На модель: с чего начать и что нужно, чтобы стать фотомоделью

Содержание

Развертывание с помощью Azure Resource Manager и классическая модель развертывания — Azure Resource Manager

  • Статья
  • Чтение занимает 9 мин
  • Участники: 6

Были ли сведения на этой странице полезными?

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

В этой статье

Примечание

Сведения в этой статье применимы только при миграции из классической модели развертывания в развертывание Azure Resource Manager.

В этой статье содержатся сведения о классической модели развертывания и модели развертывания с помощью Azure Resource Manager. Модель развертывания с помощью Azure Resource Manager и классическая модель представляют собой два разных способа развертывания решений Azure и управления ими. При работе с ними применяются два разных набора API, и развернутые ресурсы могут содержать важные различия. Эти две модели несовместимы друг с другом. Различия между ними описываются в этой статье.

Чтобы упростить развертывание и управление ресурсами, корпорация Майкрософт рекомендует использовать Resource Manager для всех новых ресурсов. И для повторного развертывания существующих ресурсов рекомендуется также по возможности использовать Resource Manager. Используя облачные службы, можно перенести свое решение в облачные службы (расширенная поддержка).

Если вы еще не работали с Resource Manager, то сначала рекомендуется ознакомиться с терминологией в статье Общие сведения об Azure Resource Manager.

История моделей развертывания

Изначально Azure предоставлял только классическую модель развертывания. В этой модели ресурсы использовались отдельно, и их нельзя было сгруппировать. Вместо этого требовалось вручную отслеживать ресурсы, которые использовались для создание решения или приложения, а затем соответствующим образом управлять ими. Чтобы развернуть решение, требовалось либо создать каждый ресурс отдельно с помощью портала, либо создать скрипт для развертывания всех ресурсов в установленном порядке. Удаление решения выполнялось путем удаления каждого ресурса по отдельности. Применение и обновление политик контроля доступа также было связано с определенными трудностями. И наконец, невозможно было применить теги к ресурсам, чтобы задать им условия, которые позволяют выполнять мониторинг ресурсов и управлять выставлением счетов.

С появлением Resource Manager (в 2014 г.) было добавлено понятие группы ресурсов. Группа ресурсов — это контейнер для ресурсов с общим жизненным циклом. Модель развертывания диспетчера ресурсов предоставляет несколько преимуществ.

  • Вы можете осуществлять развертывание, управление и мониторинг всех служб вашего решения как единой группы вместо того, чтобы работать с ними по отдельности.
  • Вы можете повторно развертывать решение на протяжении всего его жизненного цикла и гарантировать, что ресурсы развертываются в согласованном состоянии.
  • Вы можете применить контроль доступа ко всем ресурсам в группе, и эти политики будут автоматически применяться ко всем новым ресурсам, добавленным в группу.
  • Для логического упорядочивания всех ресурсов в вашей подписке к ним можно применять теги.
  • Для определения инфраструктуры решения можно использовать нотацию объектов JavaScript (JSON). Файл JSON представляет собой шаблон Resource Manager.
  • Вы можете определять зависимости между ресурсами, чтобы их развертывание выполнялось в правильном порядке.

При появлении диспетчера ресурсов все ресурсы были добавлены в группы ресурсов по умолчанию. Теперь при классическом развертывании ресурсы будут автоматически создаваться в группе ресурсов, заданной для этой службы по умолчанию. Указывать ее не нужно. Но только принадлежность к группе ресурсов не означает, что ресурс был преобразован в модель Resource Manager.

Общие сведения о поддержке моделей развертывания

Существуют три сценария, о которых важно знать:

  1. Облачные службы (классические) не поддерживают модель развертывания с помощью Resource Manager. Облачные службы (расширенная поддержка) поддерживают модель развертывания с помощью Resource Manager.
  2. Виртуальные машины, учетные записи хранения и виртуальные сети поддерживают как модель развертывания с помощью Resource Manager, так и классическую модель.
  3. Все остальные службы Azure поддерживают модель Resource Manager.

Для виртуальных машин, учетных записей хранения и виртуальных сетей, если ресурс был создан при помощи классического развертывания, необходимо продолжать работать с ним с помощью классических операций. Если виртуальная машина, учетная запись хранения или виртуальная сеть созданы с помощью модели развертывания Resource Manager, они поддерживают операции Resource Manager. Это различие следует учитывать, если в подписке содержатся как ресурсы, созданные в классической модели развертывания, так и ресурсы, созданные с помощью Resource Manager. Это сочетание ресурсов может привести к непредвиденным результатам, так как эти ресурсы не поддерживают одни и те же операции.

В некоторых случаях с помощью команды Resource Manager можно получить сведения о ресурсе, созданном с помощью классического развертывания, или выполнить административные задачи, такие как перемещение классического ресурса в другую группу ресурсов. Но эти случаи не должны создавать впечатление, что этот тип поддерживает операции Resource Manager. Например, предположим, что имеется группа ресурсов, содержащая виртуальную машину, которая была создана с помощью классического развертывания. Если выполнить следующую команду Resource Manager PowerShell:

Get-AzResource -ResourceGroupName ExampleGroup -ResourceType Microsoft.ClassicCompute/virtualMachines

Она возвращает виртуальную машину:

Name              : ExampleClassicVM
ResourceId        : /subscriptions/{guid}/resourceGroups/ExampleGroup/providers/Microsoft.ClassicCompute/virtualMachines/ExampleClassicVM
ResourceName      : ExampleClassicVM
ResourceType      : Microsoft.ClassicCompute/virtualMachines
ResourceGroupName : ExampleGroup
Location          : westus
SubscriptionId    : {guid}

Однако командлет Resource Manager Get-AzVM возвращает только виртуальные машины, развернутые с помощью Resource Manager. Следующая команда не вернет виртуальную машину, созданную с помощью классического развертывания.

Get-AzVM -ResourceGroupName ExampleGroup

Теги поддерживаются только ресурсами, созданными с помощью диспетчера ресурсов. К классическим ресурсам невозможно применить теги.

Изменения для вычислительных, сетевых ресурсов и ресурсов хранения

На следующей схеме показаны вычислительные, сетевые ресурсы и ресурсы хранения, развернутые с помощью Resource Manager.

SRP: поставщик ресурсов хранилища, CRP: поставщик ресурсов вычислений, NRP: поставщик сетевых ресурсов

Обратите внимание на следующие связи между ресурсами:

  • Все ресурсы существуют в одной группе ресурсов.
  • Виртуальная машина зависит от определенной учетной записи хранения, определенной в поставщике ресурсов хранилища для хранения ее дисков в хранилище BLOB-объектов (обязательном).
  • Виртуальная машина ссылается на конкретную сетевую карту, определенную в поставщике сетевых ресурсов (обязательно), и группу доступности, определенную в поставщике вычислительных ресурсов (необязательно).
  • Сетевая карта ссылается на назначенный виртуальной машине IP-адрес (обязательно), подсеть виртуальной сети для виртуальной машины (обязательно) и группу сетевой безопасности (необязательно).
  • Подсеть в виртуальной сети ссылается на группу сетевой безопасности (необязательную).
  • Экземпляр подсистемы балансировки нагрузки ссылается на внутренний пул IP-адресов, которые включают сетевую карту виртуальной машины (необязательно), и ссылается на общедоступный или частный IP-адрес (необязательно) подсистемы балансировки нагрузки.

Ниже перечислены компоненты и их связи для классического развертывания.

Классическое решение для размещения виртуальной машины включает в себя следующие компоненты:

  • Облачные службы (классические) работают как контейнер для размещения виртуальных машин (вычислений). Виртуальным машинам автоматически предоставляется сетевая карта и IP-адрес, назначаемый Azure. Кроме того, облачная служба содержит экземпляр внешней подсистемы балансировки нагрузки, общедоступный IP-адрес и конечные точки по умолчанию, чтобы разрешить трафик удаленного рабочего стола и удаленный трафик PowerShell для виртуальных машин на основе Windows, а также трафик Secure Shell (SSH) для виртуальных машин на основе Linux.
  • Обязательная учетная запись хранения, в которой хранятся виртуальные жесткие диски виртуальной машины, включая диск операционной системы, а также временные и дополнительные диски данных (хранилище).
  • Необязательная виртуальная сеть, выступающая в качестве дополнительного контейнера, в котором можно создать структуру подсетей и назначить подсеть, в которой находится виртуальная машина (сеть).

В следующей таблице описаны изменения во взаимодействии поставщиков вычислительных, сетевых ресурсов и ресурсов хранения:

Элемент Классический Resource Manager
Облачная служба для виртуальных машин Облачная служба представляла собой контейнер для хранения виртуальных машин, которым требовались доступность использования на платформе и балансировка нагрузки. Облачная служба больше не является объектом, необходимым для создания виртуальной машины в новой модели.
Виртуальные сети Создание виртуальной сети для виртуальной машины является необязательным. Если виртуальная сеть включена, то ее невозможно развернуть с помощью Resource Manager. Для виртуальной машины необходима виртуальная сеть, развернутая с помощью Resource Manager.
Учетные записи хранения Для виртуальной машины необходима учетная запись хранения, в которой хранятся виртуальные жесткие диски для операционной системы, а также временные и дополнительные диски данных. Для виртуальной машины необходима учетная запись хранения для хранения ее дисков в хранилище BLOB-объектов.
Группы доступности Доступность на платформе указывалась путем задания одного и того же параметра AvailabilitySetName на виртуальных машинах. Максимальное число доменов сбоя — 2. Группа доступности — это ресурс, предоставляемый поставщиком Microsoft.Compute. Виртуальные машины, требующие высокого уровня доступности, должны быть включены в группу доступности. Теперь максимальное число доменов сбоя — 3.
Территориальные группы Территориальные группы требовались для создания виртуальных сетей. Но с появлением региональных виртуальных сетей необходимость в них отпала. Для упрощения концепция территориальных групп больше не применяется в интерфейсах API, предоставляемых в Azure Resource Manager.
Балансировка нагрузки При создании облачных служб предоставляется скрытая подсистема балансировки нагрузки для развернутых виртуальных машин. Подсистема балансировки нагрузки — это ресурс, предоставляемый поставщиком Microsoft.Network. Основной сетевой интерфейс виртуальных машин, для которых необходимо сбалансировать нагрузку, должен ссылаться на подсистему балансировки нагрузки. Подсистемы балансировки нагрузки могут быть внутренними или внешними. Экземпляр подсистемы балансировки нагрузки ссылается на пул внутренних IP-адресов, который включают сетевую карту виртуальной машины (необязательно), и ссылается на общедоступный или частный IP-адрес (необязательно) подсистемы балансировки нагрузки.
Виртуальный IP-адрес При добавлении виртуальной машины в облачную службу облачные службы получают виртуальный IP-адрес по умолчанию. Виртуальный IP-адрес — это адрес, связанный со скрытой подсистемой балансировки нагрузки. Общедоступный IP-адрес — это ресурс, предоставляемый поставщиком Microsoft.Network. Общедоступный IP-адрес может быть статическим (зарезервированным) или динамическим. Динамические общедоступные IP-адреса могут быть назначены подсистеме балансировки нагрузки. Их можно защитить с помощью групп безопасности.
Зарезервированный IP-адрес Вы можете зарезервировать IP-адрес в Azure и связать его с облачной службой, чтобы убедиться, что его можно назначить. Общедоступный IP-адрес можно создать в статическом режиме, который предлагает те же возможности, что и зарезервированный IP-адрес.
Отдельный общедоступный IP-адрес для каждой виртуальной машины Общедоступные IP-адреса можно также связать с виртуальной машиной напрямую. Общедоступный IP-адрес — это ресурс, предоставляемый поставщиком Microsoft.Network. Общедоступный IP-адрес может быть статическим (зарезервированным) или динамическим.
Конечные точки Чтобы входные конечные точки служили в качестве открытых элементов, обеспечивающих подключение, в определенных портах, их необходимо было настроить в виртуальной машине. Один из распространенных способов подключения к виртуальным машинам — это настройка входных конечных точек. В подсистеме балансировки нагрузки можно настроить правила преобразования сетевых адресов (NAT) для входящих подключений, чтобы получить ту же возможность включения конечных точек в определенных портах для подключения к виртуальным машинам.
DNS-имя Облачная служба получит скрытое глобальное уникальное DNS-имя. Например: mycoffeeshop.cloudapp.net. DNS-имена являются необязательными параметрами, которые можно указать в ресурсе общедоступного IP-адреса. Формат полного доменного имени — <domainlabel>.<region>.cloudapp.azure.com.
Сетевые интерфейсы Первичный и вторичный сетевой интерфейс и их свойства были определены в качестве конфигурации сети виртуальной машины. Сетевой интерфейс — это ресурс, предоставляемый поставщиком Microsoft.Network. Жизненный цикл сетевого интерфейса не связан с виртуальной машиной. Он ссылается на назначенный виртуальной машине IP-адрес (обязательный), подсеть виртуальной сети для виртуальной машины (обязательную) и группу сетевой безопасности (необязательную).

Сведения о подключении виртуальных сетей с помощью различных моделей развертывания см. в статье Создание подключения между виртуальными сетями из разных моделей развертывания с помощью портала.

Миграция с классической модели развертывания на модель Resource Manager

Дополнительные сведения о переходе с классической модели развертывания на модель Resource Manager см. в следующих источниках:

  1. Техническое руководство по поддерживаемому платформой переносу из классической модели в модель Azure Resource Manager
  2. Поддерживаемый платформой перенос ресурсов IaaS из классической модели в модель Azure Resource Manager
  3. Перенос ресурсов IaaS из классической модели в модель Azure Resource Manager с помощью Azure PowerShell
  4. Перенос ресурсов IaaS из классического развертывания в развертывание с помощью Azure Resource Manager с использованием Azure CLI

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я создать виртуальную машину с помощью Resource Manager для развертывания в виртуальной сети, которая создана с помощью классической модели развертывания?

Такая конфигурация не поддерживается. Невозможно развернуть виртуальную машину с помощью Resource Manager в виртуальной сети, созданной с помощью классической модели развертывания.

Могу ли я создать виртуальную машину с помощью Resource Manager, применив пользовательский образ, который создан с помощью классической модели развертывания?

Такая конфигурация не поддерживается. Но вы можете скопировать файлы виртуального жесткого диска из учетной записи хранения, созданной с помощью классической модели развертывания, и добавить их в новую учетную запись, созданную с помощью Resource Manager.

Как использование новых ресурсов влияет на квоту моей подписки?

Квоты для виртуальных машин, виртуальных сетей и учетных записей хранения, созданных с помощью Azure Resource Manager, используются отдельно от других квот. Каждая подписка получает квоты для создания ресурсов с помощью новых интерфейсов API. Подробнее о дополнительных квотах см. здесь.

Могу ли я продолжить использовать свои автоматизированные сценарии для подготовки виртуальных машин, виртуальных сетей и учетных записей хранения с помощью новых интерфейсов API Resource Manager?

Все автоматизированные сценарии и сценарии, созданные вами, продолжают действовать в существующих виртуальных машинах и виртуальных сетях, созданных в режиме управления службами Azure. Тем не менее эти сценарии необходимо обновить, чтобы использовать новую схему создания тех же ресурсов в режиме Resource Manager.

Где можно найти примеры шаблонов диспетчера ресурсов Azure?

Полный набор начальных шаблонов можно найти в разделе шаблонов быстрого запуска для Azure Resource Manager.

