هذا تطبيق لينكس يُسمى "ملحقات تدريب OpenVINO"، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بصيغة 2.5.0sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى OpenVINO Training Extensions 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
ملحقات تدريب OpenVINO
الوصف
توفر امتدادات تدريب OpenVINO ™ بيئة ملائمة لتدريب نماذج التعلم العميق وتحويلها باستخدام مجموعة أدوات OpenVINO ™ للاستدلال الأمثل. عند تثبيت ote_cli في البيئة الافتراضية ، يمكنك استخدام واجهة سطر أوامر ote لتنفيذ إجراءات متنوعة للقوالب المتعلقة بنوع المهمة المختار ، مثل التشغيل والتدريب والتقييم والتصدير وما إلى ذلك. model) على مجموعة بيانات ويحفظ النتائج في ملفين. يعمل التحسين على تحسين نموذج مدرب مسبقًا باستخدام NNCF أو POT وفقًا لتنسيق النموذج. يستخدم تحسين NNCF للقطات المدربة في تنسيق خاص بإطار العمل. يستخدم تحسين POT للنماذج المصدرة بتنسيق OpenVINO IR.
شرح المميزات:
- يتطلب Ubuntu 18.04 / 20.04
- يدعم Python 3.8+
- يتطلب CUDA Toolkit 11.1 - للتدريب على GPU
- يمكن العثور على ملفات المشروع في OpenVINO ™ Training Extensions
- تم ترخيص Deep Learning Deployment Toolkit بموجب ترخيص Apache الإصدار 2.0
- برامج نصية للتدريب والتصدير والتقييم لـ TensorFlow- ومعظم النماذج المستندة إلى PyTorch
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/openvino-train-ext.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
