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Deep Lake-Download für Linux

Laden Sie die Deep Lake Linux-App kostenlos herunter, um sie online in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online auszuführen

Dies ist die Linux-App namens Deep Lake, deren neueste Version als v3.8.3sourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens Deep Lake with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.

SCREENSHOTS

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Tiefer See


BESCHREIBUNG

Deep Lake (früher bekannt als Activeloop Hub) ist ein Data Lake für Deep-Learning-Anwendungen. Unser Open-Source-Dataset-Format ist für das schnelle Streamen und Abfragen von Daten optimiert, während Modelle in großem Maßstab trainiert werden, und es enthält eine einfache API zum Erstellen, Speichern und Zusammenarbeiten an KI-Datasets jeder Größe. Es kann lokal oder in der Cloud bereitgestellt werden und ermöglicht es Ihnen, alle Ihre Daten an einem Ort zu speichern, von einfachen Anmerkungen bis hin zu großen Videos. Deep Lake wird von Google, Waymo, dem Roten Kreuz, Omdena, Yale und Oxford verwendet. Verwenden Sie eine API zum Hochladen, Herunterladen und Streamen von Datensätzen zu/von AWS S3/S3-kompatiblem Speicher, GCP, Activeloop-Cloud oder lokalem Speicher. Speichern Sie Bilder, Audios und Videos in ihrer nativen Komprimierung. Deeplake dekomprimiert sie nur bei Bedarf automatisch zu Rohdaten, z. B. beim Trainieren eines Modells. Behandeln Sie Ihre Cloud-Datasets so, als wären sie eine Sammlung von NumPy-Arrays im Arbeitsspeicher Ihres Systems. Teilen Sie sie auf, indizieren Sie sie oder durchlaufen Sie sie.



Eigenschaften

  • Speicherunabhängige API
  • Native Komprimierung
  • Lazy NumPy-ähnliche Indizierung
  • Dataset-Versionskontrolle
  • Dataloader für beliebte Deep-Learning-Frameworks
  • Über 100 der beliebtesten Bild-, Video- und Audiodatensätze sind in Sekundenschnelle verfügbar


Programmiersprache

Python


Kategorien

Große Sprachmodelle (LLM), generative KI

Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/deep-lake.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.


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