Aceasta este aplicația Linux numită Oryx a cărei cea mai recentă versiune poate fi descărcată ca Oryx2.8.0.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Oryx cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Oryx
DESCRIERE:
Oryx 2 este o realizare a arhitecturii lambda construită pe Apache Spark și Apache Kafka, dar cu specializare pentru învățarea automată la scară largă în timp real. Este un cadru pentru construirea de aplicații, dar include și aplicații ambalate, end-to-end, pentru filtrare colaborativă, clasificare, regresie și grupare. Aplicația este scrisă în Java, folosind Apache Spark, Hadoop, Tomcat, Kafka, Zookeeper și multe altele. Configurarea folosește un singur fișier de configurare Typesafe Config, în care aplicațiile configurează o întreagă implementare a sistemului. Aceasta include implementări ale claselor de interfață cheie care implementează logica batch, viteza și de servire. Aplicațiile împachetează și implementează implementările lor cu fiecare instanță a binarelor de strat. Fiecare dintre acestea este un .jar Java rulabil care pornește toate serviciile necesare.
DESCRIERE
- Nivel de arhitectură lambda generic, care oferă straturi lot/viteză/servire, care nu este specific învățării automate
- Specializare în partea de sus, oferind abstracții ML pentru selecția hiperparametrului etc.
- Implementarea de la capăt la capăt a acelorași algoritmi standard de ML ca o aplicație (ALS, păduri de decizie aleatoare, k-means) în partea de sus
- Mecanismul de transport de date este un subiect Apache Kafka
- Stratul de viteză este implementat ca proces Spark Streaming
- Stratul batch este implementat ca proces Spark Streaming pe un cluster Hadoop
Limbaj de programare
Java
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/oryx.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.