KOSHIK: হাডুপের উপর একটি স্কেলযোগ্য NLP আর্কিটেকচার - বিশ্লেষণ ও বাস্তবায়ন

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

এই নথিটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং বৃহৎ তথ্য প্ল্যাটফর্মের সমন্বয় বিশ্লেষণ করে, বিশেষভাবে হাডুপের উপর নির্মিত KOSHIK আর্কিটেকচারের উপর ফোকাস করে। সোশ্যাল মিডিয়া, লগ এবং ডিজিটাল কন্টেন্টের মতো উৎস থেকে অগঠিত টেক্সট তথ্যের বিস্ফোরক বৃদ্ধি ঐতিহ্যগত NLP পদ্ধতিগুলিকে অপ্রতুল করে তুলেছে। এই বিশ্লেষণ একটি স্কেলযোগ্য সমাধান অন্বেষণ করে।

1.1. প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ

NLP মানব ভাষা বিশ্লেষণ, বোঝা এবং তৈরি করার জন্য গণনামূলক কৌশল জড়িত। মূল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে তথ্যের আয়তন, গতি এবং বৈচিত্র্য, সেইসাথে ভাষার অস্পষ্টতা, বিশেষ করে সোশ্যাল মিডিয়ার মতো অনানুষ্ঠানিক প্রসঙ্গে।

1.2. বৃহৎ তথ্য

বৃহৎ তথ্য ৫টি V দ্বারা চিহ্নিত: আয়তন (Volume), গতি (Velocity), বৈচিত্র্য (Variety), নির্ভুলতা (Veracity) এবং মূল্য (Value)। এটি আধুনিক NLP-এর জন্য প্রয়োজনীয় বৃহৎ ডেটাসেট সংরক্ষণ ও প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো সরবরাহ করে, যেখানে প্রায়শই পেটাবাইট-স্কেলের অগঠিত টেক্সট অন্তর্ভুক্ত থাকে।

1.3. হাডুপ

হাডুপ হল বৃহৎ ডেটাসেটের বিতরণকৃত স্টোরেজ ও প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক। এর মূল উপাদানগুলি হল স্টোরেজের জন্য হাডুপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম (HDFS) এবং সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের জন্য MapReduce, যা ব্যাচ-ভিত্তিক NLP কাজের জন্য আদর্শ করে তোলে।

1.4. হাডুপে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ

NLP-এর জন্য হাডুপের সুবিধা নেওয়া গবেষকদেরকে ক্লাস্টার জুড়ে ভাষাগত বিশ্লেষণ—যেমন টোকেনাইজেশন, পার্সিং এবং নামকৃত সত্তা শনাক্তকরণ—স্কেল করতে দেয়, যা একক মেশিনের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে। KOSHIK এই উদ্দেশ্যে নকশাকৃত একটি আর্কিটেকচার।

2. KOSHIK আর্কিটেকচার

KOSHIK একটি বিশেষায়িত আর্কিটেকচার যা প্রতিষ্ঠিত NLP টুলকিটগুলিকে হাডুপ ইকোসিস্টেমের সাথে সংহত করে একটি স্কেলযোগ্য প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন তৈরি করে।

2.1. মূল উপাদানসমূহ

• হাডুপ (HDFS ও MapReduce/YARN): মৌলিক বিতরণকৃত স্টোরেজ ও সম্পদ ব্যবস্থাপনা সরবরাহ করে।
• স্ট্যানফোর্ড CoreNLP: NLP টুলগুলির একটি স্যুট যা শক্তিশালী ব্যাকরণগত বিশ্লেষণ, নামকৃত সত্তা শনাক্তকরণ (NER) এবং অনুভূতি বিশ্লেষণ প্রদান করে।
• অ্যাপাচি OpenNLP: বাক্য শনাক্তকরণ, টোকেনাইজেশন এবং শব্দের শ্রেণীবিভাগের মতো কাজের জন্য মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক একটি টুলকিট।
• ইন্টিগ্রেশন লেয়ার: কাস্টম র্যাপার এবং জব শিডিউলার যা হাডুপ ক্লাস্টার জুড়ে NLP কাজগুলিকে সমান্তরালীকরণ করে।

