Это приложение для Linux под названием BentoML, последнюю версию которого можно загрузить как BentoML-v1.1.7sourcecode.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием BentoML с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
БентоМЛ
ОПИСАНИЕ
BentoML упрощает развертывание моделей машинного обучения и обслуживает ваши модели в производственных масштабах. Встроенная поддержка нескольких платформ машинного обучения: Tensorflow, PyTorch, XGBoost, Scikit-Learn и многих других! Определите пользовательский конвейер обслуживания с моделями предварительной обработки, последующей обработки и ансамбля. Стандартный формат .bento для упаковки кода, моделей и зависимостей для упрощения управления версиями и развертывания. Интеграция с любым конвейером обучения или экспериментальной платформой машинного обучения. Распараллеливайте рабочие нагрузки вывода моделей с интенсивными вычислениями, чтобы масштабировать их отдельно от обслуживающей логики. Адаптивная пакетная обработка динамически группирует запросы на вывод для оптимальной производительности. Оркестрируйте распределенный граф вывода с несколькими моделями с помощью Yatai в Kubernetes. Легко настраивайте зависимости CUDA для выполнения логических выводов с помощью графического процессора. Автоматически создавать образы Docker для производственного развертывания.
Особенности
- Онлайн-обслуживание через REST API или gRPC
- Автономная оценка пакетных наборов данных с помощью Apache Spark или Dask
- Потоковая передача с помощью Kafka, Beam и Flink
- Автоматически создавать образы Docker для производственного развертывания.
- Масштабное развертывание модели в Kubernetes
- Быстрое развертывание модели на любой облачной платформе
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/bentoml.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
