Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
- 1. Çfarë kuptoni me MLOps?
- 2. Si ndryshojnë nga njëri-tjetri shkencëtarët e të dhënave, inxhinierët e të dhënave dhe inxhinierët ML?
- 3. Çfarë i dallon MLOps nga ModelOps dhe AIOps?
- 4. A mund të më thoni disa nga përfitimet e MLOps?
- 5. A mund të më tregoni komponentët e MLOps?
- 6. Çfarë rreziqesh vijnë nga përdorimi i shkencës së të dhënave?
- 7. A mund të shpjegoni, çfarë është modeli drift?
- 8. Sipas mendimit tuaj, sa mënyra të ndryshme mund të aplikohen MLOs?
- 9. Çfarë e ndan vendosjen statike nga vendosja dinamike?
- 10. Për cilat teknika të testimit të prodhimit jeni në dijeni?
- 11. Çfarë e dallon përpunimin në rrjedhë nga përpunimi në grup?
- 12. Çfarë kuptoni me Training Serving Skew?
- 13. Çfarë kuptoni me Regjistrin Model?
- 14. A mund të elaboroni në lidhje me përfitimet e Regjistrit Model?
- 15. A mund të shpjegoni punimet e teknikës Champion-Challenger?
- 16. Përshkruani aplikacionet në nivel ndërmarrje të ciklit jetësor të MLOps?
- Përfundim
Kompanitë po përdorin teknologjitë në zhvillim si inteligjenca artificiale (AI) dhe mësimi i makinerive (ML) më shpesh për të rritur aksesin e publikut ndaj informacionit dhe shërbimeve.
Këto teknologji po përdoren gjithnjë e më shumë në një sërë sektorësh, duke përfshirë bankat, financat, shitjen me pakicë, prodhimtarinë dhe madje edhe kujdesin shëndetësor.
Shkencëtarët e të dhënave, inxhinierët e mësimit të makinerive dhe inxhinierët në inteligjencën artificiale janë të kërkuar nga një numër në rritje i kompanive.
Duke ditur të mundshmen Mësimi makinë Pyetjet e intervistës së operacionit që mund t'ju parashtrojnë menaxherët e punësimit dhe rekrutuesit janë thelbësore nëse dëshironi të punoni në fushat e ML ose MLOps.
Ju mund të mësoni se si t'u përgjigjeni disa pyetjeve të intervistës MLOps në këtë postim ndërsa punoni për të gjetur punën tuaj të ëndrrave.
1. Çfarë kuptoni me MLOps?
Tema e operacionalizimit të modeleve ML është fokusi i MLOps, i njohur gjithashtu si Operacionet e Mësimit të Makinerisë, një fushë në zhvillim brenda arenës më të madhe AI/DS/ML.
Qëllimi kryesor i qasjes dhe kulturës së inxhinierisë softuerike të njohur si MLOps është të integrojë krijimin e modeleve të mësimit të makinerive/shkencës së të dhënave dhe operacionalizimin e tyre pasues (Ops).
DevOps konvencionale dhe MLOps ndajnë disa ngjashmëri, megjithatë, MLOps gjithashtu ndryshojnë shumë nga DevOps tradicionale.
MLOps shton një shtresë të re kompleksiteti duke u fokusuar në të dhëna, ndërsa DevOps kryesisht fokusohet në funksionalizimin e kodit dhe lëshimeve të softuerit që nuk mund të jenë të gjendjes.
Kombinimi i ML, Data dhe Ops është ajo që i jep MLOps emrin e tij të përbashkët (mësimi i makinerisë, inxhinieria e të dhënave dhe DevOps).
2. Si ndryshojnë nga njëri-tjetri shkencëtarët e të dhënave, inxhinierët e të dhënave dhe inxhinierët ML?
Ndryshon, për mendimin tim, në varësi të firmës. Mjedisi për transportin dhe transformimin e të dhënave, si dhe ruajtjen e tyre, është ndërtuar nga inxhinierët e të dhënave.
Shkencëtarët e të dhënave janë ekspertë në përdorimin e teknikave shkencore dhe statistikore për të analizuar të dhënat dhe për të nxjerrë përfundime, duke përfshirë bërjen e parashikimeve për sjelljen e ardhshme bazuar në tendencat që ekzistojnë tani.
