ပထမအခြေခံမူများ (2025) မှ စဉ်ဆက်မပြတ် ပေါင်းစပ်ခြင်း

Continuous batching သည် အလုပ်များကြားတွင် idle compute cycles များကို ဖယ်ထုတ်ပြီး တောင်းဆိုချက်အသစ်များကို တက်ကြွစွာလုပ်ဆောင်ခြင်းအသုတ်တွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဟာ့ဒ်ဝဲလ်ဖြတ်သန်းမှုကို တိုးမြှင့်ပေးသည့် တက်ကြွသောအစီအစဥ်ဇယားရေးဆွဲခြင်းနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ပထမအခြေခံမူများမှ နားလည်ခြင်းသည် 2025 ခုနှစ်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် AI ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်စနစ်တိုင်းအတွက် အခြေခံဗိသုကာဖြစ်လာရခြင်းအကြောင်းရင်းကို ဖော်ပြသည်။

Continuous Batching အတိအကျက ဘာလဲ၊ Static Batching က ဘာကြောင့် မအောင်မြင်ရတာလဲ။

စဉ်ဆက်မပြတ် batching ကို တန်ဖိုးထားရန်၊ ၎င်းကို အစားထိုးထားသည်ကို ဦးစွာ နားလည်ရပါမည်။ ရိုးရာအငြိမ် batching သည် သတ်မှတ်ထားသော တောင်းဆိုချက်အရေအတွက်ကို စုစည်းကာ ၎င်းတို့ကို ယူနစ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး အသုတ်တစ်ခုလုံးပြီးဆုံးပြီးနောက် တောင်းဆိုချက်အသစ်များကိုသာ လက်ခံပါသည်။ အရေးကြီးသော ချို့ယွင်းချက်မှာ ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များသည် ပြောင်းလဲနိုင်သော အရှည်ရှိသော တိုကင်များကို ထုတ်ပေးခြင်းဖြစ်သည် — တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသည် တိုကင် 20 ပြီးနောက် ရပ်တန့်သွားနိုင်ပြီး တူညီသောအသုတ်တွင် အခြားတစ်ခုသည် 2,000 ဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ အစုအဝေးရှိ GPU တိုင်းသည် အလုပ်အသစ်တစ်ခုမစတင်မီ အရှည်ကြာဆုံးအစီအစဥ်ကို ပြီးစီးရန် စောင့်ဆိုင်းနေပါသည်။

2022 ခုနှစ် အထင်ကရ စာတမ်း "Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models" တွင် ဆက်တိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြုလုပ်ခြင်းသည် ဤကန့်သတ်ချက်ကို လုံးလုံးလျားလျား ချိုးဖျက်ပါသည်။ ၎င်းသည် တောင်းဆိုမှုအဆင့်ထက် ပြန်ဆိုမှုအဆင့် တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီကို ရှေ့သို့ဖြတ်သန်းပြီးနောက်၊ အစီအစဉ်ရေးဆွဲသူသည် မည်သည့် sequence မဆို ၎င်း၏အဆုံး-sequence တိုကင်သို့ ရောက်ရှိသွားခြင်းရှိမရှိ စစ်ဆေးပါသည်။ အကယ်၍ ၎င်းတွင်၊ ထို slot ကို ချက်ချင်းပြန်လည်သိမ်းယူပြီး တန်းစီထားသော တောင်းဆိုချက်တစ်ခုသို့ တာဝန်ပေးအပ်သည် — စောင့်ဆိုင်းခြင်းမရှိ၊ ဖြုန်းတီးခြင်းမရှိပါ။ အတွဲလိုက်ဖွဲ့စည်းမှုသည် ကုဒ်သုံးသည့်အဆင့်တိုင်းနှင့် ချောမွေ့စွာပြောင်းသွားပြီး ဟာ့ဒ်ဝဲအသုံးပြုမှုကို သီအိုရီအရ အများဆုံးအချိန်တိုင်းနီးပါးတွင် ထိန်းသိမ်းထားသည်။

KV Cache သည် System Level တွင် အဆက်မပြတ် Batching နှင့် မည်သို့ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။