Дальнейшие действия

Тонкая настройка и хостинг Hugging Face BERT моделей на Amazon SageMaker

Оригинал статьи: ссылка (Eddie Pick, Senior Startup Solutions Architect и Dhawalkumar Patel, Startup Senior Solutions Architect)

Несколько лет назад начала расти популярность архитектуры deep-learning нейронных сетей «трансформер» для построения моделей обработки естественных языков (NLP). Адаптация архитектуры «трансформер» в таких моделях, как BERT, RoBERTa, T5, GPT-2 и DistilBERT, превосходит предыдущие модели NLP в широком круге задач, таких как классификация текста, ответы на вопросы, обобщение и генерация текста. Эти модели экспоненциально увеличивались в размерах от нескольких миллионов параметров до нескольких сотен миллиардов параметров. По мере увеличения числа параметров модели увеличивается и вычислительная инфраструктура, необходимая для обучения этих моделей.

Для обучения и оптимизации подобных моделей требуется значительное количество времени, навыков и вычислительных ресурсов.

К сожалению, эта сложность не позволяет большинству организаций эффективно использовать эти модели, либо они не используют их вообще. Не было бы продуктивнее, если бы вы могли начать с предварительно обученной версии и сразу же приступить к работе? Это бы также позволило вам тратить больше времени на решение бизнес-задач.

В этом посте показано, как использовать Amazon SageMaker и Hugging Face для тонкой настройки предварительно обученной модели BERT и развертывания ее в качестве конечной точки управляемого вывода в SageMaker.

Общие сведения

Hugging Face — это технологический стартап с активным open source сообществом, который способствовал внедрению моделей на основе трансформеров во всем мире. Ранее в этом году было объявлено о сотрудничестве между Hugging Face и AWS, чтобы компаниям было проще использовать модели машинного обучения (ML) и быстрее получать модели с современными возможностями обработки текстов. В рамках этого сотрудничества Hugging Face использует AWS в качестве предпочтительного поставщика облачных сервисов для предоставления сервисов своим клиентам. В числе готовых моделей в репозитории Hugging Face есть и большое количество моделей на русском языке.

Чтобы помочь нашим общим клиентам начать работу, Hugging Face и AWS представили новые контейнеры глубокого обучения Hugging Face (DLC), которые упрощают обучение и развертывание моделей с использованием трансформеров Hugging Face на SageMaker. DLC полностью интегрированы с библиотеками распределенного обучения SageMaker для более быстрого обучения моделей с использованием Accelerated Computing инстансов последнего поколения, доступных в Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). С SageMaker Python SDK вы можете обучать и развертывать свои модели с помощью одной строчки кода, что позволяет вашим командам быстрее перейти от идеи к работающему решению. Чтобы развернуть модели Hugging Face в SageMaker, вы можете использовать DLC Hugging Face с новым Hugging Face Inference Toolkit. С новыми Hugging Face Inference DLC вы можете развернуть свои модели для инференса с помощью еще одной строчки кода или выбрать из более чем 10 000 предварительно обученных моделей, включая модели с поддержкой русского языка, доступных в Hugging Face Hub, и развернуть их с помощью SageMaker, чтобы легко создавать готовые к использованию конечные точки, которые легко масштабируются с помощью встроенных средств мониторинга и безопасности корпоративного уровня.

Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются специалисты по обработке данных в проектах NLP, является нехватка обучающих данных; для обучения модели часто используется всего несколько тысяч примеров текстовых данных с проставленными людьми метками. Однако современные задачи NLP с глубоким обучением требуют большого количества размеченных данных. Одним из способов решения этой проблемы является использование трансферного обучения. Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором предварительно обученная модель, например, предварительно обученная модель ResNet для классификации изображений, используется повторно в качестве отправной точки для другой, но связанной проблемы. Повторное использование параметров из предварительно обученных моделей позволяет значительно сэкономить время и затраты на обучение. Модель BERT была обучена на данных BookCorpus и английской Википедии, которые содержат 800 млн слов и 2500 млн слов соответственно. Обучение BERT с нуля было бы непомерно дорого. Воспользовавшись преимуществами трансферного обучения, вы можете быстро настроить BERT для другого варианта использования с относительно небольшим объемом обучающих данных, чтобы получить самые продвинутые результаты для типичных задач NLP, таких, как классификация текстов и ответы на вопросы.

В этом посте мы покажем вам, как использовать DLC SageMaker Hugging Face, сделать тонкую настройку предварительно обученной модели BERT и развернуть её в SageMaker как управляемую конечную точку HTTP для инференса.

Работа с моделями Hugging Face в SageMaker

В этом примере используются трансформеры и датасеты от Hugging Face вместе с SageMaker для тонкой настройки предварительно обученной модели на базе трансформеров для бинарной классификации текста и развертывание этой модели для инференса.

Для демонстрации здесь используется модель DistilBERT — небольшая, быстрая, дешевая и легкая модель на основе трансформеров и архитектуре BERT. Дистилляция знаний в ней была сделана на этапе предварительного обучения, чтобы уменьшить размер модели BERT на 40%. Заранее обученная модель доступна в библиотеке transformers из Hugging Face.

Вы доработаете эту предварительно обученную модель с помощью датасета Amazon Reviews Polarity, который содержит около 35 миллионов отзывов от клиентов Amazon, и сможете классифицировать отзыв как положительный или отрицательный. Отзывы были собраны в 1995—2013 годах и включают информацию о продукте и пользователях, рейтинги и текстовые комментарии. Он доступен как датасет amazon_polarity на Hugging Face.

Подготовка данных

В этом примере подготовка данных проста, поскольку непосредственно из Hugging Face вы используете библиотеку datasets для загрузки и предварительной обработки датасета amazon_polarity.

Ниже приведен пример данных:

dataset_name = 'amazon_polarity'

train_dataset, test_dataset = load_dataset(dataset_name, split=['train', 'test'])
train_dataset = train_dataset.shuffle().select(range(10000)) # We're limiting the dataset size to speed up the training during the demo
test_dataset = test_dataset.shuffle().select(range(2000))

Метка 1 означает положительный отзыв, а 0 — отрицательный отзыв. Ниже приведен пример положительного отзыва:

{'content': 'Little Slow on Review.. I only get to read at Dr Appts and other type breaks in day.Worth the read and I can understand mind set of why book is popular in war zones.I would suggest it to anyone that enjoys military reading..',
 'label': 1,
 'title': 'Soild Number 1 Book In Iraq and Afganastan'}

Ниже приведен пример негативного отзыва:

{'content': 'I just received and needs a couple more clicks on my head to fit correct. And if I try to turn dial to tighten, the release is on top of dial and I keep pressing it and it gets loose again. I dont know why they designed it with points on the dial. It starts to hurt my thumb if I try to tighten. I bought this cause the light weight but sticker on helmet says 298 g the description says 255. This sucks..',
 'label': 0,
 'title': 'Feels heavy.'}

Как показано на следующей визуализации, набор данных уже хорошо сбалансирован и дальнейшая предварительная обработка не требуется.

Модели на основе трансформеров в целом, и BERT и DistilBERT в частности, используют токенизацию. Это означает, что слово может быть разбито на одно или несколько подслов, на которые ссылается словарь модели. Например, предложение «Меня зовут Мария» обозначается как [CLS] Меня зовут Мари # #я [SEP], которое представлено вектором [101, 1422, 1271, 1110, 27859, 2328, 102]. Hugging Face предоставляет серию предварительно обученных токенизаторов для разных моделей.

Чтобы импортировать токенизатор для DistilBERT, используйте следующий код:

tokenizer_name = 'distilbert-base-cased'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)

Этот токенизатор используется для токенизации тренировочного и тестового датасетов, а затем конвертирует их в формат PyTorch, используемый во время обучения. См. следующий код:

# Helper function to get the content to tokenize
def tokenize(batch):
    return tokenizer(batch['content'], padding='max_length', truncation=True)

# Tokenize
train_dataset = train_dataset.map(tokenize, batched=True, batch_size=len(train_dataset))
test_dataset = test_dataset.map(tokenize, batched=True, batch_size=len(test_dataset))

# Set the format to PyTorch
train_dataset.rename_column_("label", "labels")
train_dataset.set_format('torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels'])
test_dataset.rename_column_("label", "labels")
test_dataset.set_format('torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels'])

После обработки данных вы загружаете их в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) для обучения:

import botocore
from datasets.filesystems import S3FileSystem

# Upload to S3
s3 = S3FileSystem()
s3_prefix = f'samples/datasets/{dataset_name}'
training_input_path = f's3://{sess.default_bucket()}/{s3_prefix}/train'
train_dataset.save_to_disk(training_input_path,fs=s3)
test_input_path = f's3://{sess.default_bucket()}/{s3_prefix}/test'
test_dataset.save_to_disk(test_input_path,fs=s3)

print(f'Uploaded training data to {training_input_path}')
print(f'Uploaded testing data to {test_input_path}')

Обучение с помощью Hugging Face Estimator

Вам нужен Hugging Face Estimtor, чтобы создать Training Job в SageMaker. Estimator полностью берет на себя процесс обучения в SageMaker. В Estimator вы определяете, какой скрипт тонкой настройки следует использовать как entry_point, какой instance_type следует использовать и какие гиперпараметры нужно передать.

Гиперпараметры могут быть следующими:

  • Количество эпох
  • Размер пакета
  • Название модели
  • Название токенизатора
  • Выходной каталог

Скрипт обучения использует имя модели и название токенизатора для загрузки предварительно обученной модели и токенизатора из Hugging Face:

huggingface_estimator = HuggingFace(entry_point='train.py',
                            source_dir='./scripts',
                            instance_type='ml.p3.2xlarge',
                            instance_count=1,
                            role=role,
                            transformers_version='4.6.1',
                            pytorch_version='1.7.1',
                            py_version='py36',
                            hyperparameters = hyperparameters)

Когда вы создаете Training Job в SageMaker, SageMaker позаботится о следующем:

  • Запуск и управление всеми необходимыми вычислительными инстансами с помощью контейнера huggingface
  • Загрузка предоставленного скрипта тонкой настройки train.py
  • Загрузка данных из sagemaker_session_bucket в контейнер в каталог /opt/ml/input/data

Затем он запускает Training Job, выполнив следующую команду:

/opt/conda/bin/python train.py --epochs 10 --model_name distilbert-base-cased --token_name distilbert-base-cased--train_batch_size 1024

Гиперпараметры, заданные в Estimator, передаются как именованные аргументы.

SageMaker предоставляет полезные возможности по настройке среды обучения с помощью различных переменных среды, включая следующие:

  • SM_MODEL_DIR — Строка, представляющая путь, по которому обучающее задание записывает артефакты модели. После обучения артефакты из этого каталога загружаются в Amazon S3, для того чтобы после модель можно было где-то разместить.
  • SM_NUM_GPUS — Целое число, представляющее количество графических процессоров, доступных для хоста.
  • SM_CHANNEL_XXXX — Строка, представляющая путь к каталогу, содержащему входные данные для указанного канала. Например, если в вызове функции fit объекта Estimator указать два входных канала, называемых train и test, будут установлены переменные окружения SM_CHANNEL_TRAIN и SM_CHANNEL_TEST.

Начните тренировку с помощью функции fit:

huggingface_estimator.fit({'train': training_input_path, 'test': test_input_path}, wait=False, job_name=training_job_name )

По завершении обучения метрики можно нарисовать на графике.

Архитектура для разворачивания модели Hugging Face на SageMaker для инференса

Hugging Face Inference Toolkit for SageMaker — это библиотека с открытым исходным кодом для разворачивания моделей Hugging Face на основе трансформеров на SageMaker. В нем используется SageMaker Inference Toolkit для запуска сервера с моделью, который отвечает за обработку запросов на инференс. SageMaker Inference Toolkit использует Multi Model Server (MMS) для разворачивания ML. Он загружает MMS с конфигурацией и настройками, которые делают его совместимым с SageMaker и позволяют вам настраивать важные параметры производительности, такие как количество обработчиков на модель, в зависимости от потребностей вашего сценария.

MMS — это фреймворк с открытым исходным кодом для разворачивания ML моделей с гибким и простым в использовании инструментом для разворачивания моделей глубокого обучения, обученных с использованием любого фреймворка ML/DL. Вы можете использовать CLI для сервера MMS или предварительно настроенные образы Docker для запуска службы, которая настраивает конечные точки HTTP для обработки запросов на инференс моделей. Он также предоставляет подключаемый бэкэнд, который поддерживает подключаемый пользовательский бэкенд-обработчик, в котором вы можете реализовать свой собственный алгоритм.

Вы можете развернуть тонко настроенные или предварительно обученные модели с DLC Hugging Face на SageMaker, используя Hugging Face Inference Toolkit для SageMaker без необходимости написания каких-либо пользовательских функций инференса. Вы также можете настроить инференс, предоставив свой собственный скрипт для инференса и переопределяя методы по умолчанию в HuggingFaceHandlerService. Это можно сделать, переопределяя методы input_fun (), output_fn (), predict_fn (), model_fn () или transform_fn ().

На следующей диаграмме показана анатомия конечной точки инференса SageMaker Hugging Face.

Как показано в архитектуре, MMS слушает порт, принимает входящий запрос на инференс и перенаправляет его процессу Python для дальнейшей обработки. В MMS используется фронтенд сервер на базе Java, который использует инфраструктуру клиентского сервера NIO под названием Netty. Платформа Netty обеспечивает лучшую пропускную способность, меньшую задержку и меньшее потребление ресурсов, минимизирует ненужные копии в памяти и позволяет использовать гибко настраиваемую модель потоков — один поток или один или несколько пулов потоков. Можно точно настроить конфигурацию MMS, включая количество потоков Netty, количество рабочих процессов на модель, размер очереди заданий, время ожидания ответа, конфигурацию JVM и т. д., изменив файл конфигурации MMS. Дополнительные сведения см. в разделе Расширенная настройка.

MMS перенаправляет запрос на инференс в обработчик по умолчанию, предоставленный SageMaker Hugging Face, или в пользовательский скрипт. Обработчик по умолчанию SageMaker Hugging Face использует Hugging Face pipeline abstraction API для выполнения предсказаний для моделей с использованием соответствующей базовой платформы глубокого обучения, а именно PyTorch или TensorFlow. В зависимости от типа настроенного инстанса EC2, конвейер использует устройства CPU или GPU для выполнения инференса и возврата ответа клиенту через фронтенд сервер MMS. Вы можете настроить переменные среды для точной настройки SageMaker Hugging Face Inference Toolkit. Кроме того, вы можете точно настроить стандартную конфигурацию Hugging Face.

Разворачивание тонко настроенной модели BERT для инференса

Чтобы развернуть вашу тонко настроенную модель для инференса, выполните следующие шаги:

1. Определите модель Hugging Face, используя следующий код:

from sagemaker.huggingface.model import HuggingFaceModel

# create Hugging Face Model Class
huggingface_model = sagemaker.huggingface.HuggingFaceModel(
env={ 'HF_TASK':'sentiment-analysis' },
model_data=huggingface_estimator.model_data,
role=role, # iam role with permissions to create an Endpoint
transformers_version="4.6.1", # transformers version used
pytorch_version="1.7.1", # pytorch version used
py_version='py36', # python version
)

2. Разверните конечную точку инференса для этой тонко настроенной модели:

# deploy model to SageMaker Inference
predictor = huggingface_model.deploy(
initial_instance_count=1,
instance_type="ml.g4dn.xlarge"
)

3. После развертывания, проверьте модель с помощью следующего кода:

data = {
"inputs": "This is a very good product!"
}

# request
predictor.predict(data)

Результатом является положительный (LABEL_1) для 99.88%.

Полностью решение доступно в репозитории GitHub.

Очистка

После завершения экспериментов с этим проектом запустите predictor.delete_endpoint(), чтобы удалить конечную точку.