Inxhinierët e softuerit po studionin operacionet dhe menaxhonin infrastrukturën e vendosjes disa vite më parë. Ekipet e Ops, nga ana tjetër, po studionin zhvillimin duke përdorur infrastrukturën si kod. Një pozicion DevOps u prodhua nga këto dy rryma.
MLOps është në të njëjtën kategori si Shkencëtar të dhënash dhe Inxhinier i të Dhënave. Inxhinierët e të dhënave po fitojnë njohuri për infrastrukturën e nevojshme për të mbështetur ciklet e jetës së modeleve dhe për të krijuar tubacione për trajnime të vazhdueshme.
Shkencëtarët e të dhënave kërkojnë të zhvillojnë aftësitë e tyre të vendosjes së modelit dhe vlerësimit.
Një tubacion i të dhënave të shkallës së prodhimit është ndërtuar nga inxhinierët ML duke përdorur infrastrukturën që transformon të dhënat e papërpunuara në hyrjen e nevojshme nga një model i shkencës së të dhënave, pret dhe ekzekuton modelin dhe nxjerr një grup të dhënash të shënuar në sistemet e rrjedhës së poshtme.
Të dy inxhinierët e të dhënave dhe shkencëtarët e të dhënave janë të aftë të bëhen inxhinierë ML.
3. Çfarë i dallon MLOps nga ModelOps dhe AIOps?
Kur ndërtohet nga fundi në fund algoritme të mësimit të makinerisë, MLOps është një aplikacion DevOps që përfshin mbledhjen e të dhënave, përpunimin paraprak të të dhënave, krijimin e modelit, vendosjen e modelit në prodhim, monitorimin e modelit në prodhim dhe përmirësimin periodik të modelit.
Përdorimi i DevOps në trajtimin e të gjithë implementimit të çdo algoritmi, siç janë Modelet e bazuara në rregulla, njihet si ModelOps.
AI Ops po përdor parimet e DevOps për të krijuar aplikacione AI nga e para.
4. A mund të më thoni disa nga përfitimet e MLOps?
- Shkencëtarët e të dhënave dhe zhvilluesit e MLOps mund të rinisin shpejt provat për të siguruar që modelet të trajnohen dhe vlerësohen siç duhet pasi MLOps ndihmon në automatizimin e të gjitha ose shumicën e detyrave/hapave në MDLC (cikli i jetës së zhvillimit të modelit). Për më tepër lejon versionimi i të dhënave dhe modelit.
- Vënia në praktikë e ideve MLOps u mundëson Inxhinierëve të të Dhënave dhe Shkencëtarëve të të Dhënave të kenë akses të pakufizuar në grupet e të dhënave të kultivuara dhe të kuruara, gjë që përshpejton në mënyrë eksponenciale zhvillimin e modeleve.
- Shkencëtarët e të dhënave do të jenë në gjendje të kthehen në modelin që performoi më mirë nëse përsëritja aktuale nuk i përmbush pritshmëritë falë aftësisë për të versionuar modelet dhe grupet e të dhënave, gjë që do të përmirësojë ndjeshëm gjurmën e auditimit të modelit.
- Meqenëse metodat MLOps mbështeten fuqishëm në DevOps, ato përfshijnë gjithashtu një numër konceptesh CI/CD, gjë që përmirëson cilësinë dhe besueshmërinë e kodit.
5. A mund të më tregoni komponentët e MLOps?
Projektimi: MLO-të përfshijnë shumë mendimin e dizajnit. Duke filluar me natyrën e çështjes, duke testuar hipotezat, arkitekturën dhe vendosjen
Ndërtesa model: Testimi dhe vlefshmëria e modelit janë pjesë e këtij hapi, së bashku me tubacionet e inxhinierisë së të dhënave dhe eksperimentimin për të vendosur sistemet më të mira të mësimit të makinerive.
operacionet: Modeli duhet të zbatohet si pjesë e operacioneve dhe të kontrollohet dhe vlerësohet vazhdimisht. Më pas proceset CI/CD monitorohen dhe fillojnë duke përdorur një mjet orkestrimi.
6. Çfarë rreziqesh vijnë nga përdorimi i shkencës së të dhënave?
- Është e vështirë për të shkallëzuar modelin në të gjithë kompaninë.
- Pa paralajmërim, modeli fiket dhe ndalon funksionimin.
- Kryesisht, saktësia e modeleve përkeqësohet me kalimin e kohës.
