Dies ist die Linux-App namens Petastorm, deren neueste Version als Releasev0.12.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Petastorm 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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Petasturm
BESCHREIBUNG
Die Petastorm-Bibliothek ermöglicht das Training auf einem einzelnen Computer oder das verteilte Training und die Bewertung von Deep-Learning-Modellen aus Datensätzen im Apache Parquet-Format. Es unterstützt ML-Frameworks wie Tensorflow, Pytorch und PySpark und kann aus reinem Python-Code verwendet werden. Petastorm ist eine von Uber ATG entwickelte Open-Source-Datenzugriffsbibliothek. Diese Bibliothek ermöglicht das Einzelmaschinen- oder verteilte Training und die Bewertung von Deep-Learning-Modellen direkt aus Datensätzen im Apache Parquet-Format. Petastorm unterstützt beliebte Python-basierte Frameworks für maschinelles Lernen (ML) wie Tensorflow, PyTorch und PySpark. Es kann auch aus reinem Python-Code verwendet werden. Ein mit Petastorm erstelltes Dataset wird im Apache Parquet-Format gespeichert. Zusätzlich zu einem Parquet-Schema speichert Petastorm auch übergeordnete Schemainformationen, die mehrdimensionale Arrays zu einem nativen Teil eines Petastorm-Datensatzes machen. Petastorm unterstützt erweiterbare Datencodecs. Diese ermöglichen es einem Benutzer, eine der Standard-Datenkomprimierungen (jpeg, png) zu verwenden oder eine eigene zu implementieren.
Eigenschaften
- Selektive Spaltenauslesung
- Open-Source-Datenzugriffsbibliothek
- Mehrere Parallelitätsstrategien: Thread, Prozess, Single-Threaded (für Debug)
- Einfache Python-API
- Zeilenfilterung (Zeilenprädikate)
- Partitionierung für Multi-GPU-Training
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/petastorm.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
