BigDL ist ein Framework, das es Datenwissenschaftlern und -ingenieuren erleichtert, End-to-End-KI-Anwendungen zu entwickeln, die auf verteilten Systemen laufen. Das Framework bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Tools, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu beschleunigen.
DLib ist eine Bibliothek, die es ermöglicht, Deep-Learning-Anwendungen auf verteilten Systemen zu entwickeln. Sie bietet eine Keras-ähnliche API und unterstützt die Verwendung von Apache Spark-ML-Pipelines.
Orca ist eine Bibliothek, die es ermöglicht, TensorFlow- und PyTorch-Programme auf verteilten Systemen zu skalieren. Sie unterstützt die Verwendung von Apache Spark und Ray.
Friesian ist ein Framework, das es ermöglicht, Empfehlungssysteme zu entwickeln, die auf verteilten Systemen laufen.
Chronos ist eine Bibliothek, die es ermöglicht, Zeitreihenanalysen auf verteilten Systemen durchzuführen. Sie unterstützt die Verwendung von AutoML.
PPML ist eine Bibliothek, die es ermöglicht, sichere Big-Data- und KI-Analysen durchzuführen. Sie unterstützt die Verwendung von SGX/TDX-Hardware-Sicherheit.
BigDL kann ĂĽber Conda oder pip installiert werden. Es gibt auch eine Vielzahl von Beispielen und Tutorials, die die Nutzung von BigDL erleichtern.
BigDL wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um KI-Anwendungen zu entwickeln, die auf verteilten Systemen laufen. Einige Beispiele sind:
Es gibt eine Vielzahl von Ressourcen, die die Nutzung von BigDL erleichtern, wie z.B. eine Dokumentation, ein Benutzerhandbuch und eine Community-Plattform.
BigDL ist ein leistungsfähiges Framework, das es ermöglicht, KI-Anwendungen auf verteilten Systemen zu entwickeln. Es bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Tools, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu beschleunigen.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.