これはDVCというLinuxアプリで、最新リリースは3.63.0sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorksでDVCという名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
DVC
説明：
DVC は、ML モデルを共有および再現可能にするために構築されています。 大規模なファイル、データ セット、機械学習モデル、メトリック、およびコードを処理するように設計されています。 バージョン管理の機械学習モデル、データ セット、および中間ファイル。 DVC はそれらをコードで接続し、Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage、Google Drive、Google Cloud Storage、Aliyun OSS、SSH/SFTP、HDFS、HTTP、ネットワーク接続ストレージ、またはディスクを使用してファイル コンテンツを保存します。 バージョン管理の機械学習モデル、データ セット、および中間ファイル。 DVC はそれらをコードで接続し、Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage、Google Drive、Google Cloud Storage、Aliyun OSS、SSH/SFTP、HDFS、HTTP、ネットワーク接続ストレージ、またはディスクを使用してファイル コンテンツを保存します。 ずさんなファイル サフィックスやコード内のコメントの代わりに、Git ブランチの全機能を利用してさまざまなアイデアを試してください。 紙と鉛筆の代わりに、自動メトリック追跡を使用してナビゲートします。 DVC は、軽量パイプラインを Git の第一級の市民メカニズムとして導入します。
オプション
- DVC は ML モデルとデータセットを追跡します
- 機械学習プロジェクトの場合
- オープンソースのバージョン管理システム
- ML プロジェクトのバージョン管理
- ML 実験管理
- 展開とコラボレーション
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/dvc.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。