Мазмұны[Жасыру][Көрсету]
- 1. MLOps дегенді қалай түсінесіз?
- 2. Деректер ғалымдары, деректер инженерлері және ML инженерлері бір-бірінен қалай ерекшеленеді?
- 3. MLOps-тің ModelOps және AIOps-тен айырмашылығы неде?
- 4. MLOps артықшылықтарының кейбірін айта аласыз ба?
- 5. MLOps компоненттерін айта аласыз ба?
- 6. Деректер туралы ғылымды пайдалану қандай қауіптерге әкеледі?
- 7. Модельдік дрейф дегеніміз не екенін түсіндіре аласыз ба?
- 8. Сіздің ойыңызша, MLOps қанша түрлі жолмен қолданылуы мүмкін?
- 9. Статикалық орналастыруды динамикалық орналастырудан не ажыратады?
- 10. Өндірістік сынақтардың қандай әдістерін білесіз?
- 11. Ағынды өңдеудің сериялық өңдеуден айырмашылығы неде?
- 12. Training Service Skew дегенді қалай түсінесіз?
- 13. Үлгілік реестр дегенді қалай түсінесіз?
- 14. Үлгілік тізілімнің артықшылықтарын ашып айта аласыз ба?
- 15. Champion-Challenger техникасының жұмысын түсіндіре аласыз ба?
- 16. MLOps өмірлік циклінің кәсіпорын деңгейіндегі қолданбаларын сипаттаңыз?
- қорытынды
Қоғамның ақпарат пен қызметтерге қолжетімділігін арттыру үшін компаниялар жасанды интеллект (AI) және машиналық оқыту (ML) сияқты дамып келе жатқан технологияларды жиі пайдаланады.
Бұл технологиялар банк ісін, қаржыны, бөлшек сауданы, өндірісті және тіпті денсаулық сақтауды қоса алғанда, әртүрлі секторларда көбірек қолданылуда.
Деректер ғалымдары, машиналық оқыту инженерлері және жасанды интеллект инженерлері өсіп келе жатқан компаниялардың сұранысына ие.
Мүмкіндігін білу машина оқыту ML немесе MLOps өрістерінде жұмыс істегіңіз келсе, менеджерлер мен рекрутерлерді жалдау сізге бере алатын операциялық сұхбат сұрақтары маңызды.
Сіз өзіңіздің арманыңыздағы жұмысқа орналасу жолында жұмыс істеп жатқанда, осы посттағы кейбір MLOps сұхбат сұрақтарына қалай жауап беру керектігін біле аласыз.
1. MLOps дегенді қалай түсінесіз?
ML үлгілерін пайдалану тақырыбы - бұл Machine Learning Operations деп аталатын MLOps фокусы, AI/DS/ML анағұрлым негізгі аренасында дамып келе жатқан өріс.
MLOps деп аталатын бағдарламалық жасақтама жасау тәсілі мен мәдениетінің негізгі мақсаты машиналық оқыту/деректер туралы ғылым модельдерін құруды және оларды кейіннен іске қосуды (Ops) біріктіру болып табылады.
Кәдімгі DevOps және MLOps белгілі бір ұқсастықтарды бөліседі, бірақ MLOps дәстүрлі DevOps-тен айтарлықтай ерекшеленеді.
MLOps деректерге назар аудара отырып, күрделіліктің жаңа деңгейін қосады, ал DevOps негізінен күйді көрсете алмайтын код пен бағдарламалық құрал шығарылымдарын іске қосуға бағытталған.
ML, Data және Ops тіркесімі MLOps-ке оның жалпы атауын береді (машиналық оқыту, деректер инженериясы және DevOps).
2. Деректер ғалымдары, деректер инженерлері және ML инженерлері бір-бірінен қалай ерекшеленеді?
Бұл, менің ойымша, фирмаға байланысты. Деректерді тасымалдауға және түрлендіруге, сондай-ақ оны сақтауға арналған ортаны деректер инженерлері құрастырады.
Деректер ғалымдары деректерді талдау және қорытындылар жасау үшін ғылыми және статистикалық әдістерді қолданудың сарапшылары, соның ішінде қазіргі тенденцияларға негізделген болашақ мінез-құлық туралы болжам жасау.