2.2. সিস্টেম আর্কিটেকচার

আর্কিটেকচারটি একটি পর্যায়ক্রমিক পাইপলাইন অনুসরণ করে: HDFS-এ তথ্য গ্রহণ, MapReduce জবের মাধ্যমে সমান্তরালীকৃত NLP টাস্ক এক্সিকিউশন যা CoreNLP/OpenNLP লাইব্রেরিগুলিকে কল করে, ফলাফল সমষ্টিকরণ এবং আউটপুট স্টোরেজ। এটি স্টোরেজকে কম্পিউট থেকে বিচ্ছিন্ন করে, স্কেলযোগ্যতা সক্ষম করে।

3. বাস্তবায়ন ও বিশ্লেষণ

3.1. প্ল্যাটফর্ম সেটআপ

KOSHIK সেটআপে জড়িত: ১) একটি হাডুপ ক্লাস্টার কনফিগার করা (যেমন, অ্যাপাচি অ্যাম্বারি বা ম্যানুয়াল সেটআপ ব্যবহার করে)। ২) জাভা এবং NLP লাইব্রেরি (CoreNLP, OpenNLP) ইনস্টল করা। ৩) MapReduce জব ডেভেলপ করা যা NLP মডেল লোড করে এবং ইনপুট ডেটার বিভাজনে (যেমন, উইকিপিডিয়া ডাম্প ফাইল) প্রয়োগ করে।

3.2. উইকি তথ্য বিশ্লেষণ পাইপলাইন

উইকিপিডিয়া তথ্য বিশ্লেষণের জন্য একটি ব্যবহারিক পাইপলাইন অন্তর্ভুক্ত করে:

1. প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ: উইকিপিডিয়া XML ডাম্প HDFS-এ আপলোড করা।
2. টেক্সট নিষ্কাশন: XML মার্কআপ থেকে পরিষ্কার টেক্সট নিষ্কাশনের জন্য একটি MapReduce জব।
3. সমান্তরাল NLP প্রক্রিয়াকরণ: বাক্য বিভাজন, টোকেনাইজেশন, শব্দের শ্রেণীবিভাগ এবং NER-এর জন্য একাধিক MapReduce জব, প্রতিটি বিতরণকৃত ফ্রেমওয়ার্কের সুবিধা নেয়।
4. সমষ্টিকরণ: পরিসংখ্যান তৈরি করতে ফলাফল একত্রিত করা (যেমন, সর্বাধিক সাধারণ সত্তা, অনুভূতি প্রবণতা)।

4. মূল্যায়ন ও আলোচনা

4.1. কর্মদক্ষতা মেট্রিক্স

প্রাথমিক কর্মদক্ষতা লাভ বৃহৎ কর্পোরার প্রক্রিয়াকরণ সময়ে। একটি একক মেশিন এক টেরাবাইট টেক্সট প্রক্রিয়া করতে কয়েক দিন সময় নিতে পারে, একটি KOSHIK ক্লাস্টার এটিকে কয়েক ঘন্টায় কমিয়ে আনতে পারে, যা যোগ করা নোডের সাথে প্রায়-রৈখিক স্কেলযোগ্যতা প্রদর্শন করে। তবে, ছোট ডেটাসেটের জন্য জব স্টার্টআপ এবং পর্যায়গুলির মধ্যে তথ্য শাফলিং থেকে ওভারহেড দক্ষতাকে প্রভাবিত করতে পারে।

4.2. সুবিধা ও সীমাবদ্ধতা

শক্তি:

• স্কেলযোগ্যতা: পেটাবাইট-স্কেল টেক্সট তথ্য সহজে পরিচালনা করে।
• ফল্ট সহনশীলতা: হাডুপ থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত; নোড ব্যর্থতায় তথ্য হারায় না।
• খরচ-কার্যকর: ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার এবং সাধারণ হার্ডওয়্যারের উপর নির্মিত।
• পরিপক্ক টুলের সুবিধা নেয়: শক্তিশালী, ভালো সমর্থিত NLP লাইব্রেরি সংহত করে।

