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Baixar Ray para Linux

Baixe gratuitamente o aplicativo Ray Linux para rodar online no Ubuntu online, Fedora online ou Debian online

Este é o aplicativo Linux chamado Ray cuja versão mais recente pode ser baixada como Ray-2.7.1.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.

Baixe e execute online este aplicativo chamado Ray com OnWorks gratuitamente.

Siga estas instruções para executar este aplicativo:

- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.

- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.

- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.

- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.

- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.

- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.

SCREENSHOTS

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Raio


DESCRIÇÃO

Cargas de trabalho modernas, como aprendizado profundo e ajuste de hiperparâmetros, são de computação intensiva e exigem execução distribuída ou paralela. O Ray facilita a paralelização de código de máquina única - vá de uma única CPU para vários núcleos, várias GPUs ou vários nós com alterações mínimas de código. Acelere sua carga de trabalho PyTorch e Tensorflow com uma estrutura de execução distribuída mais eficiente em recursos e flexível desenvolvida por Ray. Acelere suas cargas de trabalho de pesquisa de hiperparâmetros com o Ray Tune. Encontre o melhor modelo e reduza os custos de treinamento usando os algoritmos de otimização mais recentes. Implante seus modelos de aprendizado de máquina em escala com o Ray Serve, uma estrutura de serviço de modelo agnóstica e baseada em Python. Escale o aprendizado por reforço (RL) com RLlib, uma biblioteca de RL independente de estrutura que vem com mais de 30 algoritmos de RL de ponta, incluindo A3C, DQN e PPO. Crie facilmente sistemas escalonáveis ​​e distribuídos em Python com primitivos simples e combináveis ​​no Ray Core.



Recursos

  • Aprendizagem de reforço
  • Aplicativos Python gerais
  • Processamento de dados
  • Ajuste de hiperparâmetros
  • Aprendizado profundo
  • Serviço de modelo


Linguagem de Programação

Python


Categorias

Frameworks, aprendizado de máquina, frameworks de aprendizado profundo

Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/ray.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.


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