Бағдарламалық жасақтама инженерлері бірнеше жыл бұрын операцияларды зерттеп, орналастыру инфрақұрылымын басқарды. Екінші жағынан, операциялық топтар инфрақұрылымды код ретінде пайдалану кезінде дамуды зерттеді. DevOps позициясы осы екі ағынмен жасалды.
MLOps сол санатта Деректер ғалымы және деректер инженері. Деректер инженерлері модельдің өмірлік циклдерін қолдауға және ағымдағы оқыту үшін құбыр желілерін жасауға қажетті инфрақұрылым туралы білім алуда.
Деректерді зерттеушілер өздерінің модельдерін орналастыру және балл қою мүмкіндіктерін дамытуға ұмтылады.
Өндіріс деңгейіндегі деректер құбырын ML инженерлері өңделмеген деректерді деректер ғылымының үлгісіне қажет енгізуге түрлендіретін, үлгіні орналастыратын және іске қосатын және төменгі ағындық жүйелерге баллдық деректер жинағын шығаратын инфрақұрылымды пайдалана отырып құрастырады.
Деректер инженерлері де, деректер ғалымдары да ML инженері бола алады.
3. MLOps-тің ModelOps және AIOps-тен айырмашылығы неде?
Соңынан ұшын құрастыру кезінде машинаны оқыту алгоритмдері, MLOps — деректерді жинауды, деректерді алдын ала өңдеуді, үлгі жасауды, өндірісте үлгіні орналастыруды, өндірістегі үлгіні бақылауды және үлгіні мерзімді жаңартуды қамтитын DevOps қолданбасы.
Ережеге негізделген үлгілер сияқты кез келген алгоритмдердің толық орындалуын өңдеуде DevOps пайдалану ModelOps ретінде белгілі.
AI операциясы нөлден бастап AI қолданбаларын жасау үшін DevOps принциптерін қолданады.
4. MLOps артықшылықтарының кейбірін айта аласыз ба?
- Деректер ғалымдары мен MLOps әзірлеушілері үлгілердің оқытылуына және дұрыс бағалануына көз жеткізу үшін сынақтарды жылдам қайта іске қоса алады, өйткені MLOps MDLC (модельді әзірлеу өмірлік циклі) ішіндегі тапсырмалардың/қадамдардың барлығын немесе көпшілігін автоматтандыруға көмектеседі. Қосымша рұқсаттар деректер мен модельді нұсқалау.
- MLOps идеяларын іс жүзінде қолдану деректер инженерлері мен деректер ғалымдарына үлгілердің дамуын экспоненциалды түрде жеделдететін өңделген және таңдалған деректер жиындарына шектеусіз қол жеткізуге мүмкіндік береді.
- Деректерді зерттеушілер, егер ағымдағы итерация модельдер мен деректер жиынын нұсқалау мүмкіндігінің арқасында үмітті ақтамаса, жақсы орындалған үлгіге қайта оралады, бұл модель аудитінің ізін айтарлықтай жақсартады.
- MLOps әдістері DevOps-қа қатты сүйенетіндіктен, олар сонымен қатар бірқатар CI/CD концепцияларын қамтиды, бұл кодтың сапасы мен сенімділігі.
5. MLOps компоненттерін айта аласыз ба?
жобалау: MLOps дизайнды ойлауды қамтиды. Мәселенің сипатынан бастап, гипотезаларды тексеру, архитектура және орналастыру
Модельдік құрылыс: Модельді тестілеу және тексеру осы қадамның бөлігі болып табылады, сонымен қатар деректерді инженерия құбырларымен және машиналық оқытудың ең жақсы жүйелерін орнатуға арналған эксперименттермен бірге.
операциялар: Үлгі операциялардың бөлігі ретінде жүзеге асырылуы және үнемі тексеріліп, бағалануы керек. Содан кейін CI/CD процестері бақыланады және оркестрлеу құралын пайдалана бастайды.
6. Деректер туралы ғылымды пайдалану қандай қауіптерге әкеледі?
- Модельді компания бойынша масштабтау қиын.
- Ескертусіз модель өшеді және жұмысын тоқтатады.
- Көбінесе үлгілердің дәлдігі уақыт өте нашарлайды.
- Модель әрі қарай зерттелмейтін нақты бақылауға негізделген дәл емес болжамдар жасайды.
- Деректер ғалымдары модельдерді де сақтауы керек, бірақ олар қымбат.
