This is the Windows app named KServe whose latest release can be downloaded as helm-chart-kserve-crd-minimal-v0.15.2.tgz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens KServe mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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KServe
BESCHREIBUNG
KServe bietet eine benutzerdefinierte Kubernetes-Ressourcendefinition für die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen (ML) auf beliebigen Frameworks. Ziel ist die Lösung von Anwendungsfällen für die Bereitstellung von Produktionsmodellen durch die Bereitstellung leistungsstarker, hochabstrakter Schnittstellen für gängige ML-Frameworks wie Tensorflow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch und ONNX. KServe kapselt die Komplexität von Autoscaling, Vernetzung, Integritätsprüfung und Serverkonfiguration, um modernste Bereitstellungsfunktionen wie GPU-Autoscaling, Scale-to-Zero und Canary Rollouts in Ihre ML-Implementierungen zu integrieren. Es ermöglicht eine einfache, integrierbare und vollständige Story für die Bereitstellung von Produktions-ML, einschließlich Vorhersage, Vorverarbeitung, Nachbearbeitung und Erklärbarkeit. KServe wird in verschiedenen Organisationen eingesetzt.
Eigenschaften
- KServe ist eine standardmäßige, Cloud-agnostische Modellinferenzplattform auf Kubernetes, die für hochskalierbare Anwendungsfälle entwickelt wurde.
- Bietet ein leistungsfähiges, standardisiertes Inferenzprotokoll für alle ML-Frameworks
- Unterstützen Sie moderne serverlose Inferenz-Workloads mit anforderungsbasierter Autoskalierung, einschließlich Skalierung auf Null auf CPU und GPU
- Bietet hohe Skalierbarkeit, dichtes Packen und intelligentes Routing mit ModelMesh
- Einfache und steckbare Produktion für Inferenz, Vor-/Nachverarbeitung, Überwachung und Erklärbarkeit
- Erweiterte Bereitstellungen für Canary-Rollout, Pipeline, Ensembles mit InferenceGraph
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/kserve.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einfachste Weise über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme zu ermöglichen.