သော့တန်ဖိုး ကက်ရှ်သည် ထရန်စဖော်မာကို ကောက်ချက်ချနိုင်စေသည့် မှတ်ဉာဏ်ဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သည်။ တိုကင်လုပ်ဆောင်ပြီးတိုင်းအတွက်၊ မော်ဒယ်သည် ထိန်းသိမ်းထားရမည့် အာရုံစူးစိုက်မှုခလုတ်များနှင့် တန်ဖိုးများကို တွက်ချက်ပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် နောက်ဆက်တွဲတိုကင်များသည် ထပ်၍ထပ်တလဲလဲတွက်ချက်ခြင်းမျိုး ထပ်မလုပ်တော့ပါ။ static batching စနစ်တွင်၊ KV ကက်ရှ်ခွဲဝေမှုသည် ရိုးရှင်းပါသည်- အသုတ်ရှိ တောင်းဆိုမှုတိုင်းအတွက် အများဆုံး စီစီအရှည်နှင့် မှတ်ဉာဏ်ကို အချိုးကျ သိမ်းဆည်းထားသည်။

အဆက်မပြတ် သုတ်ခြင်းသည် ၎င်းကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည်။ တောင်းဆိုမှုများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောအချိန်များတွင် အစုအစည်းထဲသို့ ဝင်ခြင်းနှင့် ထွက်ခြင်းတို့ကြောင့်၊ စနစ်သည် ပုံသေဆက်စပ်နေသော မှတ်ဉာဏ်ပိတ်ဆို့မှုများကို ကြိုတင်ခွဲဝေပေးမည်မဟုတ်ပါ။ ထို့ကြောင့် vLLM ၏ PagedAttention — 2023 ခုနှစ်တွင် မိတ်ဆက်ခဲ့သည် — ထုတ်လုပ်မှု ဖြန့်ကျက်မှုတွင် ဆက်တိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ခွဲထုတ်ခြင်းမှ ခွဲထွက်၍မရသည့် အကြောင်းရင်းဖြစ်သည်။ PagedAttention သည် လည်ပတ်မှုစနစ်များမှ virtual memory paging model ကို ငှားရမ်းပြီး KV cache ကို အရွယ်အစားညီတူညီမျှ ဆက်စပ်မှုမရှိသော တုံးများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ virtual memory စာမျက်နှာများကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ RAM အနှံ့ ပြန့်ကျဲနေသကဲ့သို့ အတွဲလိုက်၏ ကက်ရှ်စာမျက်နှာများကို GPU memory တစ်လျှောက် ဖြန့်ကျက်နိုင်ပါသည်။ ရလဒ်မှာ အကွဲကွဲအပြားပြားမှ မမ်မိုရီအညစ်အကြေး သုညအနီး၊ ပိုများသော အသုတ်အရွယ်အစားများနှင့် အပိုပစ္စည်းများ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုမရှိဘဲ ပိုမိုမြင့်မားသော ပမာဏသို့ တိုက်ရိုက်ဘာသာပြန်ပေးပါသည်။

အဆက်မပြတ် Batching အလုပ်ဖြစ်စေသည့် အဓိက အချိန်ဇယားဆွဲသည့် ယန္တရားများကား အဘယ်နည်း။

အမှီအခိုကင်းသော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း ဆုံးဖြတ်ချက် သုံးခုသည် စဉ်ဆက်မပြတ် batching စနစ်တိုင်းကို ထိန်းချုပ်သည်-