Заключение

В этом посте показано, как тонко настроить предварительно обученную модель на базе трансформеров посредством датасета с помощью SageMaker Hugging Face Estimator, а затем разместить ее на SageMaker с помощью инструментария SageMaker Hugging Face Inference Toolkit для инференса в реальном времени. Мы надеемся, что этот пост позволит вам быстро настроить модель на базе трансформеров с собственным датасетом и внедрить современные методы NLP в свои продукты. Полное решение доступно в репозитории на GitHub. Попробуйте и сообщите нам, что вы думаете в комментариях!

Вафельная оборона, или Нанесение циммерита на модель — МоделистЪ

Доброго времени суток, уважаемые пользователи проекта МоделистЪ — Путь к Мастерству.

С вами снова на связи Дмитрий Игнатычев — ваш проводник мире масштабного моделирования!

Создание БТТ Гитлеровской Германии имеет одну интересную особенность. На многих прототипах наносился циммерит —  специальная обмазка брони, предназначенная для защиты от ручных противотанковых магнитных мин.

Имитация его поверхности на базовых литниках производителями масштабных моделей зачастую не делается. Соответственно делать это приходится моделистам самостоятельно. Для этого существует много способов. Но все они укладываются в 2 направления: покупка афтермакета, или изготовление этой обмазки из пластичной шпатлевки.

Второй способ наименее дорог, а потому наиболее распространен. О не мы сегодня и поговорим.

Журнал: Стендмастер №29
Статья: Вафельная оборона
Автор: Лейон Шут

Большинство моделистов немного пугаются, когда перед ними встаёт перспектива нанесения циммерита на модель. А между тем, это очень простой процесс. Он требует лишь немного терпения и твёрдости руки. Один из способов нанесения циммерита на модель заключается в покупке весьма дорого набора фототравления. Мне кажется, что более правдоподобный (и дешёвый) путь ?— это нанесение циммерита с помощью миллипута (двухкомпонентный эпоксидный состав, аналоги: Tamiya Epoxy Putty, Magic Sculp, двухкомпонентный Момент и так далее — прим.ред.).

Я использовал жёлто-серый миллипут (01), но пришёл к выводу, что подойдет и любой подобный материал, как, например, состав для ремонта кузовов автомобилей, если только он не высыхает слишком быстро. Работа с миллипутом имеет свои преимущества: если вы не удовлетворены результатом, его можно удалить с модели практически в любой момент до полного высыхания.

Нанесение циммерита: процесс работы

Перед нанесением миллипута я аккуратно обработал модель скотчпадом (мягкий абразивный материал — прим. ред.) для улучшения адгезии. После тщательного смешивания выбранного количества миллипута, я скатал его в шарик (02), а после в «колбаску» (03). На кусок бумаги для выпечки (пергамента — прим. ред.) я нанёс тонкий слой талька, чтобы предотвратить прилипание, когда я буду раскатывать миллипут до максимально плоского состояния. Чем тоньше — тем лучше (05). Для этого накройте миллипут ещё одним слоем бумаги с тальком, а затем скалкой, или стеклянной бутылкой раскатайте всё до нужной толщины. Перед нанесением на модель я ограничил скотчем место, где должен остаться циммерит (06).

Итак, тонкий слой миллипута помещён на модель (07), а выступающие части удалены скальпелем (08). Важно немного смочить водой все инструменты, которыми вы будете пользоваться. Перед тем, как использовать инструмент, увлажните его, и после использования убедитесь, что он абсолютно чист, иначе, однажды затвердев, миллипут останется на нём навсегда.

Когда состав уже нанесён на модель, я расплющиваю его ещё сильнее мокрыми пальцами до того момента, когда я уверен, что он достаточно тонкий и лежит равномерно. Излишек удаляется вместе со скотчем (09).

Чтобы сделать циммерит на Элефанте я использовал кончик часовой отвертки (можно использовать и соответствующим образом заточенный надфиль — прим. ред.) (10). Перед нанесением фактуры я обычно даю миллипуту немного подсохнуть, чтобы было проще. Я всегда сохраняю в стороне небольшой кусочек того же мил-липута, чтобы на нём проверить, достаточно ли он подсох.
Для того чтобы сделать «розетки», я использовал отвёртку поменьше и наносил их вокруг болтов (11). Фактура наносится сверху вниз столько рядов, сколько вам нужно.

Ключевое слово на этом этапе — «терпение».

Нанесение циммерита: итоговый вариант

Работайте сначала на одной стороне — это предотвратит повреждение обратной, если она ещё не полностью высохла.

Для имитации «вафельного» циммерита, как на Stug- III, повторите всё, как сказано выше, только для того, чтобы наносить саму фактуру, придётся изготовить небольшой штампик (12).

Мой сделан из полистирола: маленькой пилкой я сделал надрезы в двух направлениях. Отпечатки в миллипуте сделаны очень просто: аккуратно вдавливайте штамп. Опять же, убедитесь в том, что инструмент влажный, иначе миллипут будет к нему прилипать (13).

Как вычислить размер штампа? Я определил его, подсчитывая количество квадратов на фото реальных машин. Далее просто измерил длину поверхности на модели и разделил на количество штампов. Так вы получите приблизительную ширину. Аналогично с циммеритом на Элефанте.

На сегодня всё!
Удачи вам!
И прекрасных моделей!

 

Металлический настил на Модель №2. (длина 1500 мм) | СибСтеллаж

Набор полок на Модель №2 на 3 (три) уровня хранения/полки.

Набор полок на Модель № 2 – 15 шт..

Полка 300х600 мм:

  • Нагрузка на уровень/полку – 300 кг.
  • Нагрузка на полку – 60 кг.

КАК КУПИТЬ

ОФОРМЛЕНИЕ ЗАКАЗА НА САЙТЕ ВОЗМОЖНО ДВУМЯ СПОСОБАМИ:

Оформление через «КОРЗИНУ»

  1. Выберите ТОВАР – далее нажмите кнопку- «ДОБАВИТЬ В КОРЗИНУ»

Добавлять ТОВАР в корзину можно с любой страницы сайта, выбранный/добавленный вами товар просто копится в корзине.

  1. Далее нажмите кнопку «ПЕРЕЙТИ В КОРЗИНУ» кнопка находится в верхней правой части страницы сайта.
  2. Проверьте в правильности выбранного ТОВАРА, при необходимости – ДОБАВЬТЕ или УДАЛИТЕ кол-во товара, далее кнопка «ОБНОВИТЕ КОРЗИНУ»
  3. Далее кнопка «ПЕРЕЙТИ К ОФОРМЛЕНИЮ»
  4. Заполните все поля ДЕТАЛИ ОПЛАТЫ (обратите внимание!!! Юридическое лицо или Физическое лицо!!!)
  5. Нажмите кнопку «ПОДТВЕРДИТЬ ЗАКАЗ» от выбранного вами статуса Юридического или Физического лица пройдет способ оплаты.

Ваш ЗАКАЗ приходит к нам и вам на почту!

  1. Мы в короткий срок выставляем вам счет (если вы Юридическое лицо) и отправим на указанный вами E-mail.
  2. Если необходимо для уточнения деталей заказа, менеджер вам позвонит.

Оформление заказа «КУПИТЬ В 1 КЛИК»

  1. Выберите ТОВАР, нажмите кнопку «ПОДРОБНЕЕ»
  2. Нажмите кнопку «КУПИТ В 1 КЛИК»
  3. Заполните форму обратной связи, нажмите кнопку «КУПИТЬ» и с вами незамедлительно свяжется менеджер, уточнит условия заказа, ответит на интересующие вас вопросы, а также расскажет о вариантах оплаты и доставки.

 

ОПЛАТА

  • БЕЗНАЛИЧНЫЙ РАСЧЕТ (для организаций).

При оформлении заказа/товара через “корзину” выберете тип плательщика Юридическое лицо, заполните необходимые поля и в ближайшее время на вашу электронную почту мы вышлем счет для оплаты.

Или просто наберите нас, мы примем ваш заказ по телефону 8 (383) 381-83-27, 8-951-378-20-05.

  • ОПЛАТА БАНКОВСКОЙ КАРТОЙ.

При оформления заказа/товара через “корзину” выберете тип плательщика Физическое лицо (Банковская карта), заполните необходимые поля. После того, как вы нажмете ПОДТВЕРДИТЬ ЗАКАЗ, вы будете автоматически перенаправлены на платежный сервис, ДАЛЕЕ:

  1. Введите данные банковской карты: номер, срок действия и код CVV/CVC (3 цифры с оборотной стороны).
  2. Если Вам нужен чек, укажите электронную почту.
  3. Подтвердите платеж кодом из смс пришедшей к вам на телефон.
  4. Готово! Ваш заказ готовится к отправке!

Если у вас возникли трудности с проведением оплаты наберите по телефону +7 951-378-20-05 или напишите на электронную почту [email protected]

  • БЕЗНАЛИЧНЫЙ РАСЧЕТ НА КАРТУ СБЕРБАНКА (подробности у менеджера).

Если у Вас остались вопросы, обращайтесь по телефонам 8 (383) 381-83-27, 8-951-378-20-05 или в режиме онлайн-чата.

ДОСТАВКА

Доставка товара осуществляется с 9:00 – 18:00 Понедельник – Пятница.

По согласованию, ВОЗМОЖНА доставка в вечернее время и выходные дни.

Раз в неделю компания осуществляем БЕСПЛАТНУЮ доставку товара по г. Новосибирску, а так же в Транспортную Компанию весом не более 1500 кг.

В согласованную с Покупателем дату и временной интервал доставки (9:00 – 14:00 или 14:00  – 18:00) водитель/экспедитор за 30-40 минут уведомляет Покупателя о времени прибытия машины по адресу.

Водитель/экспедитор выдает груз с машины.  Занос товара в офис, подъем на этаж, сборку Покупатель согласовывает заранее, так как считается ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ услугой и тарифицируется отдельно.

Доставка по НСО согласовывается индивидуально.

В случае отсутствие Покупателя в согласованное время, водитель ожидает 30 минут и после чего уезжает, доставка считается ВЫПОЛЕННОЙ.

Возможен САМОВЫВОЗ товара силами ПОКУПАТЕЛЯ.

ПРИ ПОЛУЧЕНИИ ТОВАРА ПРОВЕРЯЙТЕ КОЛ-ВО И КОМПЛЕКТАЦИЮ!

ЕСЛИ ТОВАР ИМЕЕТ ИНДИВИДУАЛЬНУЮ УПАКОВКУ, ПРОВЕРЬТЕ НА ЦЕЛОСТНОСТЬ И СООТВЕТСТВИЕ АРТИКУЛА С ТОВАРОМ В ДОКУМЕНТАХ!

 

ДОКУМЕНТЫ ПРИ ПОЛУЧЕНИИ ТОВАРА

При доставке товара Юридическому лицу, водитель/экспедитор привозит в двух экземплярах бухгалтерские документы УПД (универсальный передаточный документ).

Покупатель при получении товара должен иметь при себе: доверенность от организации + паспорт или печать организации.

 

Блогерша показала перевоплощение из полной школьницы в модель и удивила фанатов: Внешний вид: Ценности: Lenta.ru

Кардинальные перемены во внешности британки с избыточным весом прославили ее в сети

Британская блогерша Иззи Ши (Izzy Shea) показала в TikTok свое перевоплощение из полной 15-летней школьницы в стройную модель и привлекла внимание множества пользователей. Соответствующую историю приводит The Sun.

На первых кадрах видео девушка продемонстрировала свою внешность со времен учебы в старшей школе. Ши позировала в форме учебного заведения, собрав волосы в высокий хвост. При этом ее лицо выглядело круглым из-за избыточной массы тела. Во второй части ролика блогерша предстала перед зрителями после похудения, примерив перед камерой несколько нарядов, подчеркивающих ее новые пропорции тела. Кроме того, героиня материала сменила старую прическу на стильную короткую стрижку и начала выделять заострившиеся скулы с помощью косметики.

Материалы по теме:

Видео набрало почти два миллиона просмотров и прославило британку в сети. Кардинальные перемены девушки удивило фанатов, которые интересовались, как ей удалось сбросить вес. «Ты попала из Хогвартса в «Эйфорию»», «Черт возьми, как ты это сделала?», «Она продала душу дьяволу? Иначе я не знаю, как это объяснить», «Кто и сколько раз разбил тебе сердце?», — спрашивали они.

Известно, что на данный момент Ши исполнилось 20 лет. Помимо аккаунта в TikTok она ведет страницу в Instagram, которая насчитывает 113 тысяч подписчиков. В своем аккаунте девушка размещает снимки в нижнем белье, выступая в качестве модели. В частности, она сотрудничает с британским брендом Lounge Underwear.

В феврале норвежская манекенщица Каролин Бьорнеликкес (Karoline Bjornelykke), которая работала с такими модными домами, как Chanel, Louis Vuitton, Armani и Dolce & Gabbana, показала свою внешность после того, как располнела на 20 килограммов и стала плюс-сайз-моделью. Девушка призналась, что решилась набрать вес по медицинским показаниям и теперь чувствует себя здоровой.

С ветки на ветку или использование версий модели в Business Studio 5

Владимир Репин

Генеральный директор ООО «Владимир Репин Менеджмент»

Член ABPMP Russia

Руководитель отдела Анализа и методологического обеспечения ПО № 8 ГБУ «Аналитический центр» Департамента экономической политики и развития города Москвы

Доцент

Консультант по управлению

Бизнес-тренер

Кандидат технических наук

В статье Владимира Репина рассмотрены функциональные возможности программного продукта Business Studio 5 по созданию и использованию версий моделей бизнес-процессов. Материал будет полезен специалистам, использующим Business Studio для внедрения процессного управления, в т. ч. в рамках проектов регламентации и оптимизации процессов.

Зачем нужны версии моделей в Business Studio?

На рис. 1 представлена актуальная архитектура бизнес-процессов некоторой компании (учебный пример). Обратите внимание на категорию процессов «Продажа», группу процессов «Управление заказами» и бизнес-процесс «Обработка заявок и выставление счетов» (А3.4.1.). Видно, что все объекты в группе «Управление заказами» показаны серым цветом. Это значит, что эти модели получили статус «Опубликована» и их нельзя изменить.

Рис. 1. Модель компании. Устаревший подход к созданию версий моделей бизнес‑процессов.

Предположим, что нам нужно создать новую версию модели процесса «Обработка заявок и выставление счетов» (модель «Как должно быть») и согласовать ее с соответствующими заинтересованными лицами, которые участвуют в проекте оптимизации бизнес-процессов продаж.

До выхода 5-й версии Business Studio эта задача довольно часто решалась следующим образом. Создавалась папка «Модели в работе», а в ней соответствующие папки по процессам. Уже из этих папок путем простого копирования создавались различные версии моделей бизнес-процессов. Я встречал ситуации, когда таких версий было около тридцати для каждого процесса. На рис. 1, например, показаны три версии модели бизнес-процесса «Обработка заявок и выставление счетов».

После согласования итоговой версии нужно было переместить ее в актуальную модель вручную. Для этого сначала нужно было удалить старую модель, а потом поместить на ее место новую. При этом требовалось перейти на модель вышестоящего уровня (в данном случае это модель в нотации IDEF0 «Управление заказами») и заново привязать все необходимые входы и выходы.

Конечно, существует и другой способ — изменять схемы непосредственно в актуальной модели. Но если в компании используется BS Portal, то такие измененные, но еще не согласованные схемы могут попасть на всеобщее обозрение на внутреннем веб-портале, что плохо.

С выходом 5-ой версии Business Studio ситуация радикально изменилась. Теперь не нужно создавать бесконечное количество копий моделей «копипастом» в актуальной базе, а можно использовать инструмент «Ветки». Как это сделать — рассмотрим ниже. Но для начала обратим внимание на актуальную версию модели процесса, который мы хотим изменить. Она представлена на рис. 2.

