Це програма для Windows під назвою BentoML, останню версію якої можна завантажити як BentoML-v1.1.7sourcecode.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою BentoML з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
BentoML
ОПИС
BentoML спрощує розгортання моделі ML і обслуговує ваші моделі у виробничих масштабах. Підтримуйте кілька фреймворків ML: Tensorflow, PyTorch, XGBoost, Scikit-Learn та багато інших! Визначте спеціальний конвеєр обслуговування з попередньою обробкою, постобробкою та моделями ансамблю. Стандартний формат .bento для коду пакування, моделей і залежностей для легкого керування версіями та розгортання. Інтеграція з будь-яким навчальним конвеєром або експериментальною платформою машинного навчання. Паралелізуйте робочі навантаження моделювання, що потребують інтенсивних обчислень, для масштабування окремо від логіки обслуговування. Адаптивне пакетування динамічно групує запити на висновок для оптимальної продуктивності. Оркеструйте розподілений граф висновків із кількома моделями через Yatai на Kubernetes. Легко налаштуйте залежності CUDA для запуску висновків із GPU. Автоматично створюйте образи докерів для розгортання в робочому середовищі.
риси
- Онлайн-обслуговування через REST API або gRPC
- Офлайн-оцінка пакетних наборів даних за допомогою Apache Spark або Dask
- Потокове обслуговування за допомогою Kafka, Beam і Flink
- Автоматично створюйте образи докерів для розгортання в робочому середовищі
- Масштабне розгортання моделі на Kubernetes
- Швидке розгортання моделі на будь-якій хмарній платформі
Мова програмування
Python
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/bentoml.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.