- Modeli bën parashikime të pasakta bazuar në një vëzhgim specifik që nuk mund të shqyrtohet më tej.
- Shkencëtarët e të dhënave gjithashtu duhet të mbajnë modele, por ato janë të kushtueshme.
- MLO-të mund të përdoren për të reduktuar këto rreziqe.
7. A mund të shpjegoni, çfarë është modeli drift?
Kur performanca e fazës së konkluzionit të një modeli (duke përdorur të dhëna të botës reale) përkeqësohet nga performanca e fazës së trajnimit, kjo njihet si zhvendosja e modelit, e njohur gjithashtu si zhvendosja e idesë (duke përdorur të dhëna historike, të etiketuara).
Performanca e modelit është e zhdrejtë në krahasim me fazat e trajnimit dhe servirjes, prandaj emri "treni/shërbej i anuar".
Faktorë të shumtë, duke përfshirë:
- Mënyra themelore e shpërndarjes së të dhënave ka ndryshuar.
- Trajnimi u fokusua në një numër të vogël kategorish, megjithatë, një ndryshim mjedisor që sapo u bë shtoi një fushë tjetër.
- Në vështirësitë NLP, të dhënat e botës reale kanë një sasi disproporcionale më të madhe të shenjave të numrave sesa të dhënat e trajnimit.
- Dukuritë e papritura, si p.sh. një model i ndërtuar mbi të dhënat e para-COVID-it që parashikohet të performojë dukshëm më keq në të dhënat e mbledhura gjatë epidemisë COVID-19.
Monitorimi i vazhdueshëm i performancës së modelit kërkohet gjithmonë për të identifikuar zhvendosjen e modelit.
Rikualifikimi i modelit kërkohet pothuajse gjithmonë si një ilaç kur ka një rënie të vazhdueshme në performancën e modelit; duhet të identifikohet arsyeja e rënies dhe të përdoren procedurat e duhura të trajtimit.
8. Sipas mendimit tuaj, sa mënyra të ndryshme mund të aplikohen MLOs?
Ekzistojnë tre metoda për zbatimin e MLO-ve:
Niveli i MLOps 0 (Procesi manual): Në këtë nivel, të gjithë hapat—përfshirë përgatitjen, analizën dhe trajnimin e të dhënave—kryhen manualisht. Çdo fazë duhet të kryhet me dorë, si dhe kalimi nga njëra në tjetrën.
Premisa themelore është se ekipi juaj i shkencës së të dhënave menaxhon vetëm një numër të vogël modelesh që nuk përditësohen shpesh.
Si rezultat, nuk ka integrim të vazhdueshëm (CI) ose vendosje të vazhdueshme (CD), dhe testimi i kodit zakonisht integrohet në ekzekutimin e skriptit ose në ekzekutimin e fletores, me vendosjen që ndodh në një mikroshërbim me një REST API.
MLOps niveli 1 (automatizimi i tubacionit ML): Duke automatizuar procesin e ML, objektivi është të trajnohet vazhdimisht modeli (CT). Në këtë mënyrë mund të kryeni ofrimin e shërbimit të parashikimit të modelit të vazhdueshëm.
Vendosja jonë e një tubacioni të tërë trajnimi siguron që modeli të trajnohet automatikisht në prodhim duke shfrytëzuar të dhëna të reja bazuar në ndezësit aktivë të tubacionit.
MLOps niveli 2 (automatizimi i tubacionit CI/CD): Shkon një hap mbi nivelin e MLOps. Kërkohet një sistem i fortë i automatizuar CI/CD nëse doni të përditësoni tubacionet në prodhim shpejt dhe me besueshmëri:
- Ju krijoni kodin burimor dhe kryeni teste të shumta përgjatë fazës CI. Paketat, ekzekutuesit dhe artefaktet janë rezultatet e skenës, të cilat do të vendosen në një kohë të mëvonshme.
- Artefaktet e krijuara nga faza CI vendosen në mjedisin e synuar gjatë hapit të CD-së. Një tubacion i vendosur me zbatimin e modelit të rishikuar është rezultati i skenës.
- Përpara se tubacioni të fillojë një përsëritje të re të eksperimentit, shkencëtarët e të dhënave duhet të bëjnë ende me dorë fazën e analizës së të dhënave dhe modelit.
