これは OpenVINO Training Extensions という名前の Linux アプリで、最新リリースは Releasev1.4.3sourcecode.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
OpenVINO Training Extensions with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
OpenVINO トレーニング拡張機能
説明：
OpenVINO™ Training Extensions は、ディープ ラーニング モデルをトレーニングし、最適化された推論のために OpenVINO™ ツールキットを使用してそれらを変換するための便利な環境を提供します。 ote_cli が仮想環境にインストールされている場合、ote コマンド ライン インターフェイスを使用して、実行、トレーニング、評価、エクスポートなど、選択したタスク タイプに関連するテンプレートのさまざまなアクションを実行できます。ote train はモデル (特定のモデル テンプレート) をデータセットに保存し、結果を XNUMX つのファイルに保存します。 ote optimize は、モデル形式に応じて NNCF または POT を使用して事前トレーニング済みのモデルを最適化します。 フレームワーク固有の形式でトレーニングされたスナップショットに使用される NNCF 最適化。 OpenVINO IR 形式でエクスポートされたモデルに使用される POT 最適化。
特徴
- Ubuntu 18.04 / 20.04 が必要です
- Python 3.8 以降をサポート
- CUDA ツールキット 11.1 が必要 - GPU でのトレーニング用
- プロジェクト ファイルは、OpenVINO™ Training Extensions にあります。
- Deep Learning Deployment Toolkit は、Apache License Version 2.0 の下でライセンスされています。
- TensorFlow およびほとんどの PyTorch ベースのモデルのトレーニング、エクスポート、および評価スクリプト
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/openvino-train-ext.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。