সীমাবদ্ধতা:

• বিলম্বতা: MapReduce ব্যাচ-ভিত্তিক, রিয়েল-টাইম বা কম-বিলম্ব NLP-এর জন্য অনুপযুক্ত।
• জটিলতা: একটি হাডুপ ক্লাস্টার পরিচালনার অপারেশনাল ওভারহেড।
• অ্যালগরিদমের উপযুক্ততা: সমস্ত NLP অ্যালগরিদম সহজে সমান্তরালীকরণযোগ্য নয় (যেমন, কিছু জটিল কোরেফারেন্স রেজোলিউশন পদ্ধতি)।

5. প্রযুক্তিগত গভীর অনুসন্ধান

5.1. গাণিতিক ভিত্তি

KOSHIK-এর মধ্যে অনেক NLP উপাদান পরিসংখ্যানগত মডেলের উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, স্ট্যানফোর্ড CoreNLP-এ নামকৃত সত্তা শনাক্তকরণ (NER)-এর মতো একটি মূল ধাপ প্রায়শই কন্ডিশনাল র্যান্ডম ফিল্ড (CRF) ব্যবহার করে। উদ্দেশ্য হল লেবেলের ক্রম $y^*$ খুঁজে বের করা যা পর্যবেক্ষিত শব্দ ক্রম $x$ দেওয়া লেবেলের শর্তাধীন সম্ভাব্যতা সর্বাধিক করে: $$y^* = \arg\max_y P(y | x)$$ যেখানে সম্ভাব্যতা মডেল করা হয়েছে: $$P(y | x) = \frac{1}{Z(x)} \exp\left(\sum_{i=1}^{n} \sum_{k} \lambda_k f_k(y_{i-1}, y_i, x, i)\right)$$ এখানে, $f_k$ বৈশিষ্ট্য ফাংশন এবং $\lambda_k$ হল টীকাযুক্ত তথ্য থেকে শেখা ওজন। তথ্য বিভাজনের মধ্যে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং মডেল প্রয়োগ সমান্তরালীকরণ হল যেখানে হাডুপ মূল্য প্রদান করে।

5.2. পরীক্ষামূলক ফলাফল

চার্ট বর্ণনা (সাধারণ ফলাফলের উপর ভিত্তি করে প্রকল্পিত): "প্রক্রিয়াকরণ সময় বনাম ডেটাসেট আকার" শিরোনামের একটি বার চার্ট দুটি লাইন দেখাবে। একটি লাইন ("একক নোড") খাড়াভাবে উঠবে, তথ্যের আকারের সাথে প্রক্রিয়াকরণ সময় সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি দেখাবে (যেমন, ১০ জিবির জন্য ১ ঘন্টা, ১০০ জিবির জন্য ১০ ঘন্টা)। দ্বিতীয় লাইন ("KOSHIK ১০-নোড ক্লাস্টার") অনেক বেশি ধীরে ধীরে উঠবে, প্রায়-রৈখিক স্কেলিং প্রদর্শন করবে (যেমন, ১০ জিবির জন্য ০.৫ ঘন্টা, ১০০ জিবির জন্য ১.৫ ঘন্টা)। একটি দ্বিতীয় চার্ট, "গতি বৃদ্ধি ফ্যাক্টর বনাম নোড সংখ্যা," একটি লাইন বৃদ্ধি দেখাবে কিন্তু যোগাযোগ ওভারহেডের কারণে ~১৫ নোডের পরে মালভূমি শুরু করবে, যা আমডাহলের সূত্র চিত্রিত করে।

6. বিশ্লেষণাত্মক কাঠামো ও কেস স্টাডি

কাঠামো উদাহরণ: বৃহৎ-স্কেল অনুভূতি প্রবণতা বিশ্লেষণ
উদ্দেশ্য: সংবাদ নিবন্ধে দশক-ব্যাপী অনুভূতি প্রবণতা বিশ্লেষণ করা।