• ကြိုတင်မှာယူမှုမူဝါဒ- မမ်မိုရီဖိအားမြင့်ပြီး ဦးစားပေးတောင်းဆိုမှုအသစ်တစ်ခု ရောက်လာသည့်အခါ၊ ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်နေသည့် အစီအစဉ်ကို ကြိုမတင်ထားရန်၊ အစီအစဉ်ဆွဲသူသည် ၎င်း၏ KV ကက်ရှ်ကို CPU RAM သို့ ပြောင်းရန် သို့မဟုတ် ၎င်းကို နောက်မှ အစမှ ပြန်လည်တွက်ချက်ရမည်။ Swap-based ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုသည် တွက်ချက်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားသော်လည်း PCIe bandwidth ကို စားသုံးပါသည်။ ပြန်လည်တွက်ချက်ခြင်းသည် GPU လည်ပတ်မှုကို ဖြုန်းတီးသော်လည်း မမ်မိုရီကို သန့်ရှင်းစေသည်။
• ဝင်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှု- အစီအစဉ်ဆွဲသူသည် တောင်းဆိုချက်အသစ်တစ်ခု၏ KV ကက်ရှ်သည် ၎င်း၏မျိုးဆက်သက်တမ်းတစ်လျှောက်တွင် ရနိုင်သောမှတ်ဉာဏ်တွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မဖြစ် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရပါမည်။ မမေ့နိုင်သော အကြောင်းတရားများကို လျှော့တွက်ခြင်းသည် အလယ်အလတ်တန်းစား ပျက်စီးမှုများ၊ အဆမတန်လွန်ကဲခြင်းသည် မလိုအပ်ဘဲ လူတန်းကို ငတ်စေသည်။ ခေတ်မီစနစ်များသည် ဤအန္တရာယ်များကို ချိန်ခွင်လျှာညှိရန် ပရိုဖိုင်းအရှည် ဖြန့်ဝေမှုများနှင့် ကြိုတင်မှာယူမှုကြားခံများကို အသုံးပြုပါသည်။
• Chunked prefill- prefill အဆင့် — အသုံးပြုသူ၏ input prompt ကို လုပ်ဆောင်နေသည် — သည် တွက်ချက်မှုနှင့် GPU ကို လက်ဝါးကြီးအုပ်နိုင်ပြီး လည်ပတ်ပြီးသား sequences အတွက် decode အဆင့်များကို နှောင့်နှေးစေပါသည်။ အတုံးလိုက်အခဲလိုက် ကြိုတင်ဖြည့်သွင်းခြင်းသည် ရှည်လျားသောအချက်ပြမှုများကို ကုဒ်ပြန်ထည့်ခြင်းများဖြင့် ကြားဖြတ်ထားသော ပုံသေအရွယ်အစားအတုံးများအဖြစ် ပိုင်းခြားပေးကာ၊ တစ်ပြိုင်တည်းအသုံးပြုသူများအတွက် အချိန်မှအစ ပထမ-တိုကင်ကြာချိန်ကို လျှော့ချပေးပါသည်။
• ဦးစားပေးတန်းစီခြင်း- SLA အဆင့်အလိုက် လုပ်ငန်းအသုံးချမှုများ အပိုင်း တောင်းဆိုချက်များ။ Latency-sensitive API သည် အကောင်းဆုံးကြိုးစားအားထုတ်မှု အသုတ်အလုပ်များကို ကြိုမထားပါ။ ဤအလွှာမပါဘဲ၊ ရှည်လျားသောစာရွက်စာတမ်းအကျဉ်းချုပ်လုပ်ငန်းတစ်ခုတည်းသည် ရာနှင့်ချီသောအချိန်များတွင် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို နှောင့်နှေးစေနိုင်သည်။

"စဉ်ဆက်မပြတ် batching သည် ထုတ်ကုန်များကို တိုးတက်စေရုံမျှမက — ၎င်းသည် AI အနုမာန၏ စီးပွားရေးပုံစံကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ပေးသည်။ GPU များကို အသေးစိပ်ဖော်ပြမှုတောင်းဆိုခြင်းထက် အသေးစိပ်လုပ်ဆောင်မှုတွင် သိမ်းပိုက်ထားခြင်းဖြင့်၊ အော်ပရေတာများသည် 5–10 × ပိုမိုထိရောက်သောအသုံးပြုမှုကိုရရှိစေကာ၊ ၎င်းသည် တစ်ခုတည်းသောအကြီးဆုံးလီဗာဖြစ်သည်။

ကမ္ဘာ့ဖြန့်ကျက်မှုများသည် စွမ်းဆောင်ရည်ရရှိမှုကို မည်သို့တိုင်းတာသနည်း။

Banchmark ရလဒ်များသည် 2024 ခုနှစ်တွင် မော်ဒယ်မိသားစုများစွာရှိ လွတ်လပ်စွာမျိုးပွားမှုများနှင့်အတူ 23× နှင့် 36× အကြား ပိုမိုမြင့်မားသော ပေးပို့မှုကို ဆက်တိုက်ပြသနေပါသည်။ တောင်းဆိုမှုအလျားကွဲလွဲမှု မြင့်မားသောအခါတွင် အမြတ်အစွန်းသည် အထင်ရှားဆုံးဖြစ်သည် — အသုံးပြုသူမေးမြန်းချက်များသည် စကားလုံးသုံးလုံးအမှာစာမှ စာမျက်နှာပေါင်းများစွာ စာရွက်စာတမ်းတင်ပြမှုများအထိ ထုတ်လုပ်မှုစကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ AI အလုပ်တာဝန်များကို အတိအကျဖော်ပြသည့်အခြေအနေများဖြစ်သည်။

