Linux-д зориулсан Intel AI Analytics Toolkit
Бүтээгдэхүүний мэдээлэл
AI иж бүрдэл нь машин суралцах болон гүнзгий сургалтын төслүүдэд зориулсан олон конда орчинг агуулсан багаж хэрэгсэл юм. Энэ нь TensorFlow, PyTorch болон Intel oneCCL Bindings-ийн орчинг агуулдаг. Энэ нь хэрэглэгчдэд орчны хувьсагчдыг тохируулах, Conda-г ашиглан багц нэмэх, график драйвер суулгах, hangcheck-ийг идэвхгүй болгох замаар системээ тохируулах боломжийг олгодог. Хэрэгслийн хэрэгслийг командын шугамын интерфейс (CLI) дээр ашиглах боломжтой бөгөөд ямар ч тусгай өөрчлөлтгүйгээр одоо байгаа төслүүдэд хялбархан нэгтгэж болно.
Бүтээгдэхүүний хэрэглээ
- Үргэлжлүүлэхийн өмнө орчны хувьсагчдыг тохируулах замаар системээ тохируулна уу.
- Command Line Interface (CLI) дээр ажиллахын тулд setvars.sh скриптийг ашиглан oneAPI хэрэгслийн багц дахь хэрэгслүүдийг орчны хувьсагчаар тохируулна уу. Та setvars.sh скриптийг сесс бүрт нэг удаа эсвэл шинэ терминалын цонх нээх бүртээ эх сурвалж болгож болно. setvars.sh скриптийг таны oneAPI суулгацын үндсэн хавтсаас олж болно.
- "conda activate" командыг ашиглан шаардлагатай бол өөр өөр конда орчныг идэвхжүүлнэ ”. AI иж бүрдэл нь TensorFlow (CPU), S-д зориулсан Intel өргөтгөлтэй TensorFlow-д зориулсан конда орчинг агуулдаг.ample TensorFlow (GPU), PyTorch-д зориулсан Intel өргөтгөлтэй PyTorch (XPU), PyTorch-д зориулсан Intel oneCCL Bindings (CPU).
- Орчин бүртэй холбоотой Эхлэл Sample орчин бүрийг хэрхэн ашиглах талаар дэлгэрэнгүй мэдээллийг хэрэглэгчийн гарын авлагад өгсөн хүснэгтэд холбосон.
Дараах заавар нь таныг Intel® oneAPI программ хангамжийг суулгасан гэж үзнэ. Суулгах сонголтыг Intel AI Analytics Toolkit хуудаснаас үзнэ үү. Дараах алхмуудыг дагана ууampIntel® AI Analytics Toolkit (AI Kit)-тай:
- Системээ тохируулна уу.
- S-г бүтээх ба ажиллуулахample.
ЖИЧ: Стандарт Python суулгацууд нь AI Kit-тэй бүрэн нийцдэг боловч Python*-д зориулсан Intel® Distribution-ийг илүүд үздэг.
Энэ хэрэглүүрийг ашиглаж эхлэхийн тулд одоо байгаа төслүүдэд ямар нэгэн тусгай өөрчлөлт оруулах шаардлагагүй.
Энэхүү хэрэгслийн бүрдэл хэсгүүд
AI Kit-д багтана
- PyTorch-д зориулсан Intel® Optimization*: Intel® oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) нь PyTorch-д гүнзгий суралцахад зориулсан математикийн үндсэн номын сан болгон орсон.
- PyTorch-д зориулсан Intel® Өргөтгөл: PyTorch*-д зориулсан Intel® Өргөтгөл нь Intel-ийн техник хангамжийн гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэхийн тулд PyTorch*-ийн чадавхийг хамгийн сүүлийн үеийн боломжууд болон оновчлолоор өргөтгөдөг.
- TensorFlow-д зориулсан Intel® Optimization*: Энэ хувилбар нь хурдасгасан гүйцэтгэлийг хангахын тулд oneDNN-ийн командуудыг TensorFlow ажиллах цаг руу нэгтгэдэг.
- TensorFlow-д зориулсан Intel® Өргөтгөл: TensorFlow-д зориулсан Intel® Өргөтгөл* нь TensorFlow PluggableDevice интерфейс дээр суурилсан нэг төрлийн бус, өндөр гүйцэтгэлтэй гүнзгий суралцах өргөтгөлийн залгаас юм. Энэхүү өргөтгөлийн залгаас нь Intel XPU (GPU, CPU гэх мэт) төхөөрөмжүүдийг AI-ийн ажлын ачааллыг хурдасгах зорилгоор TensorFlow нээлттэй эхийн нийгэмлэгт авчирдаг.
- Python-д зориулсан Intel® Distribution*: Коддоо хамгийн бага өөрчлөлт оруулах эсвэл ямар ч өөрчлөлтгүйгээр Python програмын гүйцэтгэлийг хурдан аваарай. Энэхүү түгээлт нь Intel® oneAPI Math Kernel Library болон Intel®oneAPI Data Analytics Library зэрэг Intel® Performance Libraries-тэй нэгдсэн.
