هذا هو تطبيق Windows المسمى BentoML والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم BentoML-v1.1.7sourcecode.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى BentoML مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
بنتوم
الوصف
يبسط BentoML نشر نموذج ML ويخدم نماذجك على نطاق إنتاجي. دعم العديد من أطر ML الأصلية: Tensorflow و PyTorch و XGBoost و Scikit-Learn وغيرها الكثير! حدد خط أنابيب تقديم مخصص مع نماذج المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة والتجميع. تنسيق bento القياسي لتعبئة التعليمات البرمجية والنماذج والاعتماديات لسهولة الإصدار والنشر. التكامل مع أي خط أنابيب تدريب أو منصة تجريبية ML. قم بموازنة أعباء عمل الاستدلال الحسابي المكثف لتوسيع نطاقها بشكل منفصل عن منطق الخدمة. تعمل الدُفعات التكيفية بشكل ديناميكي على تجميع طلبات الاستدلال لتحقيق الأداء الأمثل. نسق الرسم البياني للاستدلال الموزع مع نماذج متعددة عبر Yatai على Kubernetes. يمكنك تكوين تبعيات CUDA بسهولة لتشغيل الاستدلال باستخدام وحدة معالجة الرسومات. إنشاء صور عامل إرساء تلقائيًا لنشر الإنتاج.
المميزات
- الخدمة عبر الإنترنت عبر REST API أو gRPC
- تسجيل النقاط في وضع عدم الاتصال على مجموعات البيانات المجمعة باستخدام Apache Spark أو Dask
- قم بالدفق مع كافكا ، بيم ، وفلينك
- إنشاء صور عامل إرساء تلقائيًا لنشر الإنتاج
- نشر النموذج على نطاق واسع على Kubernetes
- نشر نموذج سريع على أي منصة سحابية
لغة البرمجة
Python
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/bentoml.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
