Il s'agit de l'application Windows nommée SageMaker Hugging Face Inference Toolkit dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v2.2.0.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée SageMaker Hugging Face Inference Toolkit avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN:
Boîte à outils d'inférence de visage étreignant SageMaker
DESCRIPTION:
SageMaker Hugging Face Inference Toolkit est une bibliothèque open source pour servir les modèles Transformers sur Amazon SageMaker. Cette bibliothèque fournit un prétraitement, une prédiction et un post-traitement par défaut pour certains modèles et tâches Transformers. Il utilise la boîte à outils d'inférence SageMaker pour démarrer le serveur de modèles, qui est responsable de la gestion des demandes d'inférence. Pour les Dockerfiles utilisés pour créer des conteneurs SageMaker Hugging Face, consultez AWS Deep Learning Containers. La boîte à outils SageMaker Hugging Face Inference implémente diverses variables d'environnement supplémentaires pour simplifier votre expérience de déploiement. La boîte à outils Hugging Face Inference permet à l'utilisateur de remplacer les méthodes par défaut de HuggingFaceHandlerService. SageMaker Hugging Face Inference Toolkit est sous licence Apache 2.0.
Features
- Créer un point de terminaison Amazon SageMaker avec un modèle du Hub
- Créer un point de terminaison Amazon SageMaker avec un modèle formé
- La variable d'environnement HF_TASK définit la tâche pour le pipeline Transformers utilisé
- La variable d'environnement HF_MODEL_ID définit l'identifiant du modèle, qui sera automatiquement chargé
- La variable d'environnement HF_API_TOKEN définit le jeton d'autorisation de votre visage étreignant
- Code/modules définis par l'utilisateur
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/sagemak-hug-face-inf-tk.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.