- Бұл тәуекелдерді азайту үшін MLOps қолданылуы мүмкін.
7. Модельдік дрейф дегеніміз не екенін түсіндіре аласыз ба?
Модельдің шығару фазасының өнімділігі (нақты дүние деректерін пайдалану) оның жаттығу кезеңінің өнімділігінен нашарлағанда, бұл модель дрейфі ретінде белгілі, сонымен қатар идеялардың дрейфі (тарихи, белгіленген деректерді пайдалану) деп аталады.
Модельдің өнімділігі жаттығу және қызмет көрсету кезеңдерімен салыстырғанда қисық, сондықтан «тренинг/қызмет көрсету қисаюы» деп аталады.
Көптеген факторлар, соның ішінде:
- Деректерді таратудың негізгі жолы өзгерді.
- Тренинг аз ғана санаттарға арналды, алайда жаңа ғана орын алған экологиялық ауысым тағы бір саланы қосты.
- NLP қиындықтарында нақты дүние деректерінде оқу деректеріне қарағанда сандық белгілердің пропорционалды емес үлкен саны бар.
- COVID-19 эпидемиясы кезінде жиналған деректерде айтарлықтай нашар нәтиже күтетін COVID-XNUMX алдындағы деректерге негізделген модель сияқты күтпеген оқиғалар.
Модельдің дрейфін анықтау үшін үлгі өнімділігін үздіксіз бақылау әрқашан қажет.
Модельді қайта даярлау әрдайым дерлік үлгі өнімділігінің тұрақты төмендеуі кезінде көмек ретінде қажет; төмендеу себебін анықтау және тиісті емдеу процедураларын қолдану қажет.
8. Сіздің ойыңызша, MLOps қанша түрлі жолмен қолданылуы мүмкін?
MLOps қолданудың үш әдісі бар:
MLOps деңгейі 0 (Қолмен өңдеу): Бұл деңгейде деректерді дайындау, талдау және оқытуды қоса алғанда, барлық қадамдар қолмен орындалады. Әрбір кезең қолмен, сондай-ақ бірінен екіншісіне көшу керек.
Негізгі шарт - деректер туралы ғылым тобыңыз жиі жаңартылмайтын үлгілердің аз ғана санын басқарады.
Нәтижесінде Үздіксіз интеграция (CI) немесе Үздіксіз орналастыру (CD) жоқ және кодты сынау әдетте сценарийді орындауға немесе жазу кітапшасын орындауға біріктірілген, орналастыру микросервисте орындалады. REST API.
MLOps деңгейі 1 (ML құбырын автоматтандыру): ML процесін автоматтандыру арқылы мақсат үлгіні (КТ) үздіксіз оқыту болып табылады. Осы жолмен үздіксіз үлгіні болжау қызметін жеткізуді орындауға болады.
Бүкіл оқу құбырын орналастыруымыз белсенді конвейер триггерлеріне негізделген жаңа деректерді пайдалана отырып, модельдің өндірісте автоматты түрде оқытылуын қамтамасыз етеді.
MLOps деңгейі 2 (CI/CD құбырын автоматтандыру): Ол MLOps деңгейінен бір қадам жоғары. Өндірістегі құбырларды жылдам және сенімді түрде жаңартқыңыз келсе, күшті автоматтандырылған CI/CD жүйесі қажет:
- Сіз бастапқы кодты жасайсыз және CI кезеңінде көптеген сынақтарды орындайсыз. Бумалар, орындалатын файлдар және артефактілер кейінірек қолданылатын кезеңнің нәтижелері болып табылады.
- CI кезеңі арқылы жасалған артефактілер CD қадамы кезінде мақсатты ортаға орналастырылады. Қайта қаралған үлгіні енгізуі бар орналастырылған құбыр жолы кезеңнің нәтижесі болып табылады.
- Құбыр эксперименттің жаңа итерациясын бастамас бұрын, деректер ғалымдары деректер мен үлгіні талдау кезеңін әлі де қолмен орындауы керек.
9. Статикалық орналастыруды динамикалық орналастырудан не ажыратады?
Модель офлайн режимде оқытылады Статикалық орналастыру. Басқаша айтқанда, біз модельді дәл бір рет жаттықтырамыз, содан кейін оны біраз уақыт пайдаланамыз. Модель жергілікті түрде үйретілгеннен кейін ол сақталады және нақты уақыттағы болжамдарды жасау үшін пайдалану үшін серверге жіберіледі.
