זוהי אפליקציית לינוקס בשם BentoML אשר את המהדורה האחרונה שלה ניתן להוריד בשם BentoML-v1.1.7sourcecode.zip. ניתן להפעיל אותו באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks עבור תחנות עבודה.
הורד והפעל באינטרנט את האפליקציה הזו בשם BentoML עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל את האמולטור המקוון של OnWorks Linux או Windows מקוון או אמולטור מקוון של MACOS מאתר זה.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Linux שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה, התקן אותה והפעל אותה.
בצילומי מסך
Ad
BentoML
תיאור
BentoML מפשטת פריסת מודל ML ומשרתת את הדגמים שלך בקנה מידה ייצור. תמכו במספר מסגרות ML באופן מקורי: Tensorflow, PyTorch, XGBoost, Scikit-Learn ועוד רבים! הגדר צינור הגשה מותאם אישית עם מודלים של עיבוד מקדים, לאחר עיבוד ואנסמבל. פורמט .bento סטנדרטי עבור קוד אריזה, דגמים ותלות לניהול גרסאות ופריסה קלה. השתלב עם כל צינור הדרכה או פלטפורמת ניסוי ML. מקבילים עומסי עבודה של מודלים עתירי מחשוב כדי להתאים את קנה המידה בנפרד מהלוגיקת ההגשה. אצווה אדפטיבית מקבצת באופן דינמי בקשות מסקנות לביצועים מיטביים. תזמורת גרף מסקנות מבוזר עם מספר דגמים דרך Yatai ב-Kubernetes. הגדר בקלות תלות CUDA להפעלת הסקת מסקנות עם GPU. צור תמונות דוקר באופן אוטומטי לפריסת ייצור.
תכונות
- הגשה מקוונת באמצעות REST API או gRPC
- ניקוד לא מקוון על מערכי נתונים אצווה עם Apache Spark, או Dask
- הגשת זרם עם קפקא, קרן ופלינק
- צור תמונות דוקר באופן אוטומטי לפריסת ייצור
- פריסת מודל בקנה מידה ב-Kubernetes
- פריסת מודלים מהירה בכל פלטפורמת ענן
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להביא גם מ-https://sourceforge.net/projects/bentoml.mirror/. הוא התארח ב-OnWorks על מנת להפעיל אותו באינטרנט בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
