هذا تطبيق لينكس يُدعى KServe، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه باسم helm-chart-kserve-crd-minimal-v0.15.2.tgz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى KServe مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
كسيرفي
الوصف
يوفر KServe تعريفًا مخصصًا للموارد في Kubernetes لخدمة نماذج التعلم الآلي (ML) على أطر عمل عشوائية. ويهدف إلى حل حالات استخدام خدمة نماذج الإنتاج من خلال توفير واجهات عالية الأداء وتجريدية لأطر عمل التعلم الآلي الشائعة مثل Tensorflow وXGBoost وScikitLearn وPyTorch وONNX. ويجسد تعقيد التوسع التلقائي، والشبكات، وفحص الحالة، وتكوين الخادم، ليقدم ميزات خدمة متطورة مثل التوسع التلقائي لوحدة معالجة الرسومات (GPU)، والتوسع إلى الصفر، وإطلاق Canary لعمليات نشر التعلم الآلي. كما يوفر قصة بسيطة وقابلة للتوصيل وكاملة لخدمة التعلم الآلي في الإنتاج، بما في ذلك التنبؤ، والمعالجة المسبقة، والمعالجة اللاحقة، وإمكانية الشرح. ويُستخدم KServe في العديد من المؤسسات.
شرح المميزات:
- KServe عبارة عن منصة استدلال نموذجية قياسية مستقلة عن السحابة على Kubernetes، تم إنشاؤها لحالات الاستخدام القابلة للتطوير بدرجة كبيرة
- يوفر بروتوكول استدلال عالي الأداء وموحدًا عبر أطر عمل التعلم الآلي
- دعم أحمال عمل الاستدلال الحديثة بدون خادم مع التوسع التلقائي القائم على الطلب بما في ذلك التوسع إلى الصفر على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات
- يوفر قابلية عالية للتوسع والتعبئة الكثيفة والتوجيه الذكي باستخدام ModelMesh
- إنتاج بسيط وقابل للتوصيل يخدم الاستدلال والمعالجة المسبقة واللاحقة والمراقبة والقدرة على التفسير
- عمليات نشر متقدمة لطرح Canary، وخط الأنابيب، والمجموعات باستخدام InferenceGraph
لغة البرمجة
Python
الأقسام
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/kserve.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
