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.
KServe नामक इस ऐप को OnWorks के साथ निःशुल्क डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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केसर्व
वर्णन
KServe मनमाने फ्रेमवर्क पर मशीन लर्निंग (ML) मॉडल की सेवा के लिए Kubernetes कस्टम रिसोर्स डेफ़िनेशन प्रदान करता है। इसका उद्देश्य Tensorflow, XGBoost, ScikitLearn, PyTorch और ONNX जैसे सामान्य ML फ्रेमवर्क के लिए प्रदर्शनकारी, उच्च अमूर्त इंटरफ़ेस प्रदान करके उत्पादन मॉडल सेवा उपयोग मामलों को हल करना है। यह GPU ऑटोस्केलिंग, स्केल टू ज़ीरो और कैनरी रोलआउट जैसी अत्याधुनिक सेवा सुविधाएँ आपके ML परिनियोजन में लाने के लिए ऑटोस्केलिंग, नेटवर्किंग, स्वास्थ्य जाँच और सर्वर कॉन्फ़िगरेशन की जटिलता को समाहित करता है। यह भविष्यवाणी, प्री-प्रोसेसिंग, पोस्ट-प्रोसेसिंग और व्याख्या सहित उत्पादन ML सेवा के लिए एक सरल, प्लग करने योग्य और पूर्ण कहानी सक्षम करता है। KServe का उपयोग विभिन्न संगठनों में किया जा रहा है।
विशेषताएं
- KServe Kubernetes पर एक मानक, क्लाउड-एग्नोस्टिक मॉडल इंफ्रेंस प्लेटफ़ॉर्म है, जिसे अत्यधिक स्केलेबल उपयोग मामलों के लिए बनाया गया है
- एमएल फ्रेमवर्क में प्रदर्शनकारी, मानकीकृत अनुमान प्रोटोकॉल प्रदान करता है
- CPU और GPU पर स्केल-टू-जीरो सहित अनुरोध आधारित ऑटोस्केलिंग के साथ आधुनिक सर्वरलेस इंफ़रेंस कार्यभार का समर्थन करें
- मॉडलमेश का उपयोग करके उच्च मापनीयता, घनत्व पैकिंग और बुद्धिमान रूटिंग प्रदान करता है
- अनुमान, पूर्व/पश्चात प्रसंस्करण, निगरानी और व्याख्या के लिए सरल और प्लग करने योग्य उत्पादन
- इनफ्रेंसग्राफ के साथ कैनरी रोलआउट, पाइपलाइन, एन्सेम्बल के लिए उन्नत परिनियोजन
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/kserve.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी एक निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
