ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ BentoML ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ BentoML-v1.1.7sourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ຊື່ BentoML ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
BentoML
ລາຍລະອຽດ
BentoML ເຮັດໃຫ້ການນຳໃຊ້ຕົວແບບ ML ງ່າຍຂຶ້ນ ແລະຮັບໃຊ້ຕົວແບບຂອງທ່ານໃນລະດັບການຜະລິດ. ສະຫນັບສະຫນູນກອບ ML ຫຼາຍພື້ນເມືອງ: Tensorflow, PyTorch, XGBoost, Scikit-Learn ແລະຫຼາຍຫຼາຍ! ກໍານົດທໍ່ບໍລິການທີ່ກໍານົດເອງທີ່ມີຕົວແບບກ່ອນການປຸງແຕ່ງ, ຫຼັງການປຸງແຕ່ງແລະການປະກອບ. ຮູບແບບ .bento ມາດຕະຖານສໍາລັບລະຫັດການຫຸ້ມຫໍ່, ແບບຈໍາລອງ ແລະຄວາມເພິ່ງພາອາໄສສໍາລັບການສະບັບ ແລະການນໍາໃຊ້ທີ່ງ່າຍ. ປະສົມປະສານກັບທໍ່ການຝຶກອົບຮົມຫຼືເວທີການທົດລອງ ML. Parallelize compute-intense model inference workloads to scale ແຍກອອກຈາກເຫດຜົນການຮັບໃຊ້. ການປັບຕົວ batching ແບບເຄື່ອນໄຫວຈັດກຸ່ມການຮ້ອງຂໍ inference ສໍາລັບການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ. Orchestrate ແຈກຢາຍເສັ້ນ inference ທີ່ມີຫຼາຍແບບຜ່ານ Yatai ໃນ Kubernetes. ຕັ້ງຄ່າການຂຶ້ນກັບ CUDA ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍສໍາລັບການດໍາເນີນການ inference ກັບ GPU. ສ້າງຮູບພາບ docker ໂດຍອັດຕະໂນມັດສໍາລັບການຕິດຕັ້ງການຜະລິດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ການບໍລິການອອນໄລນ໌ຜ່ານ REST API ຫຼື gRPC
- ການໃຫ້ຄະແນນອອຟໄລໃນຊຸດຂໍ້ມູນຊຸດດ້ວຍ Apache Spark, ຫຼື Dask
- ຖ່າຍທອດການໃຫ້ບໍລິການດ້ວຍ Kafka, Beam, ແລະ Flink
- ສ້າງຮູບພາບ docker ໂດຍອັດຕະໂນມັດສໍາລັບການຕິດຕັ້ງການຜະລິດ
- ການນຳໃຊ້ຕົວແບບໃນຂະໜາດໃນ Kubernetes
- ການນຳໃຊ້ຕົວແບບໄວໃນທຸກເວທີຄລາວ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/bentoml.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.