Содан кейін модель орнатылатын қолданбалы бағдарламалық құрал ретінде таратылады. иллюстрация ретінде сұраулардың пакеттік ұпайларын беруге мүмкіндік беретін бағдарлама.
Модель онлайн режимінде оқытылады Динамикалық орналастыру. Яғни, жүйеге үнемі жаңа деректер қосылып отырады және оны есепке алу үшін модель үздіксіз жаңартылып отырады.
Нәтижесінде сұраныс бойынша серверді пайдаланып болжам жасай аласыз. Осыдан кейін модель пайдаланушы сұрауларына жауап беретін API соңғы нүктесі ретінде жеткізілу арқылы пайдалануға беріледі. Колба немесе FastAPI.
10. Өндірістік сынақтардың қандай әдістерін білесіз?
Пакеттік тестілеу: Жаттығу ортасынан басқа параметрде сынақ жүргізу арқылы ол үлгіні тексереді. Дәлдік, RMSE және т.б. сияқты таңдау көрсеткіштерін пайдалану арқылы топтамалық тестілеу үлгі қорытындысын тексеру үшін деректер үлгілерінің тобында орындалады.
Пакеттік тестілеу сынақ сервері, қашықтағы сервер немесе бұлт сияқты әртүрлі есептеу платформаларында жүзеге асырылуы мүмкін. Әдетте, үлгі нысан ретінде жүктелетін және сынақ деректерінен шығарылатын серияланған файл ретінде беріледі.
A / B тестілеу: Ол маркетингтік науқандарды талдау үшін, сондай-ақ қызметтерді (веб-сайттар, мобильді қосымшалар және т.б.) жобалау үшін жиі пайдаланылады.
Компания немесе операциялар негізінде статистикалық тәсілдер өндірісте қай модель жақсы жұмыс істейтінін анықтау үшін A/B тестілеу нәтижелерін талдау үшін қолданылады. Әдетте, A/B тестілеу келесі жолмен жүзеге асырылады:
- Тікелей немесе нақты уақыттағы деректер екі жиынтыққа бөлінеді немесе сегменттеледі, А жиыны және В жинағы.
- A жинағы деректері ескірген үлгіге жіберіледі, ал B жиыны деректері жаңартылған үлгіге жіберіледі.
- Бизнесті пайдалану жағдайына немесе процестеріне байланысты жаңа үлгінің (В үлгісі) ескі үлгіден (А үлгісі) асып түсетінін анықтау үшін үлгі өнімділігін (мысалы, дәлдік, дәлдік және т.б.) бағалау үшін бірнеше статистикалық тәсілдерді пайдалануға болады.
- Содан кейін біз статистикалық гипотезаны тексереміз: Нөлдік гипотеза жаңа үлгінің бақыланатын бизнес көрсеткіштерінің орташа мәніне әсер етпейтінін айтады. Альтернативті гипотеза бойынша жаңа модель мониторингтік бизнес көрсеткіштерінің орташа мәнін арттырады.
- Соңында біз жаңа үлгінің кейбір бизнес KPI көрсеткіштерін айтарлықтай жақсартуға әкелетінін бағалаймыз.
Көлеңке немесе сахналық сынақ: Үлгі өндірісте (сақтау ортасы) пайдаланбас бұрын өндіріс ортасының көшірмесінде бағаланады.
Бұл нақты уақыттағы деректермен модельдің өнімділігін анықтау және модельдің тұрақтылығын тексеру үшін өте маңызды. Өндіріс құбырымен бірдей деректерді шығару және әзірленген тармақты немесе кезеңдік серверде сыналатын үлгіні жеткізу арқылы жүзеге асырылады.
Жалғыз кемшілігі - өңдеу тармағының нәтижесінде кезеңдік серверде ешқандай бизнес таңдау жасалмайды немесе соңғы пайдаланушыларға көрінбейді.
Үлгінің тұрақтылығы мен өнімділігі сәйкес көрсеткіштерді пайдалана отырып, кезең ортасының нәтижелерін пайдалану арқылы статистикалық түрде бағаланады.
11. Ағынды өңдеудің сериялық өңдеуден айырмашылығы неде?
Біз екі өңдеу әдісін пайдалана отырып, нақты уақыттағы болжамдарды жасау үшін қолданатын сипаттамалармен басқара аламыз: пакеттік және ағындық.