Рис. 2. Актуальная версия модели бизнес-процесса.

Далее вы можете повторять представленные ниже действия на своей базе (для тренировки лучше создать отдельную базу Business Studio).

Предположим, что в компании создан и используется внутренний web-портал на технологии BS Portal (если у вас нет портала, то его не сложно создать). Представленная выше схема процесса на портале выглядит следующим образом:

Рис. 3. Актуальная схема бизнес-процесса на внутреннем портале.

Создание ветки

Для того, чтобы создать новую версию модели процесса на основе уже существующей, нужно создать новую ветку. На рис. 4 показан первый шаг. Нужно выйти из Business Studio, запустить его заново. Далее в окне выбора баз данных выбрать нужную базу (в нашем примере — это база «Версии моделей») и войти в режим создания веток. Для этого навести мышь на строку «Actual model», нажать правую кнопку мыши и выбрать «Управление ветками».

Рис. 4. Создание новой ветки. Шаг 1.

В открывшемся окне нужно создать новую ветку, нажав на кнопку «+» слева. На рис. 5 показано, что создана новая ветка под названием «Оптимизация процесса продаж». Затем нужно сохранить изменения.

Рис. 5. Создание новой ветки. Шаг 2.

Внесение изменений в модель бизнес-процесса в ветке

После того, как ветка будет создана, нужно открыть ее, выбрав в списке баз данных, как показано на рис. 6.

Рис. 6. Выбор ветки в списке баз данных.

Представим себе, что над оптимизацией модели работает несколько человек. Каждый участник такой команды выполняет свою роль. В Business Studio 5 есть возможность связать ветку с проектом и указать его участников.

Создадим новый проект. Для этого в меню «Управление моделью» нужно выбрать «Проекты» и в открывшемся окне создать новый проект. На рис. 7 показано, как заполнены данные для нового проекта под названием «Оптимизация процессов продаж».

Обратите внимание, что выбраны участники проекта — пользователь vvrepin и Ivanov Ivan.

В данную базу я захожу как vvrepin. Физическое лицо, ассоциированное с этим пользователем Windows, — Репин Владимир Владимирович. Кроме того, я являюсь пользователем BS Portal.

Обратите внимание, что задана проектная роль — «Эксперт проекта». Это означает, что пользователь будет получать уведомления на портале, например, при запуске опроса типа «Согласование». (Описание проектных ролей выходит за рамки этой статьи).

Рис. 7. Создание проекта.

На вкладке «Ветки» нужно выбрать ветку, которую мы создали, как показано на рис. 8, а затем сохранить проект.

Рис. 8. Выбор ветки.

Далее в меню «Управление моделью» выберите пункт «Выбрать текущие проекты» и поставьте галочку напротив только что созданного проекта.

Рис. 9. Выбор текущего проекта.

Теперь новые версии объектов модели, созданные в данной ветке, будут ассоциированы с выбранным проектом. Бывают ситуации, когда в проекте нет необходимости. В таком случае можно обойтись без проекта, а после создания ветки сразу приступить к работе над моделью. Но для полноты картины в данном примере мы будем использовать проекты.

Далее нужно выделить мышкой процесс «Обработка заявок и выставление счетов» и все его операции и нажать Ctrl-Shift-V. В открывшемся окне нужно присвоить статус «В работе», как показано на рис. 10. Затем открыть схему процесса на редактирование.

Рис. 10. Изменение статуса модели в ветке.

Обратите внимание, что напротив названий процессов в справочнике появился маркер карандаша. Он означает, что эти процессы были изменены в текущей ветке.

Представим, что рабочая группа, выполняющая проект оптимизации процесса, завершила работу над моделью. Полученный результат показан на рис. 11.

Рис. 11. Модель бизнес-процесса после внесения изменений.

Вообще говоря, можно уже «применить» ветку, чтобы измененная модель была перенесена в основную, актуальную базу. Но перед этим я хочу вам показать, как можно осуществлять согласование изменений с использованием BS Portal.

Для этого выделите процесс «Обработка заявок и выставление счетов» и все его операции в справочнике «Процессы». Нажмите Ctrl-Shift-V и выберите статус «Проект», как показано на рис. 12.

Рис. 12. Изменение статуса на «Проект».

Теперь можно отправить опрос на портал (предварительно убедитесь, что портал «Портал Компании «Ветки» (условное название — у вас будет свой портал) запущен). В меню «Управление моделью» выберите «Запуск опроса». В открывшемся окне выберите тип опроса «Согласование» и соответствующий (ваш) портал (см. рис. 13). Нажмите кнопку «ОК».

Рис. 13. Запуск опроса.

Через некоторое время (2–3 минуты) зайдите на портал или, если Вы уже там находитесь, нажмите F5 для обновления страницы. Вверху в разделе «Опросы» вы увидите цифру 8 на красном фоне. Нажмите на опросы. Вы увидите опрос «Согласование: Оптимизация процессов продаж» (см. рис. 14). Кстати, уведомление о доступности опроса на портале приходит сотруднику на электронную почту.

Почему именно я стал участником опроса? Дело в том, что в рамках этого проекта я (пользователь vvrepin) являюсь экспертом проекта (см. выше).

Рис. 14. Прохождение опроса на портале. Шаг 1.

Кликните по опросу, а затем по строке «Обработка заявок и выставление счетов». Вы видите схему процесса (рис. 15), с которой мы работали в ветке — вносили изменения. В окне справа можно выбрать ответ (статус согласования), например, «Согласованно с замечаниями» и написать необходимый комментарий. Далее нажать кнопку «Сохранить».

Бизнес-аналитик увидит результат согласования так же на портале и сможет внести изменения в модель в ветке, запустить на согласование следующую итерацию и так далее.

Рис. 15. Прохождение опроса на портале. Шаг 2.

Применение ветки

Допустим, что все изменения в модели выполнены и согласованы. Теперь нужно изменить статус модели бизнес-процесса «Обработка заявок и выставление счетов» и всех его операций на «Опубликована», как показано на рис. 16. Обратите внимание, что выбрана опция «Не изменять».

Рис. 16. Изменение статуса модели в ветке на «Опубликована».

Перед тем, как применять ветку, нужно убедиться, что BS Portal остановлен, чтобы получить монопольный доступ к базе.

Далее в меню «Управление моделью» выберите «Применить ветку». Business Studio будет закрыто. В открывшемся окне нажмите «ОК» (комментарий можно не писать). После того, как ветка применится (появится окно «Применение ветки успешно завершено»), зайдите в основную, актуальную модель (Actual Model — это название, кстати, можно изменить) и найдите в справочнике процесс, для которого была создана новая версия, как показано на рис. 17.

Рис. 17. Новая версия модели бизнес-процесса в актуальной базе.

Видно, что версия модели в актуальной базе изменена на ту, которую мы сформировали в ветке.

Резюме

Итак, я кратко показал вам возможности нового функционала Business Studio 5 по управлению версиями модели. Обратите внимание, что версии создаются не только для моделей бизнес-процессов, но для объектов из других справочников, например: подразделения и должности, роли, документы, информационные системы и проч.

Использование веток для управления версиями в проекте и функционала опросов на внутреннем веб-портале (BS Portal) могут существенно повысить эффективность вашего проекта описания, анализа, регламентации и подготовки к автоматизации бизнес-процессов.

Если вы еще не перешли с версии Business Studio 4 на версию 5, то рекомендую это сделать. И прекратите мучить себя и заказчиков, создавая бесконечное количество копий в папке «Модели в работе»!

Опубликовано по материалам:
http://www.finexpert.ru/view/s_vetki_na_vetku_ili_ispol_zovanie_versiy_modeli_v_Business_Studio_5/966

Март 2021 г.

Рекомендуемые материалы по тематике

Изменяйся или уходи: современные подходы к постановке практики организационного развития
Практика оргразвития – ключевая компетенция для компании
100 секретов и полезных советов системы Business Studio
Трансформация процессного управления в ПАО «АК БАРС» БАНК

Модели на бесплатный маникюр, педикюр, наращивание ногтей и ресниц в Санкт-Петербурге и Москве

13 Марта 11:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
13 Марта 11:00 Маникюр

г.Москва,ст.м.Волоколамская,Пятницкое шоссе, д.15,к.4

Записаться
13 Марта 11:00 Наращивание ногтей

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
13 Марта 12:00 Маникюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
13 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Озерки,Энгельса пр., д.107, к.3

Записаться
13 Марта 12:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
13 Марта 12:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
13 Марта 13:00 Маникюр

117405, Москва г, муниципальный округ Чертаново Южное, Газопровод ул, дом № 1, корпус 6А

117405, Москва г, муниципальный округ Чертаново Южное, Газопровод ул, дом № 1, корпус 6А

Открыть карту
Записаться
13 Марта 15:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Купчино,Балканская пл.,д.5, лит.Я.,3 эт

г.Санкт-Петербург, ст.м.Купчино, Балканская пл., д.5, лит.Я., 3 эт

Открыть карту
Записаться
14 Марта 10:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Купчино,Балканская пл.,д.5, лит.Я.,3 эт

г.Санкт-Петербург, ст.м.Купчино, Балканская пл., д.5, лит.Я., 3 эт

Открыть карту
Записаться
14 Марта 12:00 Маникюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
14 Марта 12:30 Педикюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
14 Марта 13:00 Педикюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
14 Марта 14:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
14 Марта 15:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Купчино,Балканская пл.,д.5, лит.Я.,3 эт

г.Санкт-Петербург, ст.м.Купчино, Балканская пл., д.5, лит.Я., 3 эт

Открыть карту
Записаться
15 Марта 12:00 Маникюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
15 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
15 Марта 13:00 Педикюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
16 Марта 10:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
16 Марта 12:00 Педикюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
16 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
16 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
16 Марта 13:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
16 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
16 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
16 Марта 13:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Озерки,Энгельса пр., д.107, к.3

Записаться
16 Марта 14:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
16 Марта 15:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
16 Марта 16:30 Педикюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
17 Марта 10:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
17 Марта 10:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
17 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
17 Марта 12:30 Маникюр

117405, Москва г, муниципальный округ Чертаново Южное, Газопровод ул, дом № 1, корпус 6А

117405, Москва г, муниципальный округ Чертаново Южное, Газопровод ул, дом № 1, корпус 6А

Открыть карту
Записаться
17 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
17 Марта 13:00 Педикюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
17 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
17 Марта 14:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
17 Марта 14:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
17 Марта 15:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
17 Марта 16:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Купчино,Балканская пл.,д.5, лит.Я.,3 эт

г.Санкт-Петербург, ст.м.Купчино, Балканская пл., д.5, лит.Я., 3 эт

Открыть карту
Записаться
18 Марта 10:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
18 Марта 10:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
18 Марта 12:30 Маникюр

г.Москва,ст.м.Шаболовская,Ленинский пр., д.11, стр.2

Записаться
18 Марта 12:30 Маникюр

117405, Москва г, муниципальный округ Чертаново Южное, Газопровод ул, дом № 1, корпус 6А

117405, Москва г, муниципальный округ Чертаново Южное, Газопровод ул, дом № 1, корпус 6А

Открыть карту
Записаться
18 Марта 12:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
18 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
18 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Озерки,Энгельса пр., д.107, к.3

Записаться
18 Марта 14:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
18 Марта 15:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
18 Марта 16:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
19 Марта 11:30 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
19 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Озерки,Энгельса пр., д.107, к.3

Записаться
19 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
19 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
19 Марта 13:30 Маникюр

г. Екатеринбург,ст.м.Геологическая,Белинского ул, д. 56, 2 эт.

г. Екатеринбург, ст.м.Геологическая, Белинского ул, д. 56, 2 эт.

Открыть карту
Записаться
19 Марта 13:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
19 Марта 13:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
19 Марта 14:30 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
20 Марта 10:00 Маникюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
20 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
20 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
20 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Озерки,Энгельса пр., д.107, к.3

Записаться
20 Марта 13:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
20 Марта 14:30 Маникюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
20 Марта 16:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
20 Марта 17:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
21 Марта 10:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
21 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Озерки,Энгельса пр., д.107, к.3

Записаться
21 Марта 12:30 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
21 Марта 14:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
21 Марта 16:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
22 Марта 10:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
22 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
22 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
22 Марта 12:00 Маникюр

г.Москва,ст.м.Волоколамская,Пятницкое шоссе, д.15,к.4

Записаться
22 Марта 12:30 Маникюр+наращивание

г.Санкт-Петербург,ст.м.пр-т Ветеранов,Ветеранов пр.,д.75,к.1

г.Санкт-Петербург, ст.м.пр-т Ветеранов, Ветеранов пр., д.75, к.1

Открыть карту
Записаться
22 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
22 Марта 13:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
22 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Комендантский пр-т,Уточкина ул.,д.3, к.3

г.Санкт-Петербург, ст.м.Комендантский пр-т, Уточкина ул., д.3, к.3

Открыть карту
Записаться
22 Марта 13:30 Маникюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
22 Марта 14:30 Педикюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
22 Марта 15:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
22 Марта 15:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
23 Марта 10:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
23 Марта 11:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
23 Марта 11:30 Маникюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
23 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
23 Марта 12:00 Маникюр

г.Москва,ст.м.Волоколамская,Пятницкое шоссе, д.15,к.4

Записаться
23 Марта 13:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
23 Марта 13:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
23 Марта 13:30 Педикюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
23 Марта 14:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Улица Дыбенко,Искровский пр.,д.22

г.Санкт-Петербург, ст.м.Улица Дыбенко, Искровский пр., д.22

Открыть карту
Записаться
23 Марта 14:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
23 Марта 14:00 Педикюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться
24 Марта 10:00 Педикюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
24 Марта 10:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Московская,Ленинский пр., д.159

Записаться
24 Марта 11:00 Маникюр

г.Москва,ст.м.Ломоносовский пр-т,Мичуринский пр.,д.7

Записаться
24 Марта 11:30 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Ладожская,Заневский пр. д.65, корп.5

г.Санкт-Петербург, ст.м.Ладожская, Заневский пр. д.65, корп.5

Открыть карту
Записаться
24 Марта 12:00 Маникюр

г.Москва,ст.м.Шаболовская,Ленинский пр., д.11, стр.2

Записаться
24 Марта 12:00 Маникюр

г.Санкт-Петербург,ст.м.Гражданский пр-т,Ушинского ул.,д.14А

г.Санкт-Петербург, ст.м.Гражданский пр-т, Ушинского ул., д.14А

Открыть карту
Записаться

Типы моделей доходов и примеры

Время чтения: 9 минут

Бизнес начинается с идеи о том, как создать ценность для клиента. Итак, если это человек, который ищет стол, мы можем изготовить стол, продать его, отправить, получить за него оплату — и это наша бизнес-модель. Общая сумма заработанных денег, другими словами, выручка, — это уголь, который поддерживает движение нашего поезда. В зависимости от сложности бизнес-модели доход будет покрывать расходы на производство, распространение, маркетинг и другие расходы, пока мы не получим прибыль.

Но не прибыль поддерживает бизнес, а выручка. Помимо простой транзакционной логики, существует множество способов получения дохода, покрытия собственных расходов, распространения продуктов и т. д. Это еще более верно для компаний-разработчиков программного обеспечения: распространение через Интернет и природа программного обеспечения создают различные возможности для монетизации кода. Подумайте о лицензионных/фримиум-приложениях, сервисных подписках и многом другом. Все это представляет собой определенный механизм, который определяет, как бизнес генерирует доход.Его структура называется моделью доходов .

Для тех, кто изучает основы планирования бизнес-стратегии, мы подробнее остановимся на определении модели доходов и корреляции между бизнес-моделями и потоками доходов. Мы также проанализируем различные типы моделей доходов и рассмотрим несколько примеров, чтобы тщательно изучить плюсы и минусы каждого подхода. Наконец, мы обсудим, как выбрать или разработать модель для вашего бизнеса.

