これは Seldon Core という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v2.3.0.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
OnWorks を搭載した Seldon Core 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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セルドン・コア
DESCRIPTION
機械学習モデルを Kubernetes に迅速にデプロイするためのデファクト スタンダードなオープンソース プラットフォームです。 Google のオープンソース フレームワークである Seldon Core を使用すると、機械学習モデルと実験を大規模に Kubernetes に簡単かつ迅速にデプロイできます。 Seldon Core は、オープンソースまたは商用モデル構築フレームワークで構築されたモデルを提供します。 カスタム リソース定義などの強力な Kubernetes 機能を利用して、モデル グラフを管理できます。 次に、継続的インテグレーションとデプロイ (CI/CD) ツールを接続して、デプロイをスケーリングおよび更新します。 Kubernetes 上に構築され、任意のクラウドおよびオンプレミスで実行されます。 フレームワークにとらわれず、主要な ML ライブラリ、ツールキット、および言語をサポートします。 実験、アンサンブル、トランスフォーマーによる高度な展開。 当社のオープンソース フレームワークにより、機械学習モデルと実験を大規模に Kubernetes に簡単かつ迅速にデプロイできます。 Kubeflow プロジェクトは、Kubernetes で機械学習 (ML) ワークフローをデプロイすることに専念しています。
特徴
- プラットフォームの統合
- 機械学習モデルのデプロイをより簡単かつ迅速に
- 不可知論者で独立
- どこでも実行可能
- ランタイム推論グラフ
- オープンソースまたは商用モデル構築フレームワークで構築されたモデルを提供
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/seldon-core.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。