9. Çfarë e ndan vendosjen statike nga vendosja dinamike?
Modeli është trajnuar jashtë linje për Vendosja statike. Me fjalë të tjera, ne e trajnojmë modelin saktësisht një herë dhe më pas e përdorim atë për një kohë. Pasi modeli të jetë trajnuar në nivel lokal, ai ruhet dhe dërgohet në server për t'u përdorur për të prodhuar parashikime në kohë reale.
Modeli më pas shpërndahet si softuer aplikacioni i instalueshëm. një program që lejon vlerësimin e kërkesave në grup, si ilustrim.
Modeli është trajnuar online për Vendosja dinamike. Kjo do të thotë, të dhëna të reja po shtohen vazhdimisht në sistem, dhe modeli përditësohet vazhdimisht për t'i llogaritur ato.
Si rezultat, ju mund të bëni parashikime duke përdorur një server sipas kërkesës. Pas kësaj, modeli vihet në përdorim duke u furnizuar si një pikë fundore API që reagon ndaj pyetjeve të përdoruesve, duke përdorur një kornizë ueb si p.sh. Flask ose FastAPI.
10. Për cilat teknika të testimit të prodhimit jeni në dijeni?
Testimi i grupeve: Duke kryer testimin në një mjedis të ndryshëm nga ai i mjedisit të tij të trajnimit, ai verifikon modelin. Duke përdorur metrika të zgjedhura, të tilla si saktësia, RMSE, etj., testimi i grupit bëhet në një grup mostrash të dhënash për të verifikuar përfundimin e modelit.
Testimi i grupit mund të kryhet në një sërë platformash kompjuterike, të tilla si një server testimi, një server në distancë ose cloud. Në mënyrë tipike, modeli ofrohet si një skedar i serializuar, i cili ngarkohet si një objekt dhe nxirret nga të dhënat e testit.
A / B testimi: Përdoret shpesh për të analizuar fushatat e marketingut, si dhe për dizajnimin e shërbimeve (faqet e internetit, aplikacionet celulare, etj.).
Bazuar në kompaninë ose operacionet, qasjet statistikore përdoren për të analizuar rezultatet e testimit A/B për të vendosur se cili model do të performojë më mirë në prodhim. Zakonisht, testimi A/B bëhet në mënyrën e mëposhtme:
- Të dhënat e drejtpërdrejta ose në kohë reale ndahen ose segmentohen në dy grupe, grupi A dhe grupi B.
- Të dhënat e grupit A i dërgohen modelit të vjetëruar, ndërsa të dhënat e grupit B i dërgohen modelit të përditësuar.
- Në varësi të rastit ose proceseve të përdorimit të biznesit, disa qasje statistikore mund të përdoren për të vlerësuar performancën e modelit (për shembull, saktësia, saktësia, etj.) për të përcaktuar nëse modeli i ri (modeli B) tejkalon modelin e vjetër (modeli A).
- Më pas bëjmë testimin e hipotezave statistikore: Hipoteza zero thotë se modeli i ri nuk ka asnjë efekt në vlerën mesatare të treguesve të biznesit që monitorohen. Sipas hipotezës alternative, modeli i ri rrit vlerën mesatare të treguesve të monitorimit të biznesit.
- Së fundi, ne vlerësojmë nëse modeli i ri rezulton në një përmirësim të konsiderueshëm në KPI të caktuara të biznesit.
Një test në hije ose skenë: Një model vlerësohet në një dublikatë të një mjedisi prodhimi përpara se të përdoret në prodhim (mjedisi i skenës).
Kjo është thelbësore për përcaktimin e performancës së modelit me të dhëna në kohë reale dhe vërtetimin e elasticitetit të modelit. kryhet duke nxjerrë të njëjtat të dhëna si tubacioni i prodhimit dhe duke dhënë degën e zhvilluar ose një model për t'u testuar në një server të skenës.
E vetmja pengesë është se asnjë zgjedhje biznesi nuk do të bëhet në serverin e skenës ose e dukshme për përdoruesit fundorë si rezultat i degës së zhvillimit.
Rezistenca dhe performanca e modelit do të vlerësohen statistikisht duke përdorur rezultatet e mjedisit të skenës duke përdorur metrikat e duhura.
11. Çfarë e dallon përpunimin në rrjedhë nga përpunimi në grup?
