This is the Windows app named TensorFlow Serving whose latest release can be downloaded as 2.19.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
TensorFlow सर्विंग विद ऑनवर्क्स नाम के इस ऐप को मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और 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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TensorFlow सर्व करना
वर्णन
टेन्सरफ्लो सर्विंग मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एक लचीली, उच्च प्रदर्शन वाली सर्विंग प्रणाली है, जिसे उत्पादन वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मशीन लर्निंग के अनुमान पहलू से संबंधित है, प्रशिक्षण के बाद मॉडल लेना और उनके जीवनकाल का प्रबंधन करना, ग्राहकों को उच्च-प्रदर्शन, संदर्भ-गणना वाली लुकअप तालिका के माध्यम से संस्करणित पहुंच प्रदान करना है। TensorFlow सर्विंग TensorFlow मॉडल के साथ आउट-ऑफ-द-बॉक्स एकीकरण प्रदान करता है, लेकिन इसे अन्य प्रकार के मॉडल और डेटा की सेवा के लिए आसानी से बढ़ाया जा सकता है। TensorFlow सर्विंग का उपयोग करने का सबसे आसान और सीधा तरीका डॉकर छवियों के साथ है। हम इस मार्ग की पुरजोर अनुशंसा करते हैं जब तक कि आपकी ऐसी विशिष्ट आवश्यकताएं न हों जिन्हें किसी कंटेनर में चलाकर पूरा नहीं किया जा सके। Tensorflow मॉडल पेश करने के लिए, बस अपने Tensorflow प्रोग्राम से एक SavedModel निर्यात करें। सेव्डमॉडल एक भाषा-तटस्थ, पुनर्प्राप्ति योग्य, भली भांति बंद क्रमांकन प्रारूप है जो उच्च-स्तरीय प्रणालियों और उपकरणों को टेन्सरफ्लो मॉडल का उत्पादन, उपभोग और परिवर्तन करने में सक्षम बनाता है।
विशेषताएं
- एक साथ कई मॉडल, या एक ही मॉडल के कई संस्करण पेश कर सकते हैं
- जीआरपीसी और HTTP अनुमान समापन बिंदु दोनों को उजागर करता है
- किसी भी क्लाइंट कोड को बदले बिना नए मॉडल संस्करणों की तैनाती की अनुमति देता है
- कैनरी नए संस्करणों और ए/बी परीक्षण प्रयोगात्मक मॉडल का समर्थन करता है
- कुशल, कम-ओवरहेड कार्यान्वयन के कारण अनुमान समय में न्यूनतम विलंबता जोड़ता है
- एक शेड्यूलर की सुविधा है जो व्यक्तिगत अनुमान अनुरोधों को कॉन्फ़िगर करने योग्य विलंबता नियंत्रण के साथ GPU पर संयुक्त निष्पादन के लिए बैचों में समूहित करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
सी + +
श्रेणियाँ
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/tensorflow-serving.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