Latency သည် ပို၍ သပ်ရပ်သော ဇာတ်လမ်းကို ပြောပြသည်။ ကြိုတင်ဖြည့်သွင်းခြင်းမစတင်မီ စနစ်သည် တည်ငြိမ်သောအသုတ်အစုံအလင်ကို စုစည်းရန် စောင့်ဆိုင်းနေတော့မည်ဖြစ်သောကြောင့် အချိန်-မှ ပထမ-တိုကင်သည် သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာပါသည်။ Inter-token latency သည် အလယ်အလတ် ဝန်အောက်တွင် တည်ငြိမ်နေသော်လည်း တန်းစီဇယားသည် နက်ရှိုင်းလာသည်နှင့်အမျှ တန်းစီမှု နက်ရှိုင်းလာသည်နှင့်အမျှ၊ တန်းစီဇယားသည် ပြိုကျသည်ထက် ရွှဲနစ်မှုအောက်တွင် သိမ်မွေ့စွာ ကျဆင်းသွားပါသည်။ အချိန်နှင့်တပြေးညီ AI အင်္ဂါရပ်များကို တည်ဆောက်သည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်၊ ဤလှပသော ဆုတ်ယုတ်ပျက်စီးမှုမျဉ်းကွေးသည် အမြင့်ဆုံးသော သွင်းအားစုနံပါတ်များထက် မကြာခဏဆိုသလို စီးပွားရေးအရ ပိုအရေးကြီးပါသည်။

AI Inference ကိုကျော်လွန်၍ ဆက်တိုက် Batching မူများကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ မည်သို့ကျင့်သုံးနိုင်မည်နည်း။

စဉ်ဆက်မပြတ် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြုလုပ်ခြင်း၏ နောက်ကွယ်မှ ဗိသုကာဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု - အရင်းအမြစ်များကို ဖြစ်နိုင်သမျှ အကောင်းမွန်ဆုံး အသေးစိတ်ဖြင့် ပြန်လည်ရယူပြီး ကြမ်းသောအလုပ်၏ ပြီးဆုံးရန် စောင့်ဆိုင်းရမည့်အစား ၎င်းတို့ကို ချက်ချင်း ပြန်လည်သတ်မှတ်ပေးသည် — သည် ကွဲပြားသောအလုပ်များကို စီမံခန့်ခွဲသည့် မည်သည့်စနစ်အတွက်မဆို ယေဘူယျနိယာမဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစနစ်များသည် တူညီသောစိန်ခေါ်မှုကို ရင်ဆိုင်နေရသည်- CRM လုပ်ငန်းအသွားအလာများတစ်လျှောက် မျှဝေလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအတွက် အပြိုင်အဆိုင် ကွဲပြားလွန်းလှသော ကွဲပြားခြားနားသောကြာချိန်များ၏ လုပ်ငန်းတာဝန်များ၊

Mewayz သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လုပ်ငန်းပေါင်း 138,000 အသုံးပြုသော ပေါင်းစပ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတွင် ၎င်း၏ 207-module လုပ်ငန်း OS တွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ အလုပ်များကို လမ်းကြောင်းမှန်ပေါ်လွင်စေပါသည်။ အစုလိုက်အစီရင်ခံခြင်းစက်ဝန်းများ၊ ဆက်တိုက်ခွင့်ပြုချက်တန်းစီခြင်း သို့မဟုတ် သုတ်သင်ရှင်းလင်းသည့်ကိရိယာလက်ဆင့်ကမ်းမှုများကို စောင့်ဆိုင်းရမည့်အစား၊ Mewayz သည် လုပ်ငန်းအစီအစဉ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ်လုပ်ဆောင်သည် — ပြီးပြည့်စုံသောရလဒ်များကို ရေအောက် module များအတွင်းသို့ ချက်ခြင်းအဆက်မပြတ် batching scheduler က လွှတ်ပေးလိုက်သည့် GPU slot များကို တောင်းဆိုမှုတန်းစီသို့ ပြန်ပို့သည့်နည်းဖြင့် ဖြည့်စွက်ပေးသည်။ ရလဒ်သည် စံနှုန်းများသာမကဘဲ အမှန်တကယ် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင် တိုင်းတာနိုင်သော တိုးတက်မှုနှုန်းကို တိုင်းတာနိုင်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

စဉ်ဆက်မပြတ် batching သည် TensorFlow Serving တွင် dynamic batching နှင့် အတူတူပင်လား။

မဟုတ်ဘူး TensorFlow Serving ၏ တက်ကြွသောအသုတ်သည် အချိန်ပြတင်းပေါက်များနှင့် တန်းစီခြင်းအတိမ်အနက်ပေါ်မူတည်၍ ပြောင်းလဲနိုင်သော အရွယ်အစား အစုအဝေးသို့ တောင်းဆိုမှုများကို စုစည်းပေးသော်လည်း ၎င်းသည် အစီအစဥ်တစ်ခုစီကို အစမှအဆုံးအထိ အက်တမ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ဆဲဖြစ်သည်။ ဆက်တိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက်သည် တစ်ဦးချင်းစီ တိုကင်မျိုးဆက်အဆင့်တွင် လုပ်ဆောင်သည်၊၊ batch ဖွဲ့စည်းမှုသည် forward pass တိုင်းကို ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ အသေးစိတ်ကွာခြားချက်မှာ စဉ်ဆက်မပြတ် အတွဲလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းသည် autoregressive generation workloads အတွက် အထူးအားဖြင့် သိသိသာသာ ပိုမိုမြင့်မားသော ပမာဏကို ရရှိစေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

