Aceasta este aplicația Linux numită Feast, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v0.53.0sourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Feast with OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
Sărbătoare
DESCRIERE
Feast (Feature Store) este un magazin de funcții open source pentru învățarea automată. Feast este cea mai rapidă cale de gestionare a infrastructurii existente pentru a produce date analitice pentru formarea modelului și inferența online. Faceți funcții disponibile în mod constant pentru instruire și difuzare prin gestionarea unui magazin offline (pentru a procesa datele istorice pentru evaluarea loturilor de scalare sau antrenamentul modelelor), un magazin online cu latență redusă (pentru a alimenta predicția în timp real) și o funcție testată în luptă server (pentru a servi online funcții precalculate). Evitați scurgerea de date prin generarea de seturi de caracteristici corecte la un moment dat, astfel încât oamenii de știință de date să se poată concentra pe ingineria caracteristicilor, mai degrabă decât pe depanarea logicii de conectare a setului de date predispus la erori. Acest lucru asigură că valorile viitoare ale caracteristicilor nu se scurg către modele în timpul antrenamentului. Decuplați ML de infrastructura de date prin furnizarea unui singur strat de acces la date care abstrage stocarea caracteristicilor din recuperarea caracteristicilor, asigurându-vă că modelele rămân portabile pe măsură ce treceți de la modele de antrenament la modele de servire, de la modelul lot
Categorii
- Faceți disponibile în mod constant funcțiile pentru instruire și servire
- Evitați scurgerea datelor prin generarea de seturi de caracteristici corecte la un moment dat
- Decuplați ML de infrastructura de date
- Înregistrați-vă definițiile caracteristicilor și configurați magazinul de funcții
- Explorați-vă datele în interfața de utilizare web (experimental)
- Construiți un set de date de antrenament
Limbaj de programare
Piton
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/feast.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.