Пакеттік процесс нақты уақыттағы болжамдарды жасау үшін пайдаланылатын белгілі бір нысан үшін алдыңғы уақыттағы мүмкіндіктер.
- Мұнда біз офлайн режимінде қарқынды функция есептеулерін жасай аламыз және деректерді жылдам қорытынды жасауға дайындай аламыз.
- Ерекшеліктер, алайда, олар бұрын алдын ала анықталған жас. Сіздің болжамыңыз соңғы оқиғаларға негізделген болса, бұл үлкен кемшілік болуы мүмкін. (Мысалы, алаяқтық транзакцияларды мүмкіндігінше тез анықтау.)
Белгілі бір нысан үшін нақты уақыттағы ағындық мүмкіндіктерімен қорытынды берілген кірістер жиынында ағынды өңдеуде жүзеге асырылады.
- Мұнда модельге нақты уақыттағы, ағындық мүмкіндіктерді беру арқылы біз дәлірек болжам ала аламыз.
- Дегенмен, ағынды өңдеу және деректер ағындарын (Кафка, Кинесис және т.б.) қолдау үшін қосымша инфрақұрылым қажет. (Apache Flink, Beam және т.б.)
12. Training Service Skew дегенді қалай түсінесіз?
Қызмет көрсету кезіндегі өнімділік пен жаттығу кезіндегі өнімділік арасындағы алшақтық жаттығуға қызмет көрсететін қиғаштық деп аталады. Бұл қисаю келесі факторлардың әсерінен туындауы мүмкін:
- Қызмет көрсету және оқыту үшін құбырлар арасындағы деректерді өңдеу жолындағы айырмашылық.
- Деректердің жаттығуыңыздан қызметіңізге ауысуы.
- Сіздің алгоритміңіз бен үлгіңіз арасындағы кері байланыс арнасы.
13. Үлгілік реестр дегенді қалай түсінесіз?
Модельдер тізілімі үлгі жасаушылар өндірісте пайдалануға жарамды үлгілерді жариялай алатын орталық репозиторий болып табылады.
Әзірлеушілер тізілім арқылы бизнестегі барлық үлгілердің қызмет ету мерзімін басқару үшін басқа топтармен және мүдделі тараптармен бірлесіп жұмыс істей алады. Оқытылған үлгілерді деректер зерттеушісі үлгі тізіліміне жүктеп салуы мүмкін.
Үлгілер тізілімде болғаннан кейін сынауға, тексеруге және өндіріске енгізуге дайындалады. Бұған қоса, кез келген біріктірілген қолданба немесе қызмет арқылы жылдам қол жеткізу үшін оқытылған үлгілер үлгі тізілімдерінде сақталады.
Үлгіні сынау, бағалау және өндіріске енгізу үшін, бағдарламалық жасақтама әзірлеушілер және рецензенттер оқытылған үлгілердің ең жақсы нұсқасын (бағалау критерийлеріне негізделген) тез таниды және таңдай алады.
14. Үлгілік тізілімнің артықшылықтарын ашып айта аласыз ба?
Төменде модель тізілімінің модельдің өмірлік циклін басқаруды жеңілдететін кейбір жолдары берілген:
- Орналастыруды жеңілдету үшін оқытылған үлгілер үшін орындалу уақыты талаптары мен метадеректерді сақтаңыз.
- Оқытылған, орналастырылған және ескірген үлгілеріңіз орталықтандырылған, іздеуге болатын репозиторийде тіркелуі, бақылануы және нұсқасы болуы керек.
- Өндіріс үлгісін үздіксіз жеткізуге, оқытуға және біріктіруге мүмкіндік беретін автоматтандырылған құбыр желілерін жасаңыз.
- Сахналық ортада жаңадан үйретілген үлгілерді (немесе сынақ үлгілерін) қазіргі уақытта өндірісте жұмыс істейтін үлгілермен (чемпион үлгілері) салыстырыңыз.
15. Champion-Challenger техникасының жұмысын түсіндіре аласыз ба?
Champion Challenger әдісі арқылы өндірісте әртүрлі операциялық шешімдерді сынауға болады. Сіз маркетинг контекстінде A/B тестілеу туралы естіген шығарсыз.
