これはKubeflowという名前のWindowsアプリで、最新リリースはv1.7.0.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。
Kubeflowという名前のこのアプリをOnWorksで無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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クベフロー
DESCRIPTION
Kubeflowは、Googleの内部機械学習パイプラインに基づくオープンソースのクラウドネイティブ機械学習プラットフォームです。 Kubernetesでの機械学習ワークフローのデプロイをシンプル、ポータブル、スケーラブルにすることを目指しています。 Kubeflowを使用すると、ML用の最高のオープンソースシステムをさまざまなインフラストラクチャにデプロイできます。 Jupyterノートブックを管理するためのサービスや、TensorFlow Servingコンテナーのサポートなど、多くの優れた機能を利用することもできます。
Kubernetesを実行している場所ならどこでも、Kubeflowを実行することもできます。
特徴
- インタラクティブなJupyterノートブックを作成および管理するためのサービスが含まれています
- TensorFlowモデルトレーニング-MLモデルのトレーニングに使用できるカスタムTensorFlowトレーニングジョブオペレーターを提供します
- モデルサービング-トレーニング済みのTensorFlowモデルをKubernetesにエクスポートするためのTensorFlowサービングコンテナをサポートします
- パイプライン-エンドツーエンドのMLワークフローを展開および管理するための包括的なソリューション
- マルチフレームワーク-さまざまな統合と拡張サポート
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/kubeflow.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