Вот наше видео с разбивкой доходных моделей

Основы модели доходов

Во избежание недоразумений давайте быстро определим основные термины, относящиеся к формированию бизнес-стратегии.Бизнес-модель (BM) — это широкий термин, описывающий все, что касается основных аспектов бизнеса, все из которых содержатся в ответах на следующие вопросы.

  • Какую ценность мы создадим?
  • Как мы его доставим?
  • Как мы будем получать доход?
  • Как мы будем получать прибыль?

Существует множество форм бизнес-моделей, которые невозможно классифицировать в одном списке, поскольку каждая часть очень индивидуальна для отрасли, типа продукта/услуги, аудитории или прибыльности.Бизнес-модели часто стратегически изображаются на канве бизнес-модели . Это составное представление всех ключевых элементов БМ.

Итак, в двух словах, BM описывает, как бизнес будет работать с точки зрения создания ценности. Для описания того, как компания получает доход, используются модели доходов.

Шаблон холста бизнес-модели от AltexSoft

Модель дохода является частью бизнес-модели, объясняющей различные механизмы получения дохода и его источники.Это высокоуровневый ответ на вопрос о том, как мы будем получать доход от ценности, которую мы приносим определенной группе клиентов.

Простейшим примером модели дохода является блог с высокой посещаемостью, который размещает рекламу для получения прибыли. Веб-ресурсы, которые генерируют контент для общественности, например. news (ценность), будет использовать свой трафик (аудиторию) для размещения рекламы. Реклама, в свою очередь, будет приносить доход, который веб-сайт будет использовать для покрытия расходов на обслуживание и зарплаты персонала, оставляя прибыль.

Модель доходов и поток доходов

Модель доходов используется для управления потоками доходов компании, прогнозирования доходов и изменения стратегии получения доходов. Выручка сама по себе является одним из основных KPI для бизнеса. Измеряя его ежегодно или ежеквартально, мы можем понять, как работает наш бизнес в целом, и следует ли нам изменить способ продажи продуктов или взимать плату за них.

Единый источник дохода, генерируемый бизнесом, называется потоком дохода .Они часто делятся на сегменты клиентов, которые приносят доход с помощью данного метода. Два термина — поток доходов и модель доходов — часто используются взаимозаменяемо, поскольку с точки зрения бизнеса модель доходов от подписки будет иметь поток доходов от подписок. Однако модели могут называть несколько потоков, разбитых на сегменты клиентов, при этом принцип формирования дохода (подписки) останется прежним.

Типы моделей доходов

Любой стартап, технологическая компания или цифровой бизнес могут работать с несколькими источниками дохода и, следовательно, с разными моделями дохода.В зависимости от отрасли и типа продукта/услуги модель дохода будет выглядеть по-разному.

Здесь мы уделим больше внимания наиболее распространенным моделям доходов, используемым в индустрии программного обеспечения и онлайн-бизнесе.

Модель на основе транзакций

Модель , основанная на транзакциях , — это классический способ, с помощью которого бизнес может зарабатывать деньги. Доход генерируется путем прямой продажи товара или услуги покупателю. Клиентом может быть другая компания (B2B) или потребитель (B2C).Цена продукта или услуги представляет собой производственные издержки и маржу. Увеличивая маржу, бизнес получает больше дохода от продаж.

Продажа продуктов или услуг влечет за собой использование различных тактик ценообразования. Хотя некоторые из них можно рассматривать как отдельные модели получения дохода, они часто используются в паре. Поскольку тактику ценообразования можно рассматривать как планы ценообразования в бизнесе программного обеспечения, мы можем четко определить следующие типы.

  1. Лицензирование/разовая покупка .Это влечет за собой продажу программного продукта по лицензии, которую может использовать один пользователь или группа пользователей. Общая идея состоит в том, чтобы предложить продукт, который требует только одного платежа за него, например. Microsoft Windows, Apache Server, большинство видеоигр.
  2. Подписка/регулярный платеж . В отличие от лицензирования, пользователь получает доступ к программному обеспечению, ежемесячно/ежегодно оплачивая абонентскую плату, т.е. Продукты Netflix, Spotify, Adobe.
  3. Плата за использование .Эта тактика ценообразования в основном используется различными облачными продуктами и услугами, которые взимают плату за использованные вычислительные мощности/память/ресурсы/время. Примерами являются Amazon Web Services и Google Cloud Platform.
  4. Freemium/допродажи . Фримиум — это тип монетизации приложения, при котором пользователь может получить доступ к основному продукту бесплатно, но будет взиматься плата за дополнительные функции, услуги, бонусы, плагины или расширения, например. Skype, Evernote, некоторые видеоигры.
  5. Гибридные цены .Иногда тарифные планы представляют собой смесь нескольких тарифных планов. Таким образом, план freemium может превратиться в некую форму многоуровневого плана с оплатой по мере использования. После преодоления некоторого ограничения в вычислениях или ресурсах пользователю может быть предложено или принуждено использовать другой тип ценообразования, например, Mailchimp, Amazon Web Services и SalesForce.

Одновременно могут использоваться различные комбинации тактик ценообразования, что чаще встречается в облачных продуктах, предлагающих сразу несколько тарифных планов. Модель дохода в этом случае по-прежнему основана на транзакциях и покупках, сделанных клиентами.Разница в тактике ценообразования изменит способ получения дохода и в основном зависит от типа продукта/услуги, которую вы продаете.

Плюсы : Полный контроль над ценовой стратегией.

Минусы : Минусы будут зависеть от отрасли/типа продукта и тактики ценообразования, поскольку сама модель навязывает постоянное генерирование продаж с помощью рекламных и маркетинговых стратегий. Единственный недостаток, который мы могли бы упомянуть здесь, — это финансовое бремя, связанное с продажами, которое вы будете нести самостоятельно.

Примеры : Почти любая компания, которая производит и продает свою продукцию: Samsung, Rolls Royce, Nike, Microsoft, Apple, Boeing, McDonald’s.

Рекламная модель

Модель дохода на основе рекламы действительна как для онлайн-, так и для офлайн-бизнеса. Он часто используется веб-сайтами/приложениями/маркетплейсами или любым другим веб-ресурсом, привлекающим огромное количество трафика. Доход формируется за счет продажи рекламных площадей. Это один из самых стандартных методов получения дохода.

Плюсы : Наличие ресурса с высокой посещаемостью позволяет практически мгновенно монетизировать рекламное пространство. Часто наблюдается высокий спрос на рекламные площади, особенно с органическим трафиком и площадками с целевой аудиторией.

Минусы : Проведение рекламных кампаний для повышения видимости в социальных сетях является стандартной маркетинговой деятельностью с более точными, чем когда-либо, инструментами таргетинга. Тем не менее, реклама есть везде, поэтому стоит дважды подумать, хотите ли вы отвлечь пользователя, разместив рекламу в своем приложении, даже если это второстепенный источник дохода.

Примеры : YouTube, Instagram, Facebook, Forbes, Google.

Комиссионные модели

Модель комиссионных доходов — это один из наиболее распространенных сегодня способов заработка. Комиссия — это сумма денег, которую продавец добавляет к общей стоимости товара или услуги. Комиссия может быть назначена как

  • фиксированная ставка , фиксированная сумма денег для любого типа транзакции, напр. транзакция на сумму 450/300/1500 долларов США облагается комиссией в размере 20 долларов США;
  • процентов от суммы сделки , e.грамм. 100-долларовая транзакция облагается 10-процентной комиссией — 10 долларов; или
  • многоуровневая комиссия , процент или фиксированная ставка, которая растет в зависимости от объема транзакции, например. 50 000 транзакций облагаются комиссией в размере 4 процентов, 150 000 транзакций — комиссией в размере 7 процентов.

Торговые площадки используют комиссию больше всего. Комиссия может взиматься за торговую площадку или транзакцию. В эту категорию также входят предприятия, которые связывают поставщиков/арендаторов услуг с потребителями.Подумайте о любой компании по перевозке пассажиров, доставке еды или службе размещения.

Плюсы : Доход легко предсказуем из-за чистой платы.

Минусы : Есть много проблем, связанных с концепцией комиссии, но главная из них связана с масштабируемостью бизнеса, которая привязана к размеру или объему транзакции. В целом, зависимость от продаж поставщика продукции приводит к тому, что получение дохода требует предварительных инвестиций и конкурентного превосходства.

Примеры : Booking.com, Airbnb, Uber, Lyft, Ticketmaster, Priceline или Upwork.

Партнерская модель

Партнерская модель аналогична комиссионной модели. Разница в том, что комиссионное вознаграждение бизнес получает от продавца, а не от покупателя. Партнерская модель — это договор между поставщиком товара/услуги и промоутером. Промоутером может быть другой бизнес/медийный ресурс/блогер, который рекомендует продукт поставщика.Доход будет поступать в виде процента от продаж или регистраций, сделанных по реферальной ссылке.

Эта категория бизнеса также включает мета-поисковики в качестве уникального примера. Метапоиск можно найти практически везде. Их главное отличие от ритейлеров в том, что они не продают товары напрямую, а предлагают сравнение и поиск в качестве ценности. Реклама и партнерские программы являются основными моделями заработка, используемыми для получения дохода в данном случае.

Плюсы : Как и в рекламе, если у вас есть огромный ресурс трафика, вы можете подать заявку на участие в партнерской программе, чтобы заработать деньги.Это принесет вам доход без каких-либо вложений, потому что вы в основном будете генерировать трафик и лиды для поставщика партнерской программы.

Минусы : К сожалению, процент партнерских программ, обещанных промоутеру, довольно низкий. Иногда он колеблется в пределах 1-2 процентов и требует большого объема продаж, генерируемых по вашим ссылкам.

Примеры : Ведение блогов, продвижение мероприятий на таких платформах, как Broadway.com или TheaterMania. Различные примеры партнерских веб-сайтов Amazon, например.грамм. Облачная жизнь и ThisIsWhyImBroke.

Модель дохода от процентов

Модель процентов или инвестиций доходов представляет собой любой тип бизнеса, который генерирует доход в виде процентов по кредитам или депозитным платежам. Итак, чаще всего это банки или компании электронных кошельков, которые работают с финансовыми операциями.

Доход создается путем предоставления ссуды покупателю или за счет того, что клиент вкладывает или инвестирует деньги (или другие ресурсы) в бизнес.В конце периода возврата процент от суммы кредита будет возвращен в качестве дохода. Дебетовые/кредитные деньги, предоставляемые на банковских счетах, также относятся к этой модели. Это всего лишь один из способов, с помощью которых финансовые компании могут зарабатывать деньги, сочетая его с комиссией за транзакции за использование своего электронного кошелька/банковского счета.

Плюсы : Процентная ставка дает четкое представление о том, какой доход будет генерировать бизнес, поскольку процент остается неизменным до окончания периода возврата.

Минусы : Регулирование процентной ставки влияет как на клиента, так и на бизнес, а иногда это зависит от экономической ситуации.Подумайте об изменениях валютных курсов, которые влияют на потенциальных и существующих заемщиков.

Примеры : PayPal, Paytm, Square, Payoneer.

Модели на основе пожертвований или плати сколько хочешь

Это модель дохода, основанная на инвестициях, сделанных предприятиями или клиентами на добровольной основе. Сам продукт или услуга по умолчанию бесплатны для использования, так что это основная ценность, которую бизнес приносит клиенту. Доход генерируется в форме пожертвований, а иногда и в форме « плати сколько хочешь».

Важно отметить, что существует разница между благотворительным бизнесом и благотворительной организацией. Компания, основанная на пожертвованиях, по-прежнему обязана платить налоги.

Плюсы : Благодаря бесплатному доступу к продукту некоторым компаниям удается становиться все более популярными, так что пожертвования становятся основной частью их доходов.

Минусы : Пока эта модель никогда не используется сама по себе, доход от нее остается вторичным источником из-за ее случайного/нестабильного характера.

Примеры : AdBlock, Википедия.

Как выбрать доходную модель для своего бизнеса?

Прежде чем выбрать доходную модель, вам потребуется полностью разработанная бизнес-стратегия, которая будет включать в себя готовую бизнес-модель со всеми ее ключевыми экземплярами. Это означает, что вы должны сделать несколько шагов, прежде чем выбрать модель дохода.

Определите ваше ценностное предложение : Определите, что представляет собой ваш продукт и какую ценность он приносит покупателю. Не все продукты можно продавать: вспомните, когда вы обновляли WinRAR до полной лицензии.Также вы можете проанализировать будущий трафик вашего приложения, чтобы понять, можно ли использовать в нем рекламу.

Изучение состояния рынка и групп клиентов . Этот шаг должен определить вашу персону пользователя и понять, как они обычно покупают вещи. Некоторые рынки склонны покупать только один продукт, некоторые склонны игнорировать обновления или покупки приложений. Хорошим примером в этой области является смерть платформ для продажи музыки, которые были полностью заменены потоковыми сервисами на основе подписки, такими как YouTube Music, Apple Music, Spotify и другими.

Вы также можете изучить методы продвижения вашего продукта на рынок в нашей специальной статье.

Анализ конкурентов и их продукции . Вам нужно будет узнать, какие механизмы и потоки доходов используют ваши конкуренты и как они управляют своими затратами. Эта информация, вероятно, покажет вам ловушки и тупики рынка.

Глядя на эту простую матрицу ниже, мы можем проанализировать возможности и потребности нашей компании, чтобы решить, какую модель дохода использовать.

Как выбрать структуру модели доходов

В зависимости от нашей бизнес-модели продукт или услуга, которую мы представляем пользователю, являются предметом обмена. Это наше ценностное предложение на рынке, поэтому мы отвечаем за выбор того, что хотим получить взамен, исходя из рыночных факторов, целевой аудитории и т. д.

  1. Платное ценностное предложение : В большинстве случаев использование вашего ценностного предложения стоит денег. Будь то услуга или программный продукт, клиенту нужно будет заплатить в той или иной форме, чтобы получить доступ к вашей ценности.Наша модель доходов в этом случае будет основана на транзакциях. Итак, разработайте тактику ценообразования, которая будет зависеть от характера продукта и типа аудитории, которую вы пытаетесь охватить, типа развертывания, особенностей использования продукта и т. д.
  2. Ценностное предложение бесплатного использования : Если ценностное предложение не требует денег для использования или мы выбираем его бесплатным, тогда нам нужна третья сторона для получения дохода для нас. Это может быть что угодно, основанное на ранее упомянутых типах, будь то рекламное место, пожертвования, партнерские программы или перепродажа.

Комбинация этих двух методов в основном предоставит вам потоки доходов, которые будут сосредоточены на каждом из клиентских сегментов. В случае платного ценностного предложения каждый тарифный план будет отдельным потоком доходов.

гибких бизнес-моделей потребления | Делойт США

Как мы будем монетизировать? Сортировка вариантов для создания ценности и максимизации дохода

Гибкие модели потребления бывают разных видов, от подписки до чистой оплаты по факту использования.Решение о том, какая модель является наиболее подходящей, зависит от ряда факторов, включая отрасль, предлагаемый продукт или услугу, склонность компании к риску, конкурентную среду и предпочтения клиентов.

Компании должны подумать о модели XaaS, которая поможет им удовлетворить потребности клиентов и максимизировать доход. Например, если есть ожидания, что клиенты будут продолжать увеличивать потребление услуги, предложение фиксированной подписки на неограниченный контент может оставить деньги на столе.Переход на другой тип модели монетизации может быть затруднен, когда клиенты привыкнут к неограниченному предложению.