Мысалы, сіз екі түрлі тақырып жолын жазып, электрондық пошта науқанының ашық жылдамдығын арттыру үшін оларды мақсатты демографияңызға кездейсоқ тарата аласыз.
Жүйе электрондық поштаның жұмысын (яғни, электрондық поштаны ашу әрекетін) тақырып жолына қатысты тіркейді, бұл қайсысы ең тиімді екенін анықтау үшін әрбір тақырып жолының ашық жылдамдығын салыстыруға мүмкіндік береді.
Champion-Challenger осыған байланысты A/B тестімен салыстыруға болады. Әр нәтижені бағалау үшін шешім қабылдау логикасын пайдалана аласыз және таңдауға келу үшін әртүрлі әдістермен тәжірибе жасай отырып, ең тиімдісін таңдай аласыз.
Ең сәтті модель чемпионға сәйкес келеді. Бірінші үміткер мен үміткерлердің сәйкес тізімі енді чемпионның орнына бірінші орындау кезеңінде бар барлық нәрсе.
Чемпионды әрі қарай жұмыс қадамдарын орындау үшін жүйе таңдайды.
Қатысушылар бір-біріне қарама-қарсы тұрады. Жаңа чемпионды ең үлкен нәтиже көрсеткен үміткер анықтайды.
Чемпион-челленджерді салыстыру процесіне қатысты тапсырмалар төменде толығырақ берілген:
- Бәсекелес модельдердің әрқайсысын бағалау.
- Қорытынды ұпайларды бағалау.
- Жеңімпазды анықтау үшін бағалау нәтижелерін салыстыру.
- Жаңа чемпионды мұрағатқа қосу
16. MLOps өмірлік циклінің кәсіпорын деңгейіндегі қолданбаларын сипаттаңыз?
Машиналық оқыту үлгілері өндіріске ену үшін машиналық оқытуды тек итерациялық эксперимент ретінде қарастыруды тоқтатуымыз керек. MLOps - бұл бағдарламалық жасақтаманың машиналық оқытумен бірлестігі.
Дайын нәтижені осылай елестету керек. Сондықтан технологиялық өнімнің коды сыналған, функционалды және модульдік болуы керек.
MLOps үлгінің өндіріске дейін процесте сақталуын қоспағанда, әдеттегі машиналық оқыту ағынымен салыстырылатын қызмет ету мерзіміне ие.
Содан кейін MLOps инженерлері өндірістегі үлгі сапасының көзделіп отырғанына көз жеткізу үшін осыны қадағалайды.
Міне, бірнеше MLOps технологиялары үшін пайдалану жағдайлары:
- Үлгі тізілімдері: ол солай көрінеді. Үлкенірек топтар үлгі тізілімдерінде нұсқа үлгілерін сақтайды және бақылайды. Тіпті алдыңғы нұсқаға оралу - бұл опция.
- Мүмкіндіктер қоймасы: Үлкенірек деректер жинақтарымен жұмыс істегенде, нақты тапсырмалар үшін аналитикалық деректер жиындарының және ішкі жиындардың әртүрлі нұсқалары болуы мүмкін. Функциялар дүкені - бұл бұрынғы жұмыстардың немесе басқа командалардың деректерді дайындау жұмысын пайдаланудың озық, талғампаз тәсілі.
- Метадеректерге арналған қоймалар: Сурет және мәтін деректері сияқты құрылымдалмаған деректер сәтті пайдаланылса, метадеректерді өндіріс барысында дұрыс бақылау өте маңызды.
қорытынды
Көп жағдайда сұхбат беруші жүйені іздейтінін, ал кандидат шешімді іздейтінін есте ұстаған жөн.
Біріншісі сіздің техникалық дағдыларыңызға негізделген, ал екіншісі сіздің құзыреттілігін көрсету үшін қолданатын әдіс туралы.
Интервьюерге мәселені қалай бағалап, шешуді қалайтыныңызды жақсырақ түсінуге көмектесу үшін MLOps сұхбат сұрақтарына жауап беру кезінде бірнеше процедураларды орындау керек.
Олардың концентрациясы дұрыс реакциядан гөрі дұрыс емес реакцияға көбірек түседі. Шешім оқиғаны баяндайды және сіздің жүйеңіз сіздің біліміңіз бен қарым-қатынас қабілетіңіздің ең жақсы көрінісі болып табылады.
пікір қалдыру