1. তথ্য গ্রহণ: ১০ বছরের সংবাদ আর্কাইভ (JSON/XML ফাইল) HDFS-এ গ্রহণ করা।
2. ম্যাপ পর্যায় ১ (নিষ্কাশন ও পরিষ্কার): প্রতিটি ম্যাপার একটি ফাইল প্রক্রিয়া করে, নিবন্ধের টেক্সট এবং প্রকাশনার তারিখ নিষ্কাশন করে।
3. ম্যাপ পর্যায় ২ (অনুভূতি স্কোরিং): একটি দ্বিতীয় MapReduce জব প্রতিটি ম্যাপারের মধ্যে CoreNLP-এর অনুভূতি অ্যানোটেটর ব্যবহার করে প্রতিটি বাক্য বা নিবন্ধে একটি অনুভূতি স্কোর (যেমন, ১=খুব নেতিবাচক, ৫=খুব ইতিবাচক) নির্ধারণ করে।
4. রিডিউস পর্যায় (সময় অনুযায়ী সমষ্টিকরণ): রিডিউসার মাস এবং বছর অনুযায়ী স্কোর গ্রুপ করে, গড় অনুভূতি গণনা করে।
5. আউটপুট ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন: টেবলোর মতো টুলে ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য টাইম-সিরিজ ডেটা আউটপুট করা, বাস্তব-বিশ্বের ঘটনার সাথে সম্পর্কিত ম্যাক্রো অনুভূতি পরিবর্তন প্রকাশ করা।

এই কাঠামোটি একটি গণনামূলকভাবে ভারী, একক কাজকে একটি সমান্তরালীকৃত, পরিচালনাযোগ্য ওয়ার্কফ্লোতে রূপান্তরিত করার ক্ষেত্রে KOSHIK-এর শক্তি প্রদর্শন করে।

7. ভবিষ্যৎ প্রয়োগ ও দিকনির্দেশনা

• আধুনিক তথ্য স্ট্যাকের সাথে সংহতকরণ: ভবিষ্যৎ পুনরাবৃত্তিগুলি ক্লাসিক MapReduce-কে অ্যাপাচি স্পার্ক দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারে ইন-মেমোরি প্রক্রিয়াকরণের জন্য, পুনরাবৃত্তিমূলক NLP অ্যালগরিদমের জন্য বিলম্বতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। স্পার্কের MLlib-ও ক্রমবর্ধমান NLP ক্ষমতা অফার করে।
• রিয়েল-টাইম স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণ: সোশ্যাল মিডিয়া স্ট্রিম বা গ্রাহক সহায়তা চ্যাটের রিয়েল-টাইম অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য অ্যাপাচি কাফকা এবং অ্যাপাচি ফ্লিঙ্কের সাথে সংহতকরণ।
• স্কেলে গভীর শিক্ষণ: বৃহৎ মালিকানাধীন কর্পোরার উপর BERT বা GPT বৈকল্পিকের মতো বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) প্রশিক্ষণের জন্য GPU ক্লাস্টার পরিচালনা করতে Hadoop/YARN ব্যবহার করা, যা প্রধান AI ল্যাবে দেখা একটি অনুশীলন।
• ডোমেন-নির্দিষ্ট পাইপলাইন: আইনি নথি বিশ্লেষণ, বায়োমেডিকাল সাহিত্য খনন (যেমন, PubMed-এর মতো সম্পদের সাথে লিঙ্কিং) বা বহুভাষিক কন্টেন্ট মডারেশনের জন্য উপযুক্ত আর্কিটেকচার।
• নৈতিক NLP ও পক্ষপাত শনাক্তকরণ: পক্ষপাতের জন্য বৃহৎ মডেল আউটপুট বা প্রশিক্ষণ ডেটাসেট অডিট করার জন্য স্কেলযোগ্যতার সুবিধা নেওয়া, স্ট্যানফোর্ড ইনস্টিটিউট ফর হিউম্যান-সেন্টার্ড AI (HAI)-এর মতো প্রতিষ্ঠানের নৈতিক AI নির্দেশিকাগুলির সাথে সঙ্গতি রেখে।

