これはFlowerという名前のLinuxアプリで、最新リリースはFlower1.21.0sourcecode.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 Flower という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は
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フラワー
DESCRIPTION
統合学習、分析、評価への統合アプローチ。あらゆるワークロード、あらゆる機械学習フレームワーク、あらゆるプログラミング言語を統合します。統合学習システムは、ユースケースごとに大きく異なります。Flowerは、個々のユースケースのニーズに応じて、幅広い構成を可能にします。Flowerはオックスフォード大学の研究プロジェクトから生まれたため、AI研究を念頭に置いて構築されています。多くのコンポーネントを拡張およびオーバーライドすることで、最先端の新しいシステムを構築できます。機械学習フレームワークごとに強みは異なります。Flowerは、PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、scikit-learn、JAX、TFLite、MONAI、fastai、MLX、XGBoost、Pandas（フェデレーテッド分析用）、さらにはNumPy（手作業で勾配計算を行うユーザー向け）など、あらゆる機械学習フレームワークで使用できます。
オプション
- カスタマイズ可能
- ドキュメントが利用可能
- 拡張可能
- フレームワークに依存しない
- 理解できる
- フェデレーテッドラーニングチュートリアル
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/flower.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