Риск доходов является еще одним важным фактором. Когда компании переходят от своей традиционной модели продаж к гибкой модели потребления, они обычно переходят от фиксированного к повторяющемуся потоку доходов. Одним из преимуществ регулярного дохода является то, что он достаточно предсказуем. Но в некоторых случаях — например, при использовании поощрений отмены в любое время для привлечения клиентов — определенная сумма дохода находится под угрозой, и это необходимо учитывать в прогнозах доходов.Модели с оплатой по мере использования менее предсказуемы, чем подписки, и часто зависят от таких факторов, как сезонность.

Еще один потенциальный риск для дохода возникает, когда потребители начинают активно пользоваться, а затем уходят. Компании, которые переходят на гибкие модели потребления, должны оставаться постоянно актуальными и наполнять свои предложения лучшими на рынке функциями, чтобы способствовать дальнейшему внедрению и использованию клиентами.

Интересно, что одно изменение в области бухгалтерского учета сделало это подходящим моментом для пересмотра стратегий выхода на рынок: новое руководство по учету выручки будет основано на суждениях, а не на правилах, что может позволить организациям объединять предложения или оценивать их таким образом, чтобы ранее это могло привести к невозможности признать выручку отдельно по каждому предложению.

Цена за клик (CPC) Определение

Что такое цена за клик (CPC)?

Цена за клик (CPC) — это модель дохода от онлайн-рекламы, которую веб-сайты используют для выставления счетов рекламодателям в зависимости от того, сколько раз посетители нажимают на медийное объявление, прикрепленное к их сайтам.

Основной альтернативой является модель цены за тысячу показов (CPM), которая взимает плату за количество показов или просмотров медийной рекламы, независимо от того, нажимает ли зритель на рекламу или нет.

Модель оплаты за клик также известна как оплата за клик (PPC).

Ключевые выводы

  • Веб-сайты выставляют счета рекламодателям на основе цены за клик (CPC), которая представляет собой модель дохода от онлайн-рекламы.
  • Издатели контента часто используют сторонние компании для согласования с рекламодателями.
  • Платформа Google AdSense — одна из крупнейших в своем роде.

Общие сведения о цене за клик (CPC)

Цена за клик обычно используется рекламодателями, у которых есть установленный дневной бюджет для кампании.Когда бюджет рекламодателя исчерпан, объявление автоматически удаляется из ротации веб-сайта на оставшуюся часть расчетного периода. Например, веб-сайт со ставкой CPC, равной 10 центам, выставит рекламодателю счет в размере 100 долларов за 1000 кликов.

Ставка, которую рекламодатель платит за клик, может быть установлена ​​по формуле. Обычно используется формула: цена за показ (CPI), деленная на процент кликабельности (%CTR). Другие издатели используют процесс торгов, чтобы установить свои ставки.CPC — это плата, которую издатель веб-сайта получает за клик по платной рекламе на сайте.

Большинство издателей используют третью сторону, чтобы сопоставить их с рекламодателями. Крупнейшей такой организацией является Google Ads, использующая платформу под названием Google AdSense.

Эти клики могут принести реальные деньги. По прогнозам eMarketer, к 2021 году мировая онлайн-реклама достигнет 455,30 млрд долларов.

Сколько стоит клик?

Клик стоит в среднем 2 доллара, но в разных отраслях существуют большие различия.Клик со страницы результатов поиска Google стоит в среднем 2,32 доллара США, а клик со страницы отображения издателя в среднем составляет около 0,58 доллара США.

Система Google Ads применяет скидки к рекламодателям с высоким показателем качества. Эта оценка определяется релевантностью объявления и контента рекламодателя используемым поисковым запросам.

Google AdSense

Google AdSense — крупнейшая, но далеко не единственная компания с платформой для издателей веб-сайтов, которые ищут рекламодателей.

Google AdSense обслуживает более 38 миллионов веб-сайтов по всему миру с помощью своей автоматизированной системы показа рекламы. Его простая в использовании рекламная платформа привлекает как индивидуальных блоггеров, так и крупных издателей. Его крупными клиентами являются издатели сайтов BBC, Bloomberg и Forbes.

Как это работает

Издатели веб-сайтов регистрируются в Google AdSense, чтобы автоматически размещать медийные текстовые и видеообъявления на своих сайтах, выбирая из различных размеров и форматов. Алгоритм Google определяет, каких рекламодателей размещать на сайте, исходя из типа контента или темы, количества рекламодателей, заинтересованных в этом материале, и объема трафика, получаемого сайтом.

Плата издателя зависит от того, сколько раз зрители нажимают на рекламу, которую он предоставляет. Сумма, выплачиваемая за клик, является ценой за клик для этого объявления.

Сообщается, что Google платит своим издателям 68% дохода, который зарабатывают их сайты, и оставляет себе 32%.

Аукцион рекламы

Аукцион объявлений в Google AdSense начинается с того, что Google выбирает пул участников торгов из числа всех рекламодателей. Пул состоит из рекламодателей с сообщениями, наиболее подходящими для данного веб-сайта.То есть рекламное сообщение и контент, на который оно ссылается, скорее всего, будут актуальны для аудитории, которая его увидит.

Лучшая позиция на странице достается тому, кто предложит самую высокую цену, если показатель качества у этого участника такой же или лучше, чем у следующего участника, предложившего самую высокую цену. Объявление с более низкой ставкой, но более высоким показателем качества, может превзойти более высокую ставку.

Появляются альтернативы

Существует множество альтернатив Google AdSense, включая Media.net, Infolinks, Amazon Advertising и Bidvertiser, и это лишь некоторые из них.

Некоторые специализируются на малых или крупных издателях, а некоторые предлагают более выгодное предложение, чем Google AdSense, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Amazon Advertising предназначена для того, чтобы партнеры веб-сайта Amazon могли размещать рекламу, которая привлекает покупателей на веб-сайте Amazon и за его пределами, когда они ищут определенные продукты.

Meta Ads Manager позволяет рекламодателям проводить кампании в Facebook и Instagram.

Войдите в блокчейн

Технология блокчейн может привести к серьезным изменениям в технологии онлайн-рекламы.Его обещание частично заключается в его способности более точно подсчитывать клики или, по крайней мере, подсчитывать клики людей и игнорировать клики ботов. Рекламодатели считают, что показатели просмотра видео, в частности, завышаются сайтами, на которых они размещены.

Одним из преимуществ использования технологии блокчейна для таргетинга рекламы, по-видимому, является то, что рекламодатели могут напрямую обращаться к своей целевой аудитории, исключая посредника рекламной платформы, а также обеспечивая большую достоверность количества зарегистрированных кликов.

Следует отметить, что эта концепция, возможно, достигла своего пика до того, как воплотилась в жизнь. Внимательные наблюдатели за рекламными технологиями предполагают, что их использование в качестве панацеи от проблем контроля качества онлайн-рекламы было чрезмерно разрекламировано. «Случаи использования, которые соответствуют шумихе, будут более творческими и будут включать в себя объединение блокчейна с криптографией», — сказала AdMonsters Кристиана Каччапути из MadHive.

Цена за клик

по сравнению с ценой за тысячу показов

В печатном мире рекламодатели выбирают издания, соответствующие профилям их клиентов, и размещают в них рекламу.Они платят больше за более крупную рекламу и более заметное размещение, но об эффективности этой рекламы обычно можно судить только по отслеживанию продаж до и после. Купоны и конкурсы входят в число стратегий, которые помогают им лучше отслеживать эффективность своей рекламы.

В онлайн-мире рекламодатели знают, сколько людей, по крайней мере, были достаточно заинтересованы, чтобы нажать на их рекламу. Это привело к появлению двух основных способов привлечения потребителей с помощью веб-рекламы:

  • Цена за тысячу показов (CPM) или цена за тысячу – это модель ценообразования, при которой рекламодатели взимают плату за количество показов их объявлений потребителю.
  • Плата за клик взимается с рекламодателей только за то количество раз, когда потребитель щелкнул их рекламу, чтобы получить дополнительную информацию о продукте.

Что лучше?

Стоимость промилле хороша для узнаваемости бренда и осведомленности о продукте, если предположить, что посетители страницы, по крайней мере, видят логотип и, пусть и неосознанно, воспринимают сообщение.

Цена за клик обычно считается более эффективной, поскольку она фактически привлекает трафик на сайт рекламодателя.

По сути, в этом весь смысл рекламодателей контента, которые ищут аудиторию, а не покупателей. К сожалению, в этом и вся суть кликбейта, дрянной рекламы, в которой используются возмутительные заголовки, чтобы побудить пользователей кликнуть.

Большинство онлайн-рекламных платформ предлагают как модели CPC, так и модели CPM.

Преимущества и недостатки рекламы с оплатой за клик

Реклама с оплатой за клик более ценна и дороже, чем реклама с оплатой за тысячу показов, потому что она указывает на то, что реклама побудила потенциального клиента сделать первый шаг к действию, будь то покупка или получение дополнительной информации.

Цена за тысячу неизбежно означает оплату за некоторое неопределенное количество показов страниц людьми, которые проигнорировали сообщение.

Ценообразование на основе цены за клик сильно различается, поскольку рекламодатели обычно проводят торги за показ на страницах, которые вызываются с наиболее соответствующими поисковыми словами. Например, реклама спонсируемого продукта на Amazon стоит около 81 цента за клик. Это может быть золотым стандартом рекламы, если вы продаете сковороды и покупаете размещение на страницах результатов для сковородок.

Что лучше всего описывает взаимосвязь между максимальными ставками CPC и рейтингом объявления?

Рейтинг объявления постоянно меняется. Это позиция, которую занимает объявление на любой отображаемой странице. Таким образом, размещение объявления на странице меняется каждый раз, когда оно отображается, в зависимости от его релевантности для конкретной записи поиска. Пользователи Google AdSense устанавливают максимальную ставку CPC, которая ограничивает сумму, которую рекламодатель готов платить за клик по рекламе. Более низкий порог обычно означает более низкую позицию на странице.Тем не менее, Google утверждает, что объявления, в которых используются ключевые слова, наиболее подходящие для поиска, могут привести к более высокому месту размещения, чем объявление с более высокой ставкой, которое не так хорошо соответствует.

Каким образом целевая цена за конверсию (CPA) определяет оптимальную ставку CPC?

В Google AdSense целевая цена за конверсию предназначена для того, чтобы помочь рекламодателям максимизировать свои бюджеты путем выборочного показа объявлений на страницах, которые с наибольшей вероятностью принесут результаты, исходя из прошлой эффективности объявления. Система предназначена для того, чтобы избегать «убыточных» кликов, которые просто съедают рекламный бюджет, и отдавать предпочтение тем, которые приводят к реальным результатам, таким как продажи, подписка на подписку или загрузка приложений.

Как конкурируют объявления с оплатой за клик?

реклама с оплатой за клик полностью посвящена лидогенерации. Рекламодатели пытаются выбрать аудиторию, которая, по их мнению, будет наиболее восприимчива к продукту, который они продают. Широкая аудитория — пустая трата денег. Они пишут свое сообщение, чтобы найти отклик у этой аудитории, будь то молодые родители, рыбаки или путешественники.

Цель состоит в том, чтобы заставить как можно больше членов аудитории щелкнуть это объявление, чтобы увидеть целевую страницу, которая совершает продажу.

Итог

Демографический таргетинг рекламы был создан в оффлайне, прежде всего индустрией печатных журналов. Это позволило рекламодателям выбрать специализированный журнал, охватывающий аудиторию, которая, скорее всего, будет заинтересована в их продукте.

Рекламная модель с оплатой за клик появилась вместе с Интернетом. Он добавил действенный элемент в виде возможности немедленно щелкнуть ссылку, чтобы получить дополнительную информацию, разместить заказ, запросить купон или загрузить приложение.

Программное обеспечение для создания рекламы и покупки рекламного места становится все более изощренным. Тем не менее, при использовании модели цены за клик или цены за показ рекламодатели в первую очередь беспокоятся о точности в отчетах о фактических цифрах, которые достигает реклама.

Типовое правило ABA 6.1

Добровольная общественная услуга Pro Bono

Каждый адвокат несет профессиональную ответственность за предоставление юридических услуг тем, кто не в состоянии платить. Юрист должен стремиться оказывать не менее (50) часов бесплатных юридических услуг в год.Выполняя эту обязанность, адвокат должен:

(a) предоставлять значительную часть (50) часов юридических услуг бесплатно или без ожидания оплаты:

(1) лица с ограниченными средствами или

(2) благотворительные, религиозные, гражданские, общественные, государственные и образовательные организации в вопросах, которые предназначены, прежде всего, для удовлетворения потребностей лиц с ограниченными средствами; и

(b) предоставлять любые дополнительные услуги через:

(1) оказание юридических услуг бесплатно или со значительно сниженной оплатой отдельным лицам, группам или организациям, стремящимся обеспечить или защитить гражданские права, гражданские свободы или общественные права, или благотворительным, религиозным, гражданским, общественным, правительственным и образовательным организациям в вопросы, направленные на достижение их организационных целей, когда оплата стандартных судебных издержек значительно истощила бы экономические ресурсы организации или была бы иным образом неуместной;

(2) оказание юридических услуг по существенно сниженной цене лицам с ограниченными средствами; или

(3) участие в деятельности по совершенствованию законодательства, правовой системы или адвокатуры.

Кроме того, адвокат должен добровольно оказывать финансовую поддержку организациям, оказывающим юридические услуги малообеспеченным лицам.

Комментарий

[1] Каждый юрист, независимо от профессиональной известности или профессиональной нагрузки, обязан предоставлять юридические услуги тем, кто не в состоянии платить, и личное участие в проблемах обездоленных может быть одним из самых полезных опытов в жизни юриста. юрист.Американская ассоциация юристов призывает всех юристов ежегодно предоставлять не менее 50 часов бесплатных услуг. Однако штаты могут решить выбрать большее или меньшее количество часов годовой работы (которое может быть выражено в процентах от профессионального времени юриста) в зависимости от местных потребностей и местных условий. Признается, что в некоторые годы адвокат может отрабатывать больше или меньше часов, чем указанная годовая норма, но в течение своей юридической карьеры каждый адвокат должен отрабатывать в среднем в год количество часов, установленное настоящим Правилом. .Услуги могут оказываться в гражданских делах, уголовных или квазиуголовных делах, по которым государство не обязано выделять средства на юридическое представительство, например, в делах об обжаловании смертной казни после вынесения приговора.

[2] Пункты (а)(1) и (2) признают острую потребность в юридических услугах, которая существует среди лиц с ограниченными средствами, путем предоставления значительного большинства юридических услуг, ежегодно оказываемых малоимущим, без платы или ожидания. платы.Юридические услуги в соответствии с этими пунктами включают полный спектр деятельности, включая индивидуальное и групповое представительство, предоставление юридических консультаций, лоббирование законодательства, установление административных правил и предоставление бесплатного обучения или наставничества тем, кто представляет лиц с ограниченными средствами. Разнообразие этих видов деятельности должно способствовать участию государственных юристов, даже если существуют ограничения на их участие во внешней юридической практике.

[3] Лица, имеющие право на юридические услуги в соответствии с параграфами (a)(1) и (2), — это те, кто имеет право на участие в программах, финансируемых Корпорацией юридических услуг, и те, чьи доходы и финансовые ресурсы немного превышают руководящие принципы, используемые такими программы, но, тем не менее, не может позволить себе адвоката.Юридические услуги могут оказываться отдельным лицам или организациям, таким как приюты для бездомных, центры помощи женщинам, подвергшимся побоям, и продовольственные склады, которые обслуживают малоимущих. Термин «правительственные организации» включает, но не ограничивается, программами общественной защиты и подразделениями правительственных учреждений или учреждений государственного сектора.

