Il s'agit de l'application Windows nommée MLflow dont la dernière version peut être téléchargée en tant que MLflow2.5.0.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée MLflow avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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MLflow
DESCRIPTION
MLflow est une plate-forme permettant de rationaliser le développement de l'apprentissage automatique, y compris le suivi des expériences, le conditionnement du code dans des exécutions reproductibles, ainsi que le partage et le déploiement de modèles. MLflow propose un ensemble d'API légères pouvant être utilisées avec n'importe quelle application ou bibliothèque d'apprentissage automatique existante (TensorFlow, PyTorch, XGBoost, etc.), partout où vous exécutez actuellement du code ML (par exemple, dans des notebooks, des applications autonomes ou le cloud).
Caractéristiques
- Suivi MLflow : une API pour enregistrer les paramètres, le code et les résultats des expériences d'apprentissage automatique et les comparer à l'aide d'une interface utilisateur interactive.
- Projets MLflow : un format d'empaquetage de code pour des exécutions reproductibles à l'aide de Conda et Docker, afin que vous puissiez partager votre code ML avec d'autres.
- Modèles MLflow : un format de packaging de modèle et des outils qui vous permettent de déployer facilement le même modèle (à partir de n'importe quelle bibliothèque ML) pour un scoring par lots et en temps réel sur des plateformes telles que Docker, Apache Spark, Azure ML et AWS SageMaker.
- Registre de modèles MLflow : un magasin de modèles centralisé, un ensemble d'API et d'interface utilisateur, pour gérer de manière collaborative le cycle de vie complet des modèles MLflow.
Langage de programmation
Python, JavaScript
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/mlflow.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