- Intel® Distribution of Modin* (зөвхөн Anaconda-д ашиглах боломжтой) нь пандатай ижил API бүхий энэхүү ухаалаг, тархсан дата фрэймийн санг ашиглан олон цэгийн урьдчилсан боловсруулалтыг хялбархан масштаблах боломжийг танд олгоно. Энэ түгээлтийг зөвхөн Conda* багц менежертэй Intel® AI Analytics Toolkit суулгаснаар ашиглах боломжтой.
- Intel® мэдрэлийн компрессор: TensorFlow*, PyTorch*, MXNet*, ONNX* (Нээлттэй мэдрэлийн сүлжээний солилцоо) гэх мэт түгээмэл гүнзгий сургалтын системүүд дээр бага нарийвчлалтай дүгнэлтийн шийдлүүдийг хурдан байрлуул.
- Intel® Extension for Scikit-learn*: Intel® oneAPI Data Analytics Library (oneDAL) ашиглан Scikit-learn програмаа хурдасгах саадгүй арга.
Scikit-learn-г нөхөх нь түүнийг бодит амьдрал дээрх асуудлуудыг шийдвэрлэхэд тохиромжтой машин сургалтын тогтолцоо болгодог. - Intel-ээс оновчлогдсон XGBoost: Градиентаар нэмэгдүүлсэн шийдвэрийн модны энэхүү алдартай машин сургалтын багц нь загварчлалын сургалтыг ихээхэн хурдасгаж, илүү сайн таамаглал гаргахын тулд нарийвчлалыг сайжруулахын тулд Intel® архитектурт зориулсан тасралтгүй хурдатгалыг агуулдаг.
Системээ тохируулна уу – Intel® AI Analytics Toolkit
Хэрэв та AI Analytics Toolkit-ийг суулгаагүй байгаа бол Intel® AI Analytics Toolkit-г суулгахыг үзнэ үү. Системээ тохируулахын тулд үргэлжлүүлэхээсээ өмнө орчны хувьсагчдыг тохируулна уу.
CLI хөгжүүлэх орчны хувьсагчдыг тохируулах
Command Line Interface (CLI) дээр ажиллахын тулд oneAPI toolkits дахь хэрэгслүүдийг дараахаар тохируулдаг.
орчны хувьсагч. Setvars скриптийг ашиглан орчны хувьсагчдыг тохируулахын тулд:
Сонголт 1: Эх сурвалж setvars.sh сесс бүрт нэг удаа
Шинэ терминалын цонх нээх бүрт setvars.sh эх сурвалж:
Та setvars.sh скриптийг өөрийн oneAPI суулгацын үндсэн хавтсаас олох боломжтой бөгөөд энэ нь системийн өргөн суурилуулалтанд ихэвчлэн /opt/intel/oneapi/, хувийн суулгацуудад ~/intel/oneapi/ байдаг.
Системийн өргөн суурилуулалтын хувьд (root эсвэл sudo эрх шаарддаг):
- . /opt/intel/oneapi/setvars.sh
Хувийн суулгацын хувьд:
- . ~/intel/oneapi/setvars.sh
Сонголт 2: setvars.sh-д зориулсан нэг удаагийн тохиргоо
Төсөлдөө орчинг автоматаар тохируулахын тулд тушаалын эх сурвалжийг оруулна уу
/setvars.sh автоматаар дуудагдах эхлүүлэх скриптэд (солих
таны oneAPI суулгах байршил руу очих замтай хамт). Суулгацын анхдагч байршил нь /opt/
intel/oneapi/ системийн өргөн суулгацуудад (root эсвэл sudo эрх шаарддаг) болон хувийн суулгацуудад ~/intel/oneapi/.
Жишээ ньample, та эх сурвалжийг нэмж болно /setvars.sh командыг ~/.bashrc эсвэл ~/.bashrc_pro руу оруулнаfile эсвэл ~/.profile file. Өөрийн систем дээрх бүх бүртгэлийн тохиргоог байнгын болгохын тулд өөрийн системийн /etc/pro дээр нэг мөр .sh скрипт үүсгэнэ үү.filesetvars.sh-н эх сурвалж болох .d фолдер (дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл Хүрээлэн буй орчны хувьсагчдын Ubuntu баримт бичгийг үзнэ үү).
ЖИЧ
setvars.sh скриптийг тохиргоог ашиглан удирдах боломжтой file, энэ нь ялангуяа "хамгийн сүүлийн" хувилбарыг анхдагч болгохын оронд номын сан эсвэл хөрвүүлэгчийн тодорхой хувилбаруудыг эхлүүлэх шаардлагатай бол тустай. Дэлгэрэнгүй мэдээллийг "Тохиргоог ашиглах" хэсгээс үзнэ үү File Setvars.sh.-г удирдахын тулд. Хэрэв та POSIX бус бүрхүүлд орчныг тохируулах шаардлагатай бол бусад тохиргооны сонголтуудыг OneAPI Development Environment Setup-оос үзнэ үү.