8. তথ্যসূত্র

1. Behzadi, M. (2015). Natural Language Processing Fundamentals. Springer.
2. Erturk, E. (2013). Engaging IT students in ethical debates on emerging technologies. Journal of Computing Sciences in Colleges.
3. Hovy, D., & Spruit, S. L. (2016). The Social Impact of Natural Language Processing. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
4. IBM. (2012). The Four V's of Big Data. IBM Big Data & Analytics Hub.
5. Markham, G., Kowolenko, M., & Michaelis, J. (2015). Managing unstructured data with HDFS. IEEE International Conference on Big Data.
6. Murthy, A. C., Padmakar, P., & Reddy, R. (2015). Apache Hadoop YARN: Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2. Addison-Wesley.
7. Taylor, R. C. (2010). An overview of the Hadoop/MapReduce/HBase framework and its current applications in bioinformatics. BMC Bioinformatics.
8. White, T. (2012). Hadoop: The Definitive Guide. O'Reilly Media.
9. Zhu, J., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (একটি সুগঠিত, প্রভাবশালী সিস্টেম পেপারের উদাহরণ হিসাবে উদ্ধৃত)।
10. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). (2023). AI Ethics and Governance. https://hai.stanford.edu/

9. মূল বিশ্লেষণ: KOSHIK প্রস্তাবনা

মূল অন্তর্দৃষ্টি: KOSHIK একটি বিপ্লবী NLP অ্যালগরিদম নয়; এটি একটি ব্যবহারিক সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং সমাধান। এর মূল মূল্য হল পরিপক্ক, একক-নোড NLP টুলকিট (স্ট্যানফোর্ড CoreNLP, OpenNLP) কে হাডুপ ব্যবহার করে একটি অনুভূমিকভাবে স্কেলযোগ্য ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ কারখানায় পুনরায় প্যাকেজ করা। এটি ২০১০-এর দশকের শেষের দিকের NLP-এর সবচেয়ে জরুরি ব্যথার বিন্দু সমাধান করে: আয়তন। কাগজটি সঠিকভাবে চিহ্নিত করে যে বাধা অ্যালগরিদমিক পরিশীলনতা থেকে বিশুদ্ধ গণনামূলক থ্রুপুটে স্থানান্তরিত হয়েছে।

যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ ও কৌশলগত অবস্থান: লেখকদের যুক্তি শব্দ এবং তার সময়ের প্রযুক্তি ল্যান্ডস্কেপ প্রতিফলিত করে। তারা অপ্রতিরোধ্য সমস্যা (তথ্য বিস্ফোরণ) দিয়ে শুরু করে, প্রভাবশালী স্কেলযোগ্য স্টোরেজ/কম্পিউট প্ল্যাটফর্ম (হাডুপ) নির্বাচন করে এবং সেরা NLP উপাদানগুলিকে সংহত করে। এই "হাডুপ + বিদ্যমান NLP লাইব্রেরি" পদ্ধতি ছিল একাডেমিয়া এবং প্রাথমিক শিল্প গ্রহণকারীদের জন্য একটি কম-ঝুঁকি, উচ্চ-পুরস্কার কৌশল। এটি গবেষকদেরকে মূল NLP চাকা পুনরায় উদ্ভাবন না করে পূর্বে অপ্রতিরোধ্য ডেটাসেটে পরীক্ষা চালাতে দেয়। যাইহোক, এই আর্কিটেকচার স্বভাবতই তার যুগের একটি পণ্য, MapReduce প্যারাডাইমের জন্য অপ্টিমাইজড, যা এখন প্রায়শই পুনরাবৃত্তিমূলক ওয়ার্কলোডের জন্য স্পার্ক দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়।

