هذا تطبيق لينكس يُسمى TensorFlow Serving، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ 2.19.1sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى TensorFlow Service with 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
خدمة TensorFlow
الوصف
خدمة TensorFlow عبارة عن نظام خدمة مرن وعالي الأداء لنماذج التعلم الآلي ، مصمم لبيئات الإنتاج. إنه يتعامل مع جانب الاستدلال للتعلم الآلي ، وأخذ النماذج بعد التدريب وإدارة حياتها ، مما يوفر للعملاء إمكانية الوصول إلى الإصدار عبر جدول بحث عالي الأداء محسوب بالمرجعية. توفر خدمة TensorFlow تكاملاً خارج الصندوق مع نماذج TensorFlow ، ولكن يمكن توسيعها بسهولة لخدمة أنواع أخرى من النماذج والبيانات. الطريقة الأسهل والأكثر مباشرة لاستخدام خدمة TensorFlow هي استخدام صور Docker. نوصي بشدة بهذا المسار ما لم تكن لديك احتياجات معينة لم تتم معالجتها عن طريق التشغيل في حاوية. من أجل خدمة نموذج Tensorflow ، ما عليك سوى تصدير SavedModel من برنامج Tensorflow الخاص بك. SavedModel هو تنسيق تسلسل محكم محكم وقابل للاسترداد للغة يتيح للأنظمة والأدوات ذات المستوى الأعلى إنتاج نماذج TensorFlow واستهلاكها وتحويلها.
شرح المميزات:
- يمكن أن تخدم نماذج متعددة ، أو إصدارات متعددة من نفس الطراز في وقت واحد
- يعرض كلا من gRPC ونقاط نهاية استدلال HTTP
- يسمح بنشر إصدارات نموذجية جديدة دون تغيير أي رمز عميل
- يدعم إصدارات الكناري الجديدة ونماذج تجريبية لاختبار A / B
- يضيف أقل زمن انتقال إلى وقت الاستدلال بسبب التنفيذ الفعال منخفض التكلفة
- يتميز بمجدول يقوم بتجميع طلبات الاستدلال الفردية في دفعات للتنفيذ المشترك على وحدة معالجة الرسومات ، مع عناصر تحكم زمن انتقال قابلة للتكوين
لغة البرمجة
C + +
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/tensorflow-serving.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