Ne mund të manipulojmë karakteristikat që përdorim për të prodhuar parashikimet tona në kohë reale duke përdorur dy metoda të përpunimit: grup dhe transmetim.
Procesi i grumbullit karakteristika nga një pikë e mëparshme në kohë për një objekt specifik, i cili më pas përdoret për të gjeneruar parashikime në kohë reale.
- Këtu, ne jemi në gjendje të bëjmë llogaritjet intensive të veçorive jashtë linje dhe të kemi të dhëna të përgatitura për përfundime të shpejta.
- Veçoritë, megjithatë, një moshë që kur ishin të paracaktuara në të kaluarën. Kjo mund të jetë një pengesë e madhe nëse prognoza juaj bazohet në dukuritë e fundit. (Për shembull, identifikimi i transaksioneve mashtruese sa më shpejt të jetë e mundur.)
Me veçori transmetimi pothuajse në kohë reale për një entitet specifik, përfundimi kryhet në përpunimin e transmetimit në një grup të caktuar hyrjesh.
- Këtu, duke i dhënë modelit në kohë reale veçori të transmetimit, ne mund të marrim parashikime më të sakta.
- Megjithatë, kërkohet infrastrukturë shtesë për përpunimin e rrjedhës dhe për të ruajtur rrjedhat e të dhënave (Kafka, Kinesis, etj). (Apache Flink, Beam, etj.)
12. Çfarë kuptoni me Training Serving Skew?
Pabarazia midis performancës gjatë shërbimit dhe performancës gjatë stërvitjes njihet si animi i shërbimit të stërvitjes. Kjo shtrembërim mund të shkaktohet nga faktorët e mëposhtëm:
- Një ndryshim në mënyrën se si i trajtoni të dhënat midis tubacioneve për shërbim dhe trajnim.
- Një zhvendosje në të dhënat nga trajnimi juaj në shërbimin tuaj.
- Një kanal reagimi midis algoritmit dhe modelit tuaj.
13. Çfarë kuptoni me Regjistrin Model?
Regjistri i Modeleve është një depo qendrore ku krijuesit e modeleve mund të publikojnë modele që janë të përshtatshme për përdorim në prodhim.
Zhvilluesit mund të bashkëpunojnë me ekipe të tjera dhe palë të interesuara për të menaxhuar jetëgjatësinë e të gjitha modeleve brenda biznesit duke përdorur regjistrin. Modelet e trajnuara mund të ngarkohen në regjistrin e modeleve nga një shkencëtar i të dhënave.
Modelet përgatiten për testim, vërtetim dhe vendosje në prodhim pasi të jenë në regjistër. Për më tepër, modelet e trajnuara ruhen në regjistrat e modeleve për akses të shpejtë nga çdo aplikacion ose shërbim i integruar.
Për të testuar, vlerësuar dhe vendosur modelin në prodhim, zhvilluesit e softuerit dhe rishikuesit mund të njohin shpejt dhe të zgjedhin vetëm versionin më të mirë të modeleve të trajnuara (bazuar në kriteret e vlerësimit).
14. A mund të elaboroni në lidhje me përfitimet e Regjistrit Model?
Më poshtë janë disa mënyra se si regjistri i modelit thjeshton menaxhimin e ciklit të jetës së modelit:
- Për ta bërë më të lehtë vendosjen, ruani kërkesat e kohës së ekzekutimit dhe meta të dhënat për modelet tuaja të trajnuara.
- Modelet tuaja të trajnuara, të vendosura dhe në pension duhet të regjistrohen, gjurmohen dhe versionohen në një depo të centralizuar dhe të kërkueshme.
- Krijoni tubacione të automatizuara që mundësojnë shpërndarjen, trajnimin dhe integrimin e vazhdueshëm të modelit tuaj të prodhimit.
- Krahasoni modelet e sapo trajnuara (ose modelet sfiduese) në mjedisin e skenës me modelet që aktualisht janë duke operuar në prodhim (modele kampione).
15. A mund të shpjegoni punimet e teknikës Champion-Challenger?
Është e mundur të testohen vendime të ndryshme operacionale në prodhim duke përdorur teknikën Champion Challenger. Ju ndoshta keni dëgjuar për testimin A/B në kontekstin e marketingut.