শক্তি ও ত্রুটি: প্রাথমিক শক্তি হল ব্যবহারিক স্কেলযোগ্যতা। এটি টেরাবাইট টেক্সট প্রক্রিয়াকরণের প্রতিশ্রুতি পূরণ করে, একটি কাজ যা একটি একক মেশিনকে অক্ষম করে দেবে। প্রতিষ্ঠিত লাইব্রেরি ব্যবহার তুলনামূলকভাবে উচ্চ-গুণমানের ভাষাগত আউটপুট নিশ্চিত করে। প্রধান ত্রুটি হল আর্কিটেকচারাল অনমনীয়তা। ব্যাচ-ভিত্তিক MapReduce মডেল এটিকে রিয়েল-টাইম, ইন্টারেক্টিভ বা ক্রমাগত শিক্ষার প্রয়োগের জন্য অনুপযুক্ত করে তোলে যা আজকের AI ল্যান্ডস্কেপে প্রাধান্য পায় (যেমন, চ্যাটবট, লাইভ অনুবাদ)। তদুপরি, CycleGAN কাজের মতো কাগজে দেখা বিবর্তন দ্বারা হাইলাইট করা হয়েছে (Zhu et al., 2017), আধুনিক AI গবেষণা এন্ড-টু-এন্ড ডিফারেনশিয়েবল সিস্টেম এবং গভীর শিক্ষণের উপর জোর দেয়। KOSHIK-এর পাইপলাইন, পৃথক জাভা-ভিত্তিক টুলগুলিকে একত্রিত করে, ঐক্যবদ্ধ, GPU-ত্বরিত গভীর শিক্ষণ ফ্রেমওয়ার্ক (PyTorch, TensorFlow) এর জন্য কম উপযুক্ত যা এখন সর্বোচ্চ-মানের NLP চালায়।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি ও বিবর্তন: একটি আধুনিক দলের জন্য, KOSHIK ব্লুপ্রিন্ট মূল্যবান থাকে কিন্তু বিবর্তিত হতে হবে। কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি হল এর মূল নীতি (বিতরণকৃত, স্কেলযোগ্য NLP পাইপলাইন) কে এর নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন (হাডুপ MapReduce) থেকে আলাদা করা। পরবর্তী প্রজন্মের "KOSHIK ২.০" সম্ভবত অ্যাপাচি স্পার্কের উপর নির্মিত হবে, দ্রুত পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদমের জন্য এর ইন-মেমোরি কম্পিউটিং এবং সহজ তথ্য ম্যানিপুলেশনের জন্য এর স্ট্রাকচার্ড API (DataFrames) ব্যবহার করবে। এটি Docker/Kubernetes ব্যবহার করে NLP উপাদানগুলিকে কন্টেইনারাইজ করবে ভালো সম্পদ বিচ্ছিন্নতা এবং ব্যবস্থাপনার জন্য। গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি গভীর শিক্ষণ মডেল সার্ভার (যেমন TorchServe বা TensorFlow Serving) অন্তর্ভুক্ত করবে যেখানে সেগুলি ঐতিহ্যগত টুলগুলিকে ছাড়িয়ে যায় এমন কাজের জন্য ফাইন-টিউন করা BERT বা GPT মডেল হোস্ট করার জন্য। নেতৃস্থানীয় ল্যাব থেকে প্রবণতা এবং স্কেলযোগ্য, নৈতিক AI সিস্টেমের উপর স্ট্যানফোর্ড HAI-এর ফোকাস দ্বারা নির্দেশিত ভবিষ্যৎ, হাইব্রিড আর্কিটেকচারে রয়েছে যা স্থিতিস্থাপক ক্লাউড অবকাঠামো জুড়ে ক্লাসিক্যাল পরিসংখ্যানগত NLP এবং বৃহৎ নিউরাল মডেল উভয়ই সমন্বয় করতে পারে, পক্ষপাত এবং কর্মদক্ষতা ড্রিফ্টের জন্য শক্তিশালী মনিটরিং অন্তর্ভুক্ত করার সময়।