[4] Поскольку услуги должны предоставляться бесплатно или без ожидания вознаграждения, намерение адвоката оказать бесплатные юридические услуги имеет важное значение для того, чтобы выполняемая работа подпадала под действие пунктов (а)(1) и (2).Соответственно, оказанные услуги не могут считаться pro bono, если не получена ожидаемая оплата, но присуждение предусмотренных законом гонораров юристов в деле, первоначально принятом как pro bono, не лишает такие услуги права на включение в этот раздел. Юристам, которые получают гонорары в таких случаях, рекомендуется вносить соответствующую часть таких гонораров в организации или проекты, которые приносят пользу лицам с ограниченными средствами.

[5] Несмотря на то, что юрист может выполнять свои ежегодные обязательства по оказанию услуг pro bono исключительно за счет деятельности, описанной в параграфах (a)(1) и (2), в той мере, в какой часы работы остались невыполненными, оставшееся обязательство может быть выполнено различными способами, как указано в пункте (b).Конституционные, законодательные или нормативные ограничения могут запрещать или препятствовать юристам и судьям из правительства и государственного сектора оказывать услуги pro bono, указанные в пунктах (a)(1) и (2). Соответственно, там, где применяются эти ограничения, юристы и судьи из государственного и государственного секторов могут выполнять свои обязанности на общественных началах, оказывая услуги, указанные в пункте (b).

[6] Пункт (b)(1) включает предоставление определенных видов юридических услуг тем, чьи доходы и финансовые ресурсы превышают их ограниченные возможности.Он также позволяет адвокату pro bono соглашаться на существенно сниженную плату за услуги. Примеры типов вопросов, которые могут быть рассмотрены в соответствии с этим параграфом, включают претензии Первой поправки, претензии Раздела VII и претензии в области защиты окружающей среды. Кроме того, может быть представлен широкий круг организаций, включая социальные службы, медицинские исследования, культурные и религиозные группы.

[7] Параграф (b)(2) охватывает случаи, когда юристы соглашаются и получают скромную плату за оказание юридических услуг лицам с ограниченными средствами.В соответствии с этим разделом поощряется участие в программах judicare и согласие на назначение в суд, при которых гонорар значительно ниже обычной ставки адвоката.

[8] Параграф (b)(3) признает ценность участия юристов в деятельности, направленной на совершенствование закона, правовой системы или профессии юриста. Работа в комитетах ассоциации адвокатов, работа в советах программ pro bono или юридических услуг, участие в мероприятиях Дня права, работа в качестве инструктора по непрерывному юридическому образованию, медиатора или арбитра, а также участие в законодательном лоббировании с целью улучшения закона и правовой системы. или профессия — вот лишь несколько примеров многих видов деятельности, подпадающих под действие этого абзаца.

[9] Поскольку предоставление услуг pro bono является профессиональной обязанностью, это индивидуальное этическое обязательство каждого юриста. Тем не менее, могут быть случаи, когда юрист не может оказывать услуги pro bono. В таких случаях адвокат может выполнять обязанности pro bono, оказывая финансовую поддержку организациям, предоставляющим бесплатные юридические услуги лицам с ограниченными средствами. Такая финансовая поддержка должна быть разумно эквивалентна стоимости часов работы, которые в противном случае были бы предоставлены.Кроме того, иногда может оказаться более целесообразным коллективно выполнять обязательство pro bono, например, посредством совокупной деятельности фирмы pro bono.

[10] Поскольку усилий отдельных юристов недостаточно для удовлетворения потребности в бесплатных юридических услугах, которая существует среди лиц с ограниченными средствами, правительство и профессионалы учредили дополнительные программы для предоставления этих услуг. Каждый юрист должен оказывать финансовую поддержку таким программам в дополнение либо к предоставлению прямых услуг pro bono, либо к финансовым взносам, когда оказание услуг pro bono невозможно.

[11] Юридические фирмы должны действовать разумно, чтобы позволить и поощрять всех юристов фирмы предоставлять юридические услуги pro bono, предусмотренные настоящим Правилом.

[12] Ответственность, изложенная в этом Правиле, не предназначена для исполнения посредством дисциплинарного процесса.

Сравнение кодов моделей

Аналог этого правила в Дисциплинарных правилах Типового кодекса отсутствовал. EC 2-25 заявил, что «основная ответственность за предоставление юридических услуг для тех, кто не в состоянии платить, в конечном итоге лежит на отдельном адвокате.. .. Каждый юрист, независимо от профессиональной известности или профессиональной нагрузки, должен находить время для участия в служении обездоленным». ИС 8-9 заявил, что «[т] развитие нашей правовой системы имеет жизненно важное значение для поддержания правила закон . . . [и] юристы должны поощрять и должны помогать вносить необходимые изменения и улучшения». EC 8-3 заявил, что «[т] тем лицам, которые не могут платить за юридические услуги, должны быть предоставлены необходимые услуги».

Лицензирование

Meraki — Cisco Meraki

  1. Последнее обновление
  2. Сохранить как PDF
  1. Meraki Per-Device Licensing
  2. Сообщение Meraki Conserence
  3. Модель лицензирования
  4. Модель лицензирования
  5. Лицензионная модель Различия в модели
    1. Поддержка документов
  • 3 Meraki В настоящее время предлагает два типа лицензирования лицензирования: новое лицензирование для каждого устройства. (PDL) и модель лицензирования с совместным прекращением действия (co-term).Между этими двумя моделями есть важные различия, которые следует учитывать при принятии решения о том, какая модель лучше для вас.

    По состоянию на ноябрь 2019 г. все клиенты Meraki по умолчанию используют модель совместного лицензирования. Лицензирование на устройство доступно для всех новых и существующих клиентов. Если вы новый клиент, создающий новую организацию Meraki, по умолчанию вы автоматически перейдете на модель совместного лицензирования. Если вы хотите использовать лицензирование для каждого устройства, вы можете сделать это через панель инструментов Meraki после создания своей организации.

     

    Примечание: Все продукты Meraki могут работать как с лицензированием на устройство, так и с типом лицензирования с совместным прекращением действия.

    Лицензирование Meraki для каждого устройства

    Лицензирование на устройство предлагает множество новых функций и повышенную гибкость для новых и существующих клиентов всех размеров:
     

    • Лицензирование устройств по отдельности: Назначение лицензии конкретному устройству (MR, MS, MX, MV, MG) или сети (в случае лицензий vMX и SM) и сохранение общего срока действия или отдельных сроков действия между устройствами, сетями или организациями.

    • Частичное продление: Воспользуйтесь возможностью продлить подписку на все свои устройства или часть устройств по своему усмотрению.

    • Перемещение лицензий между организациями:  Администратор организации (чтение/запись) в нескольких организациях может перемещать лицензию (или лицензии и устройства вместе) между этими организациями, не обращаясь в службу поддержки Meraki. Эта функция доступна через панель инструментов и API.

    • 90-дневное окно активации лицензии: У вас будет до 90 дней, чтобы запросить и назначить лицензии до их активации, что даст вам больше времени для развертывания продуктов Meraki до того, как ваши лицензии сгорят.

    • API: API доступны для запроса, назначения и перемещения лицензий. Это позволит повысить уровень автоматизации и возможность интеграции с другими системами.

    • Отключение отдельных устройств: Если срок действия лицензии на устройстве истекает, Meraki выключит это устройство или продукт только по истечении 30 льготного периода.
       

    Эта модель лицензирования особенно удобна для координации лицензирования между различными сайтами или организациями, когда бюджет этих сайтов (и связанных с ними устройств) определяется по-разному.Его также может быть полезно использовать при добавлении нового оборудования или расширении инфраструктуры Meraki, позволяя интуитивно рационализировать сроки годности для новых и существующих устройств.

    Дополнительные сведения и инструкции по переходу на эту модель лицензирования см. в документации Meraki Per-Device Licensing Overview .

    Совместное лицензирование Meraki

    Совместное лицензирование Meraki применяется ко всей организации, что приводит к единой дате истечения срока действия для каждого устройства Meraki, управляемого в организации.Эта дата рассчитывается динамически на основе средневзвешенного значения типов лицензий, приобретенных и заявленных в вашей организации на информационной панели. Это достигается путем усреднения всех активных лицензий вместе и деления на лимит лицензии или разрешенное количество устройств Meraki в организации. Единая дата истечения срока действия для всех устройств Meraki в этой организации динамически пересчитывается (панелью управления Meraki) с каждой заявкой на лицензию и оборудование.

     

     

    Например, предположим, что у организации есть две отдельные лицензии Enterprise AP: одна лицензия на две точки доступа на один год (365 дней), а другая — на одну точку доступа на пять лет (1825 дней).Значение совместного прекращения будет рассчитываться как ((1825*1)+(365*2))/3= 851 дней в сумме для всех трех AP. Таким образом, если предположить, что все три лицензии были применены в один и тот же день, у организации будет дата совместного действия, равная 851 дню с даты начала действия лицензий.

    Дополнительные сведения см. в документе «Обзор совместного прекращения лицензии Meraki ».

    Сходства моделей лицензирования  

    • Клиенты могут поддерживать общую дату истечения срока действия для всех своих устройств/продуктов в рамках обеих моделей лицензирования

    • Все основные продукты Meraki работают в обеих моделях.Некоторые дополнительные продукты (например, беспроводная связь Meraki с Umbrella) предлагаются только по модели лицензирования для каждого устройства 

      .
    • Клиенты приобретают лицензии для обеих моделей одним и тем же способом (т. е. один и тот же артикул)

    • Цена лицензий остается одинаковой между двумя моделями

    • Клиенты получают единый лицензионный ключ и номер заказа для каждой модели

    • Устройства MX должны иметь лицензию Advanced Security или Enterprise Security для всей организации в обеих моделях лицензирования

    Различия моделей лицензирования

     

    Лицензия на устройство

    Совместное прекращение лицензирования

    Поддерживайте одну или несколько отдельных дат истечения срока действия для устройств в организации.

    Поддерживайте единую дату истечения срока действия для всех устройств в организации.

    Устройства имеют уникальную дату истечения срока действия для конкретного устройства.

    Дата истечения срока действия определяется путем взвешивания количества оставшегося времени (стоимости) для всех лицензионных продуктов в организации.

    Деактивируются только устройства, не соответствующие лицензии.

    Вся организация деактивируется из-за любой проблемы с соблюдением условий лицензии.

    По истечении срока действия лицензии клиенты могут продлевать лицензии по отдельности или в массовом порядке.

    По истечении срока действия лицензии клиент должен приобрести лицензию на продление для всех устройств в организации.

    Лицензии на дополнительные функции (например,грамм. Meraki Wireless + Umbrella) доступны с этой моделью лицензирования.

    Может быть ограничен базовым набором функций базовых лицензий и продуктов.

    Обзор Tesla Model 3 2022 года, цены и характеристики

    Обзор

    Благодаря почти идеальному сочетанию производительности, запаса хода и доступной цены Tesla Model 3 2022 года — это электромобиль, который оправдывает шумиху.Он быстрый, особенно в комплектации Performance, и маневренный, а это значит, что Model 3 — это электромобиль, от которого могут отстать такие энтузиасты вождения, как мы. Мы даже включили его в список «Выбор редакции 2022 года». Запас хода составляет впечатляющие 358 миль на одном заряде в комплектации Long Range среднего уровня, поэтому нет необходимости заряжать Model 3 каждый день. Привлекательная стартовая цена не раскрывает весь потенциал Model 3, а ее комплектация и отделка не совсем соответствуют альтернативам, таким как Chevy Bolt и Ford Mustang Mach E.Тем не менее, нет более недорогого способа припарковать один из новаторских электромобилей Tesla на подъездной дорожке.

    Что нового в 2022 году?

    Прошлогодняя модель Standard Range была переименована в задний привод и получила новый тип аккумуляторной батареи, в которой вместо никель-кобальт-алюминия используется литий-ион-фосфат. Несмотря на меньшую плотность энергии, чем у предыдущего аккумуляторного блока, расчетный диапазон для этой модели начального уровня увеличился до 272 миль. Комплектация Long Range также демонстрирует небольшой рост расчетного запаса хода в этом году до 358 миль на одной зарядке.

    Цены и выбор модели

    Модель с задним приводом является наиболее выгодной, но расчетный запас хода в 272 мили может быть недостаточным для некоторых водителей, чтобы избавиться от беспокойства по поводу запаса хода. Мы бы порекомендовали модель Long Range, которая предлагает примерно 358 миль вождения на одной зарядке. Все Model 3 стандартно поставляются с подогревом передних сидений, навигацией и полуавтономной системой вождения Tesla Autopilot.

    Двигатель электромобиля, мощность и производительность

    Как и большинство электромобилей, Model 3 набирает скорость плавно и почти бесшумно, а электродвигатель обеспечивает высокую мощность сразу после остановки.И это быстро — очень быстро в некоторых комплектациях. Заднеприводная модель Long Range, которую мы тестировали, разгонялась с нуля до 60 миль в час за 5,1 секунды. Модель 3 Performance разгоняется до 60 миль в час всего за 3,5 секунды — на 0,5 секунды быстрее, чем наша долгоиграющая модель 3 Long Range . Как и у всех Tesla, у Model 3 батарея находится под полом, что приводит к низкому центру тяжести. Это помогает ему четко менять направление и чувствовать себя уверенно и стабильно в поворотах. Рулевое управление точное и взвешенное, с тремя различными настройками, которые регулируют уровень усилия на рулевом колесе.Поездка твердая, но не жесткая; однако без шума бензинового двигателя вы слышите много шума в салоне, когда шины стучат и стучат по неровностям дорожного покрытия.

    Подробнее о седане Model 3

    Запас хода, зарядка и срок службы батареи

    Предлагаются три различных комплектации Model 3, каждая из которых имеет разный расчетный запас хода. Модель с задним приводом является самой доступной, с заявленным запасом хода в 272 мили. Обновление до моделей Long Range или Performance увеличивает расчетный диапазон Model 3 до 315 миль для Performance и впечатляющих 358 для Long Range.Конечно, достичь этого расстояния нелегко, как мы обнаружили в нашем долгосрочном испытательном автомобиле Long Range Model 3 . Модель 3 предлагает несколько различных вариантов зарядки: сеть станций быстрой зарядки Tesla под названием Superchargers, адаптеры для общественных зарядных станций постоянного тока, розетки на 240 и 120 вольт и домашняя зарядная станция.

    Экономия топлива и реальные MPGe

    Различные версии Model 3 имеют оценку EPA от 113 MPGe до 141 MPGe.Наш тестовый автомобиль, однако, показал только 84 миль на галлон, когда мы взяли его на тест на экономию топлива на шоссе со скоростью 75 миль в час. Модель 3 стандартно поставляется с алюминиевыми колесами, покрытыми пластиковыми аэродинамическими колпаками. Мы хотели узнать, насколько сильно эти колпаки влияют на запас хода автомобиля, поэтому мы протестировали их и с удивлением обнаружили, что они помогли больше, чем ожидалось . Для получения дополнительной информации об экономии топлива Model 3 посетите веб-сайт EPA.

    Интерьер, комфорт и груз

    Мы не преувеличиваем, когда говорим, что у Tesla Model 3 интерьер, не похожий ни на один другой автомобиль на рынке сегодня.Он поразительно прост внутри, почти все управляется монолитным сенсорным экраном в центре приборной панели. Низкий плоский пол Tesla создает ощущение простора и воздушности внутри. Передние сиденья удобные и удобные, а вот задние тесные и неудобные; не ожидайте, что взрослые смогут проводить в них время. Складывание задних сидений в пропорции 60/40 выполняется просто и значительно увеличивает багажник. Спинки сидений Model 3 также складываются, образуя сплошной грузовой пол для перевозки более крупных предметов.Со сложенными задними сиденьями в Model 3 достаточно места для 15 ручной клади. Кроме того, в салоне есть вместительные ящики и ящики.

