุญาต
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- และ
- ใด
- AR / VR
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- สันนิษฐาน
- At
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ยานยนต์
- ใช้ได้
- ไป
- AWS
- ฐาน
- ทุบตี
- BE
- ร้านเสริมสวยเกาหลี
- จะกลายเป็น
- ก่อน
- กำลัง
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ปิดกั้น
- การนำ
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- by
- CAN
- กรณี
- Choose
- เลือก
- เมฆ
- โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
- รหัส
- COM
- ชุมชน
- สมบูรณ์
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- สภาพ
- การกำหนดค่า
- เชื่อมต่อ
- ภาชนะ
- เนื้อหา
- แกน
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- หนังสือรับรอง
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ธันวาคม
- ค่าเริ่มต้น
- ความต้องการ
- การใช้งาน
- รายละเอียด
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- โดยตรง
- สนทนา
- แสดง
- ทางเบี่ยง
- นักเทียบท่า
- โดเมน
- Dont
- ลง
- ดาวน์โหลด
- ผล
- ส่งเสริม
- ที่มีการเข้ารหัส
- การเข้ารหัสลับ
- การบังคับใช้
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- ทำให้มั่นใจ
- เข้าสู่
- Enterprise
- ลูกค้าองค์กร
- สิ่งแวดล้อม
- สภาพแวดล้อม
- อีเธอร์ (ETH)
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- ทุกคน
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- การปฏิบัติ
- ที่มีอยู่
- แสดง
- ที่คาดหวัง
- คาดว่า
- ประสบการณ์
- นักสำรวจ
- สำรวจ
- นามสกุล
- อย่างเป็นธรรม
- ครอบครัว
- ลักษณะ
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- โฟกัส
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- กรอบ
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- อนาคต
- ได้รับ
- โดยทั่วไป
- ได้รับ
- อย่างมาก
- มี
- มี
- he
- หนัก
- ยกของหนัก
- ช่วย
- ช่วย
- เธอ
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- สูงกว่า
- อย่างสูง
- ของเขา
- เป็นเจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- Hub
- AMI
- ICON
- เอกลักษณ์
- if
- ภาพ
- ภาพ
- นำเข้า
- in
- ประกอบด้วย
- รวม
- โครงสร้างพื้นฐาน
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- ติดตั้ง
- การติดตั้ง
- การติดตั้ง
- การติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- คำแนะนำการใช้
- การโต้ตอบ
- เข้าไป
- แนะนำ
- IOT
- IT
- ITS
- การสัมภาษณ์
- งาน
- คีย์
- กุญแจ
- ห้องปฏิบัติการ
- ต่อมา
- ล่าสุด
- การเรียนรู้
- facelift
- กดไลก์
- Line
- รายการ
- จดทะเบียน
- โหลด
- ในประเทศ
- ในท้องถิ่น
- ที่ตั้ง
- เข้าสู่ระบบ
- นาน
- LOOKS
- รัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- หลัก
- การทำ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ลักษณะ
- matplotlib
- สูงสุด
- อาจ..
- เมนู
- ตัวชี้วัด
- อาจ
- ขั้นต่ำ
- ML
- โหมด
- โมเดล
- รถจักรยานยนต์
- การย้าย
- ความลึกลับ
- ชื่อ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- สมุดบันทึก
- โน๊ตบุ๊ค
- ตอนนี้
- มึน
- of
- เป็นทางการ
- on
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- เอาท์พุต
- เกิน
- กำกับดูแล
- ของตนเอง
- แปซิฟิก
- แพ็คเกจ
- แพคเกจ
- หมีแพนด้า
- พารามิเตอร์
- หลงใหล
- เส้นทาง
- ชำระ
- สิทธิ์
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- นโยบาย
- นโยบาย
- โพสต์
- การปฏิบัติ
- ชอบ
- ที่ต้องการ
- ก่อนหน้านี้
- หลัก
- กระบวนการ
- ผลิตภัณฑ์
- ให้
- ให้
- ผลัก
- หลาม
- RE
- โลกแห่งความจริง
- ลด
- ความสัมพันธ์
- ที่เหลืออยู่
- ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
- แทนที่
- รายงาน
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- ต้อง
- ทรัพยากร
- แหล่งข้อมูล
- ส่งผลให้
- การอบรมขึ้นใหม่
- คลิกขวาที่
- บทบาท
- บทบาท
- วิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- SA
- sagemaker
- ท่อส่ง SageMaker
- เดียวกัน
- ตัวอย่างชุดข้อมูล
- ลด
- ปรับ
- สถานการณ์
- กำหนด
- ที่กำหนดไว้
- กำหนดการงาน
- การกำหนด
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- สคริปต์
- ค้นหา
- Section
- ส่วน
- ความปลอดภัย
- เห็น
- บริการ
- บริการ
- เซสชั่น
- ชุด
- การตั้งค่า
- การตั้งค่า
- เธอ
- น่า
- โชว์
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดง
- ง่าย
- ลดความซับซ้อน
- ลดความซับซ้อน
- ง่ายดาย
- เล็ก
- So
- ซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- โดยเฉพาะ
- ข้อกำหนด
- ที่ระบุไว้
- การใช้จ่าย
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- ที่เริ่มต้น
- เริ่มต้น
- คำแถลง
- Status
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- เสถียร
- สตูดิโอ
- ส่ง
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ทีม
- tensorflow
- สถานีปลายทาง
- ทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- นี้
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- การฝึกอบรม
- การเปลี่ยนแปลง
- จริง
- วางใจ
- ลอง
- ชนิด
- ภายใต้
- บันทึก
- การปรับปรุง
- URI
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- การใช้
- มีคุณค่า
- รุ่น
- รายละเอียด
- วิสัยทัศน์
- ต้องการ
- คือ
- วิธี
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- เมื่อ
- ที่
- กับ
- ภายใน
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล