これはMosecというWindowsアプリで、最新リリースは0.9.5sourcecode.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。
Mosec with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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モセク
DESCRIPTION
Mosec は、ML モデル対応のバックエンドおよびマイクロサービスを構築するための、高性能で柔軟なモデル提供フレームワークです。 これは、トレーニングしたばかりの機械学習モデルと効率的なオンライン サービス API の間のギャップを埋めます。
オプション
- Rust で構築された Web レイヤーとタスクの調整により、非同期 I/O による効率的な CPU 使用率に加えて驚異的な速度が実現します。
- 純粋に Python で作られたユーザー インターフェイス。これにより、ユーザーはオフライン テストの場合と同じコードを使用して、ML フレームワークに依存しない方法でモデルを提供できます。
- バッチ推論のためにさまざまなユーザーからのリクエストを集約し、結果を配布します。
- CPU/GPU/IO 混合ワークロードを処理するために、パイプライン化されたステージに複数のプロセスを生成します。
- モデルのウォームアップ、正常なシャットダウン、Prometheus モニタリング メトリクスを備えたクラウドで実行するように設計されており、Kubernetes またはコンテナ オーケストレーション システムで簡単に管理できます。
- オンラインサービス部分に焦点を当て、ユーザーはモデルの最適化とビジネスロジックに注意を払うことができます
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/mosec.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
