Dies ist die Linux-App namens Kubeflow, deren neueste Version als v1.7.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Kubeflow mit 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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Kubeflow
BESCHREIBUNG
Kubeflow ist eine cloudnative Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die auf den internen Pipelines für maschinelles Lernen von Google basiert. Es zielt darauf ab, Bereitstellungen von Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes einfach, portabel und skalierbar zu machen. Mit Kubeflow können Sie erstklassige Open-Source-Systeme für ML in verschiedenen Infrastrukturen bereitstellen. Sie können auch eine Reihe großartiger Funktionen nutzen, z. B. Dienste zum Verwalten von Jupyter-Notebooks und Unterstützung für einen TensorFlow Serving-Container.
Wo immer Sie Kubernetes ausführen, können Sie auch Kubeflow ausführen.
Eigenschaften
- Enthält Dienste zum Erstellen und Verwalten interaktiver Jupyter-Notebooks
- TensorFlow-Modelltraining – bietet einen benutzerdefinierten TensorFlow-Trainingsjob-Operator, mit dem Sie Ihr ML-Modell trainieren können
- Model Serving – unterstützt einen TensorFlow Serving-Container zum Exportieren trainierter TensorFlow-Modelle nach Kubernetes
- Pipelines – umfassende Lösung für die Bereitstellung und Verwaltung von End-to-End-ML-Workflows
- Multi-Framework - verschiedene Integrationen und erweiterter Support
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/kubeflow.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.