Bu, en son sürümü BentoML-v1.1.7sourcecode.zip olarak indirilebilen BentoML adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
BentoML adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
BentoML
TANIM
BentoML, makine öğrenimi modeli dağıtımını basitleştirir ve modellerinize üretim ölçeğinde hizmet verir. Birden çok ML çerçevesini yerel olarak destekleyin: Tensorflow, PyTorch, XGBoost, Scikit-Learn ve çok daha fazlası! Ön işleme, son işleme ve birleştirme modelleriyle özel hizmet hattı tanımlayın. Paketleme kodu, modeller ve kolay sürüm oluşturma ve dağıtım için bağımlılıklar için standart .bento biçimi. Herhangi bir eğitim hattı veya ML deneme platformuyla entegre edin. Sunum mantığından ayrı olarak ölçeklendirmek için yoğun bilgi işlemli model çıkarım iş yüklerini paralel hale getirin. Uyarlanabilir grup oluşturma, optimum performans için çıkarım isteklerini dinamik olarak gruplandırır. Kubernetes'te Yatai aracılığıyla birden çok modelle dağıtılmış çıkarım grafiğini düzenleyin. GPU ile çıkarım yapmak için CUDA bağımlılıklarını kolayca yapılandırın. Üretim dağıtımı için otomatik olarak liman işçisi görüntüleri oluşturun.
Özellikler
- REST API veya gRPC aracılığıyla çevrimiçi sunum
- Apache Spark veya Dask ile toplu veri kümelerinde çevrimdışı puanlama
- Kafka, Beam ve Flink ile akış hizmeti
- Üretim dağıtımı için otomatik olarak liman işçisi görüntüleri oluşturun
- Kubernetes'te geniş ölçekte Model Dağıtımı
- Herhangi bir bulut platformunda hızlı model dağıtımı
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/bentoml.mirror/ adresinden de getirilebilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