စဉ်ဆက်မပြတ် batching သည် မော်ဒယ်ဗိသုကာပြောင်းလဲမှုများ လိုအပ်ပါသလား။

စံထရန်စဖော်မာ ဗိသုကာများသည် ပြုပြင်မွမ်းမံရန် မလိုအပ်ပါ။ အနုမာနအချိန်ဇယားဆွဲသူ၊ မှတ်ဉာဏ်မန်နေဂျာနှင့် အာရုံစူးစိုက်မှု kernel တို့ကို အပြောင်းအလဲများဖြင့် ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအား ဝန်ဆောင်မှုအလွှာတွင် လုံးလုံးလျားလျား လုပ်ဆောင်ပါသည်။ သို့သော်၊ အချို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများ—အထူးသဖြင့် PagedAttention — စံအာရုံစူးစိုက်မှုအကောင်အထည်ဖော်မှုများကို အစားထိုးသည့် စိတ်ကြိုက် CUDA kernels လိုအပ်သည်၊ ထို့ကြောင့် vLLM နှင့် TensorRT-LLM ကဲ့သို့သော ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် စဉ်ဆက်မပြတ် batching frameworks များသည် ယေဘူယျရည်ရွယ်ချက် အနုမာနဆာဗာများအတွက် drop-in အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ပါ။

မည်သည့် ဟာ့ဒ်ဝဲ ကန့်သတ်ချက်များသည် စဉ်ဆက်မပြတ် batching ထိရောက်မှုကို ကန့်သတ်ထားသနည်း။

GPU HBM bandwidth နှင့် စုစုပေါင်း VRAM စွမ်းရည်များသည် အဓိက ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သည်။ ပိုကြီးသော KV ကက်ရှ်များသည် မန်မိုရီပိုလိုအပ်သည်၊ အများဆုံး တွဲဖက်ငွေကြေးကို ကန့်သတ်ထားသည်။ မြန်နှုန်းမြင့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုများ (NVLink၊ Infiniband) သည် KV ကက်ရှ်ကို ကိရိယာများအနှံ့ ဖြန့်ဝေပေးရမည့် Multi-GPU ဖြန့်ကျက်မှုအတွက် အရေးပါလာပါသည်။ မမ်မိုရီ-ကန့်သတ်ပတ်၀န်းကျင်တွင်၊ KV ကက်ရှ်တန်ဖိုးများကို ပြင်းထန်သော ပမာဏပြုလုပ်ခြင်း (FP16 မှ INT8 သို့မဟုတ် INT4) သည် လုပ်ငန်းသုံးအပလီကေးရှင်းအများစုအတွက် လက်ခံနိုင်သော သေးငယ်သောတိကျမှုကျဆင်းခြင်း၏ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြန်လည်ရရှိစေသည်။

သင်သည် AI စွမ်းအင်သုံး အင်္ဂါရပ်များကို တည်ဆောက်နေသည် သို့မဟုတ် သင့်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးတွင် ရှုပ်ထွေးသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို ကြိုးကိုင်နေစေကာမူ၊ အရင်းခံမူမှာ တူညီသည်- အလုပ်မလုပ်သောအချိန်ကို ဖယ်ရှားကာ စွမ်းရည်များကို စဉ်ဆက်မပြတ်ပြန်လည်ရယူကာ သင့်ရှိပြီးသားအရင်းအမြစ်များနှင့် အလုပ်ပိုမိုလုပ်ဆောင်ပါ။ Mewayz သည် CRM နှင့် e-commerce မှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဖွဲ့ပူးပေါင်းခြင်းအထိ — တစ်လလျှင် $19 ဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော module 207 ခုတွင် အဆိုပါမူကို လက်တွေ့ကျင့်သုံးပါသည်။

သင့်လုပ်ငန်းကို အပြည့်အဝလုပ်ဆောင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ သင့်အခမဲ့အစမ်းသုံးခြင်းကို app.mewayz.com တွင် စတင်ပြီး Mewayz ဖြင့် လုပ်ငန်းပေါင်း 138,000 မည်ကဲ့သို့ စမတ်ကျကျ လည်ပတ်နေသည်ကို ကြည့်ရှုပါ။