    Разница между автомобилем и водителем

    Информационно-развлекательная система и возможности подключения

    Навигация, Bluetooth и подключение через USB входят в стандартную комплектацию, но Model 3, как ни странно, недоступна с AM-радио или спутниковым радио SiriusXM. Несколько вариантов потокового интернет-радио являются стандартными. Он также не может быть оснащен Android Auto или Apple CarPlay.Чтобы сделать пересадку на зарядной станции более терпимой, Model 3 предлагает множество развлекательных опций на центральном дисплее, включая Netflix, YouTube и множество аркадных игр.

    Как купить и обслуживать автомобиль

    Функции обеспечения безопасности и помощи водителю

    Общий рейтинг безопасности (NHTSA)

    лучшие в отрасли наборы функций, плавная работа и впечатляющие возможности, такие как автоматическая смена полосы движения.Для получения дополнительной информации о результатах краш-тестов Model 3 посетите веб-сайты Национальной администрации безопасности дорожного движения (NHTSA) и Страхового института безопасности дорожного движения (IIHS). Ключевые функции безопасности включают:

    • Стандартное автоматическое экстренное торможение
    • Стандартное предупреждение о выходе из полосы движения
    • Стандартный адаптивный круиз-контроль

    Гарантия и техническое обслуживание разочаровывает, что покрытие не включает защиту от коррозии.Модель Long Range включает в себя дополнительные 20 000 миль в течение периода действия ее аккумуляторной батареи и компонентов привода.

    • Ограниченная гарантия распространяется на четыре года или 50 000 миль
    • Гарантия на силовой агрегат распространяется на восемь лет или 100 000 миль
    • Бесплатное плановое техническое обслуживание не проводится
    Характеристики

    2019 Tesla Model 3 Long Range
    Тип автомобиля: передне- и среднемоторный, полноприводный, 5-местный, 4-дверный седан

    ЦЕНА
    Базовый/протестированный: 49 690 долл. США/57 690 долл. США

    ТРАНСМИССИЯ
    Спереди: асинхронный двигатель переменного тока, 184 л.с., 177 фунт-фут;
    Сзади: синхронный двигатель переменного тока с постоянными магнитами, 241 л.с., 298 фунто-футов; 80.Литий-ионный аккумулятор емкостью 5 кВтч
    Трансмиссия: 1-скоростной прямой привод

    ШАССИ
    Подвеска, П/П: многорычажная/многорычажная
    Тормоза, F/R: 12,6-дюймовый вентилируемый диск/13,2-дюймовый вентилируемый диск
    Шины: Michelin Primacy MXM4
    235/45R-18 98W M+S T0

    РАЗМЕРЫ
    Колесная база: 113,2 в
    Длина: 184,8 в
    Ширина: 72,8 в
    Рост: 56,8 дюйма
    Пассажирский объем: 97 футов 3
    Объем груза: 15 футов 3
    Снаряженная масса: 4038 фунтов

    C/D
    РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ
    60 миль в час: 4.1 сек
    100 миль в час: 9,7 сек
    1/4 мили: 12,6 с при скорости 112 миль в час
    130 миль/ч: 18,1 с
    В приведенных выше результатах не учитывается разворот на 1 фут за 0,3 с.
    Роллинг Старт, 5–60 миль/ч: 4,2 с 90 508 Top Gear, 30–50 миль в час: 1,6 с 90 508 Top Gear, 50–70 миль в час: 2,1 с 90 508 Максимальная скорость (gov ltd): 145 миль в час
    Торможение, 70–0 миль в час: 172 фута 90 508 Сцепление с дорогой, 300 футов Skidpad: 0,87 г

    C/D 
    ЭКОНОМИЯ ТОПЛИВА
    Наблюдаемый: 85 MPGe

    EPA
    ЭКОНОМИЯ ТОПЛИВА
    Комбинированный/Город/Шоссе: 116/120/112 MPGe
    Дальность: 310 миль  

    C/D ОБЪЯСНЕНИЕ ИСПЫТАНИЙ

    2019 Tesla Model 3 Dual Motor Performance

    ТИП ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА
    передне- и среднемоторный, полноприводный, 5-местный, 4-дверный седан

    ЦЕНА ПРИ ИСПЫТАНИЯХ
    66 190 долларов США (базовая цена: 58 190 долларов США)

    ТРАНСМИССИЯ
    F: асинхронный двигатель переменного тока, R: синхронный двигатель переменного тока с возбуждением от постоянных магнитов
    Комбинированная мощность ( C/D est): 470 л.с.
    Аккумулятор: литий-ионный с жидкостным охлаждением, 75.0 кВтч

    ТРАНСМИССИИ
    прямой привод

    ШАССИ
    Подвеска (передняя/правая): многорычажная/многорычажная
    Тормоза (F/R): 14,0-дюймовый вентилируемый диск/13,2-дюймовый вентилируемый диск
    Шины: Michelin Pilot Sport 4S, 235/35R-20 92Y Extra Load T0

    РАЗМЕРЫ
    Колесная база: 113,2 в
    Длина: 184,8 в
    Ширина: 72,8 в
    Рост: 56,8 дюйма
    Объем пассажиров: 97 футов 3
    Объем багажника: 15 футов 3
    Снаряженная масса: 4072 фунта

    C/D РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ
    60 миль в час: 3.1 сек
    100 миль/ч: 8,2 сек 90 508 1/4 мили: 11,6 с при скорости 115 миль в час
    130 миль/ч: 16,2 с
    В приведенных выше результатах не учитывается разворот на 1 фут за 0,3 с.
    Старт с места, 5–60 миль/ч: 3,3 с 90 508 Высшая передача, 30–50 миль в час: 1,1 с 90 508 Высшая передача, 50–70 миль в час: 1,7 с 90 508 Максимальная скорость (заявление производителя): 162 мили в час
    Торможение, 70–0 миль в час: 147 футов 90 508 Устойчивость к дороге, противоскользящая пластина диаметром 300 футов: 0,96 г

    C/D ЭКОНОМИЯ ТОПЛИВА
    Движение по шоссе со скоростью 75 миль в час: 94 MPGe
    Диапазон шоссе: 220 миль

    EPA ЭКОНОМИЯ ТОПЛИВА
    Комбинированный/город/шоссе: 116/120/112 MPGe
    Дальность действия: 310 миль

    Другие характеристики и характеристики

    Цены

    Простой и гибкий.Платите только за то, что используете.

    Начать

    Базовые модели

    Бэббидж

    0,0012 долл. США/ 1 000 токенов

    Кюри

    0,0060 долл. США/ 1 000 токенов

    Несколько моделей, каждая с разными возможностями и ценой. Ada — самая быстрая модель, а Davinci — самая мощная.

    Цены указаны за 1000 токенов. Вы можете думать о токенах как о фрагментах слов, где 1000 токенов — это примерно 750 слов. Этот абзац стоит 35 жетонов.

    флагНачать бесплатно

    Начните экспериментировать с бесплатным кредитом в размере 18 долларов США, который можно использовать в течение первых 3 месяцев.

    barupОплата по мере использования

    Чтобы все было просто и гибко, платите только за используемые ресурсы.

    проверитьВыберите модель

    Используйте правильную модель для работы. Мы предлагаем спектр возможностей и ценовых категорий.


    Модели с тонкой настройкой

    Создавайте свои собственные пользовательские модели, точно настраивая наши базовые модели с вашими обучающими данными. Токены, используемые для обучения модели, оплачиваются по 50% от наших базовых цен. После тонкой настройки модели вам будут выставляться счета только за токены, которые вы используете в запросах к этой модели.

    Узнать больше
    Модель Обучение Использование
    Ада $0,0004 / 1 тыс. токенов $0,0016 / 1 тыс. токенов
    Бэббидж $0,0006 / 1 тыс. токенов $0,0024 / 1 тыс. токенов
    Кюри $0,0030 / 1 тыс. токенов $0.0120 / 1К токенов
    Давинчи 0,0300 $ / 1 тыс. токенов 0,1200 $ / 1 тыс. токенов

    Встраиваемые модели

    Создавайте функции расширенного поиска, кластеризации, тематического моделирования и классификации с помощью нашего предложения встраивания.

    Модель Использование
    Ада $0.0080 / 1К токенов
    Бэббидж $0,0120 / 1 тыс. токенов
    Кюри 0,0600 $ / 1 тыс. токенов
    Давинчи 0,6000 $ / 1 тыс. токенов

    Квоты использования

    Поскольку эта технология является новой, мы также хотим убедиться, что развертывание выполняется ответственно.Когда вы зарегистрируетесь, вам будет предоставлен первоначальный лимит расходов или квота, и со временем мы будем увеличивать этот лимит по мере того, как вы наращиваете послужной список в своем приложении.

    Если вам нужно больше жетонов, вы всегда можете запросить увеличение квоты. Когда вы будете готовы к запуску, вы отправите запрос на проверку перед запуском, который также будет охватывать любые дополнительные запросы на увеличение квоты.

    Часто задаваемые вопросы


    Что такое токен?

    навигациивниз навигация

    Вы можете думать о токенах как о фрагментах слов, используемых для обработки естественного языка.Для английского текста 1 токен равен примерно 4 символам или 0,75 слова. Для справки: собрание сочинений Шекспира составляет около 900 000 слов или 1,2 млн токенов.

    Чтобы узнать больше о работе токенов и оценить их использование…

    • Экспериментируйте с нашим интерактивным инструментом Tokenizer.
    • Войдите в свою учетную запись и введите текст в Playground. Счетчик в нижнем колонтитуле будет отображать количество токенов в вашем тексте.





    Как рассчитываются цены для завершений?

    навигациивниз навигация

    Запросы на завершение оплачиваются на основе количества токенов, отправленных в приглашении, плюс количество токенов в завершениях, возвращаемых API.

    Параметры best_of и n также могут влиять на стоимость. Поскольку эти параметры генерируют несколько завершений для каждого приглашения, они действуют как множители на количество возвращаемых токенов.

    В вашем запросе может быть использовано до num_tokens(prompt) + max_tokens * max(n, best_of) токенов, которые будут оплачиваться по расценкам для каждого движка, указанным в верхней части этой страницы.

    В простейшем случае, если ваше приглашение содержит 10 токенов и вы запрашиваете одно завершение 90 токенов от механизма davinci, ваш запрос будет использовать 100 токенов и будет стоить 0 долларов США.006.

    Вы можете ограничить затраты, уменьшив длину подсказки или максимальную длину ответа, ограничив использование best_of / n , добавив соответствующие последовательности остановки или используя механизмы с более низкой стоимостью за маркер.


    Как рассчитываются цены для тонкой настройки?

    навигациивниз навигация

    Тонкая настройка цен состоит из двух компонентов: обучение и использование.

    При обучении точно настроенной модели общее количество использованных токенов будет выставлено в соответствии с нашими расценками на обучение (50% от расценок базовой модели). Обратите внимание, что количество обучающих токенов зависит от количества токенов в вашем наборе обучающих данных и выбранного вами количества эпох обучения. Количество эпох по умолчанию — 4.

    (Токены в вашем файле обучения * Количество эпох обучения) = Всего жетонов обучения


    После точной настройки модели вам будет выставлен счет только за используемые токены.Запросы, отправленные на точно настроенные модели, оплачиваются по нашим тарифам на использование.


    Как рассчитываются цены для классификаций?

    навигациивниз навигация

    Запросы на классификацию оплачиваются в зависимости от количества токенов во входных данных, которые вы предоставляете.Внутренне эта конечная точка вызывает конечные точки поиска и завершения, поэтому ее затраты являются функцией затрат этих конечных точек.

    Фактическая стоимость токена зависит от того, какие модели вы выбираете для выполнения как поиска, так и завершения, которые контролируются параметрами search_model и model соответственно.

    Вы можете предоставить файл , содержащий примеры для поиска, или вы можете явно указать примеры в своем запросе.Предоставление файла делает поиск более быстрым и экономичным, когда количество примеров, по которым вы хотите выполнить поиск, превышает max_examples . В этом сценарии затраты в значительной степени зависят от количества повторно ранжированных примеров (контролируемых параметром max_examples ) и общей длины этих примеров. Если вместо этого вы передадите примеров в своем запросе, стоимость будет основываться на общей длине всех этих примеров.

    Длина запроса , переданного в модель, а также сгенерированная окончательная классификационная метка также будут учитываться в затратах.

    Можно использовать флаг отладки return_prompt , чтобы узнать длину окончательного комбинированного приглашения, которое будет отправлено в конечную точку завершения для создания метки классификации.


    Как рассчитываются цены для поиска?

    навигациивниз навигация

    Запросы на поиск оплачиваются на основе общего количества токенов в предоставленных вами документах, а также токенов в запросе и токенов, необходимых для указания модели о том, как выполнять операцию.API также использует справочный документ для создания ответа, добавляя 1 к общему количеству документов. Эти токены оплачиваются по расценкам за каждый движок, указанным в верхней части этой страницы.

    Вы можете предоставить файл , содержащий документы для поиска, или вы можете явно указать документы в своем запросе. Предоставление файла делает поиск более быстрым и экономичным, когда количество документов, которые вы хотите найти, превышает max_rerank .В этом сценарии затраты в значительной степени зависят от количества повторно ранжированных документов (управляется параметром max_rerank ) и общей длины этих документов. Если вместо этого вы передадите документов в своем запросе, затраты будут основаны на общей длине всех этих документов.

    Ниже вы найдете формулу для расчета общего потребления токенов. Цифра 14 представляет дополнительные токены, которые API использует для каждого документа для выполнения задачи семантического поиска, а добавленная цифра 1 — это справочный документ:

    .

    Количество токенов во всех ваших документах
    + (Количество документов + 1) * 14
    + (Количество документов + 1) * Количество токенов в вашем запросе


    = Всего токенов

    Например, если у вас есть 5 документов (плюс один, добавленный API) с длинами токенов 12, 34, 22, 33, 78 (всего 179) и ваш запрос содержит 8 токенов, общее количество потребляемых токенов составит : 179 + (6 * 14) + (6 * 8) = 311

    Вы можете использовать средство оценки маркера поиска или просмотреть код из средства оценки Python, чтобы лучше понять использование маркера поиска.


    Как рассчитываются цены на ответы?

    навигациивниз навигация

    Запросы на ответы оплачиваются на основе количества токенов во входных данных, которые вы предоставляете, и ответа, который генерирует модель. Внутренне эта конечная точка вызывает API-интерфейсы поиска и завершения, поэтому ее затраты зависят от затрат этих конечных точек.

    Фактическая стоимость токена зависит от того, какие модели вы выбираете для выполнения как поиска, так и завершения, которые контролируются параметрами search_model и model соответственно.

    Вы можете предоставить файл , содержащий документы для поиска, или вы можете явно указать документы в своем запросе. Предоставление файла делает поиск более быстрым и экономичным, когда количество документов, которые вы хотите найти, превышает max_rerank .В этом сценарии затраты в значительной степени зависят от количества повторно ранжированных документов (управляется параметром max_rerank ) и общей длины этих документов. Если вместо этого вы передадите документов в своем запросе, затраты будут основаны на общей длине всех этих документов.

    Длина примеров , примеров_контекста , вопросов и длина сгенерированного ответа (управляемого max_tokens / stop ) также повлияют на стоимость.

    Можно использовать флаг отладки return_prompt , чтобы узнать длину окончательного комбинированного приглашения, которое будет отправлено в конечную точку завершения для генерации ответа.




    Начните работу с мощным языком OpenAI и моделями генерации кода.
    На модель: с чего начать и что нужно, чтобы стать фотомоделью

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.

    Пролистать наверх