Për shembull, ju mund të shkruani dy linja të veçanta subjekti dhe t'i shpërndani ato në mënyrë të rastësishme në demografinë tuaj të synuar në mënyrë që të maksimizoni normën e hapur për një fushatë emaili.
Sistemi regjistron performancën e një emaili (d.m.th., veprimi i hapjes së emailit) në lidhje me rreshtin e tij të subjektit, duke ju lejuar të krahasoni normën e hapjes së secilit rresht për të përcaktuar se cila është më efektive.
Champion-Challenger është i krahasueshëm me testimin A/B në këtë drejtim. Ju mund të përdorni logjikën e vendimit për të vlerësuar çdo rezultat dhe për të zgjedhur atë më efektivin ndërsa eksperimentoni me metoda të ndryshme për të arritur në një zgjedhje.
Modeli më i suksesshëm lidhet me kampionin. Sfiduesi i parë dhe lista përkatëse e sfiduesve tani janë gjithçka që është e pranishme në fazën e parë të ekzekutimit në vend të kampionit.
Kampioni zgjidhet nga sistemi për ekzekutimet e mëtejshme të hapave të punës.
Sfiduesit janë në kontrast me njëri-tjetrin. Më pas, kampioni i ri përcaktohet nga sfiduesi që jep rezultatet më të mëdha.
Detyrat e përfshira në procesin e krahasimit kampion-sfidues janë renditur më poshtë në më shumë detaje:
- Vlerësimi i secilit prej modeleve rivale.
- Vlerësimi i rezultateve përfundimtare.
- Krahasimi i rezultateve të vlerësimit për të vendosur sfiduesin fitues.
- Shtimi i kampionit të freskët në arkiv
16. Përshkruani aplikacionet në nivel ndërmarrje të ciklit jetësor të MLOps?
Ne duhet të ndalojmë së konsideruari mësimin e makinerive si vetëm një eksperiment përsëritës në mënyrë që modelet e mësimit të makinerive të hyjnë në prodhim. MLOps është bashkimi i inxhinierisë softuerike me mësimin e makinerive.
Rezultati i përfunduar duhet të imagjinohet si i tillë. Prandaj, kodi për një produkt teknologjik duhet të jetë i testuar, funksional dhe modular.
MLOps ka një jetëgjatësi që është e krahasueshme me një rrjedhë konvencionale të mësimit të makinerive, me përjashtim të faktit që modeli mbahet në proces deri në prodhim.
Inxhinierët MLOps më pas e mbajnë një sy në këtë për t'u siguruar që cilësia e modelit në prodhim është ajo që synohet.
Këtu janë disa raste përdorimi për disa nga teknologjitë MLOps:
- Regjistrat e modeleve: Është ajo që duket të jetë. Ekipet më të mëdha ruajnë dhe mbajnë gjurmët e modeleve të versioneve në regjistrat e modeleve. Edhe kthimi në versionin e mëparshëm është një opsion.
- Ruajtja e veçorive: Kur kemi të bëjmë me grupe më të mëdha të dhënash, mund të ketë versione të dallueshme të grupeve të të dhënave analitike dhe nëngrupeve për detyra specifike. Një dyqan funksionesh është një mënyrë moderne dhe me shije për të përdorur punën e përgatitjes së të dhënave nga ekzekutimet e mëparshme ose edhe nga ekipe të tjera.
- Ruajtja e meta të dhënave: Është thelbësore të monitorohen saktë të dhënat gjatë prodhimit, nëse të dhënat e pastrukturuara, si të dhënat e figurës dhe tekstit, do të përdoren me sukses.
Përfundim
Është thelbësore të kihet parasysh se, në shumicën e rasteve, intervistuesi kërkon një sistem, ndërsa kandidati kërkon një zgjidhje.
E para bazohet në aftësitë tuaja teknike, ndërsa e dyta ka të bëjë me metodën që përdorni për të demonstruar kompetencën tuaj.
Ka disa procedura që duhet të ndiqni kur u përgjigjeni pyetjeve të intervistës së MLOps për të ndihmuar intervistuesin të kuptojë më mirë se si synoni të vlerësoni dhe trajtoni problemin në fjalë.
Përqendrimi i tyre është më shumë tek reagimi i gabuar sesa tek ai i duhuri. Një zgjidhje tregon një histori dhe sistemi juaj është ilustrimi më i mirë i njohurive dhe kapacitetit tuaj për komunikim.
Lini një Përgjigju