Dstack.ai ofrece una herramienta de código abierto y una plataforma empresarial para crear aplicaciones basadas en el aprendizaje profundo y los datos.
Crea aplicaciones de datos en minutos, sin tardar ni días, ni semanas. Usa solamente Python y R. No se requieren habilidades de desarrollo o implementación.
¿Cómo funciona Dstack?
Dstack.ai consta de dos partes principales:
– Los paquetes clientes para Python y R, que se pueden usar desde cuadernos o scripts para enviar datos a dstack.
– Una aplicación web que maneja las solicitudes de los paquetes del Cliente y sirve los datos. La aplicación puede ejecutarse localmente, en Docker, o puede usar la versión en la nube de dstack.ai.
Los tableros de control de Dstack
Una vez que haya enviado sus conjuntos de datos, visualizaciones o modelos de aprendizaje automático a dstack.ai utilizando los paquetes dstack para Python y R, puede combinarlos en paneles interactivos, con solo unos pocos clics.
Con conjuntos de datos parametrizados, visualizaciones o modelos ML, el usuario puede cambiar sus parámetros en la parte superior del tablero y ver cómo se actualiza en consecuencia.
Automatizar trabajos científicos
Automatiza la rutina de procesamiento de conjuntos de datos o actualización de paneles, ejecutando trabajos regulares de Python o R y monitoreando su progreso.
Ejecute sus trabajos en un horario fijo, mediante un disparador externo o manualmente. Reciba una notificación si falla un trabajo.
Utiliza dstack.ai gratis
Solamente en un par de minutos, puedes obtener acceso gratuito en la versión online de dstack.ai. Alternativamente, puedes usar la CLI de código abierto para ejecutar dstack desde su máquina.
Repositorio de Github: Repositorio oficial del proyecto dstack
Página web oficial de dstack: Página web oficial de Dstack
Relacionado
Vulture: Encuentra el código muerto en Python Vulture encuentra código no utilizado dentro de código creado con Python. Esto es útil para limpiar y encontrar errores en bases de código grandes. Debido a la naturaleza dinámica de Python, es probable que los analizadores de código estático como Vulture no detecten algún código muerto. Además, el código que solo se llama implícitamente puede ser notificado como código no utilizado. No obstante, Vulture puede ser ¡SEGUIR LEYENDO!
Vidgear: Librería de Python para el procesamiento de vídeo VidGear es una poderosa biblioteca de procesamiento de video en Python construida con Gears de subprocesos múltiples, cada uno con un conjunto único de características innovadoras. Estas API proporcionan un contenedor fácil de usar, altamente extensible y multihilo alrededor de muchas bibliotecas subyacentes de última generación como OpenCV ➶, FFmpeg ➶, picamera ➶, pafy ➶, pyzmq ➶ y python-mss ➶. El siguiente diagrama de bloques funcional ¡SEGUIR LEYENDO!
Uscrapper: Raspador web OSINT de recopilación de datos personales Presentamos Uscrapper 2.0, un potente webscrapper OSINT que permite a los usuarios extraer diversa información personal de un sitio web. Aprovecha técnicas de raspado web y expresiones regulares para extraer direcciones de correo electrónico, enlaces de redes sociales, nombres de autores, ubicaciones geográficas, números de teléfono y nombres de usuario de fuentes con y sin hipervínculos en la página web, admite subprocesos múltiples para acelerar este ¡SEGUIR LEYENDO!
Ubiquiti acusado de encubrir una violación de datos “catastrófica” El 11 de Enero, Ubiquiti, un importante proveedor de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) habilitados para la nube, como enrutadores, grabadoras de video en red y cámaras de seguridad. Reveló que una violación que involucraba a un proveedor de nube externo había expuesto las credenciales de sus cuentas de clientes. Una fuente que participó en la respuesta a esa violación alega que Ubiquiti restó ¡SEGUIR LEYENDO!