Дараагийн алхамууд
- Хэрэв та Conda-г ашиглаагүй эсвэл GPU-д зориулж хөгжүүлээгүй бол S-г бүтээж ажиллуулаарайampТөсөл.
- Conda хэрэглэгчдийн хувьд дараагийн хэсэг рүү үргэлжлүүлнэ үү.
- GPU дээр хөгжүүлэхийн тулд GPU хэрэглэгчид рүү үргэлжлүүлнэ үү
Энэхүү хэрэгсэл дэх Конда орчин
AI иж бүрдэлд олон тооны конда орчин байдаг. Хүрээлэн буй орчин бүрийг доорх хүснэгтэд тайлбарласан болно. Та өмнө нь заасны дагуу орчны хувьсагчдыг CLI орчинд тохируулсны дараа шаардлагатай бол өөр өөр конда орчныг дараах тушаалаар идэвхжүүлж болно.
- идэвхжүүлнэ
Дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл орчин бүртэй холбоотой Эхлэх S-тэй танилцана ууample доорх хүснэгтэд холбосон.
Багцуудыг эх бус хэрэглэгчийн хувьд нэмэхийн тулд Conda Clone функцийг ашиглана уу
Intel AI Analytics хэрэгслийг oneapi хавтсанд суулгасан бөгөөд үүнийг удирдахад root эрх шаардлагатай. Та Conda* ашиглан шинэ багц нэмж, засварлахыг хүсэж болох ч root хандалтгүйгээр үүнийг хийх боломжгүй. Эсвэл та root хандалттай байж болох ч Conda-г идэвхжүүлэх бүрдээ root нууц үгээ оруулахыг хүсэхгүй байна.
Root хандалт ашиглахгүйгээр орчноо удирдахын тулд Conda клон функцийг ашиглан /opt/intel/oneapi/ хавтасны гаднах хавтсанд хэрэгтэй багцуудыг хувилна уу:
- setvars.sh-г ажиллуулсан терминалын цонхноос өөрийн систем дээрх Conda орчныг тодорхойл.
- conda env жагсаалт
Та үүнтэй төстэй үр дүнг харах болно:
- conda env жагсаалт
- Хүрээлэн буй орчныг шинэ хавтас болгон хувилахын тулд clone функцийг ашиглана уу. Өмнө ньample доор шинэ орчинг usr_intelpython гэж нэрлэсэн ба хувилж байгаа орчинг үндсэн нэрээр нэрлэсэн (дээрх зурагт үзүүлсэн шиг).
- conda create –нэр usr_intelpython –clone base
Клонын дэлгэрэнгүй мэдээлэл гарч ирнэ:
- conda create –нэр usr_intelpython –clone base
- Багц нэмэх боломжийг идэвхжүүлэхийн тулд шинэ орчинг идэвхжүүлнэ үү. usr_intelpython-г идэвхжүүлнэ
- Шинэ орчин идэвхтэй байгаа эсэхийг шалгана уу. conda env жагсаалт
Та одоо Python-д зориулсан Intel Distribution-д зориулсан Conda орчинг ашиглан хөгжүүлж болно. - TensorFlow* эсвэл PyTorch* орчныг идэвхжүүлэхийн тулд:
TensorFlow
- конда тензор урсгалыг идэвхжүүлдэг
PyTorch
- conda pytorch-ийг идэвхжүүлэх
Дараагийн алхамууд
- Хэрэв та GPU хөгжүүлээгүй бол S-ийг бүтээж ажиллуулаарайampТөсөл.
- GPU дээр хөгжүүлэхийн тулд GPU хэрэглэгчид рүү үргэлжлүүлнэ үү.
GPU хэрэглэгчид
GPU дээр хөгжүүлж байгаа хүмүүсийн хувьд дараах алхмуудыг дагана уу.
GPU драйверуудыг суулгана уу
Хэрэв та GPU драйверуудыг суулгахын тулд Суулгах гарын авлагын зааварчилгааг дагасан бол энэ алхамыг алгасаж болно. Хэрэв та драйверуудыг суулгаагүй бол Суулгах гарын авлагын зааврыг дагана уу.
Видео группт хэрэглэгч нэмэх
GPU тооцоолох ажлын ачааллын хувьд root бус (хэвийн) хэрэглэгчид GPU төхөөрөмжид хандах эрхгүй байдаг. Өөрийн энгийн хэрэглэгчийг видеоны бүлэгт нэмэхээ мартуузай; эс бөгөөс GPU төхөөрөмжид зориулан эмхэтгэсэн хоёртын файлуудыг энгийн хэрэглэгч ажиллуулахад амжилтгүй болно. Энэ асуудлыг засахын тулд үндсэн бус хэрэглэгчийг видео бүлэгт нэмнэ үү:
- sudo usermod -a -G видео
Hangcheck-ийг идэвхгүй болгох
Удаан хугацааны турш ажилладаг GPU тооцооллын ажлын ачаалалтай програмуудын хувьд hangcheck-ийг идэвхгүй болго. Виртуалчлал эсвэл GPU-ийн бусад стандарт хэрэглээ, тухайлбал тоглоом тоглоход үүнийг зөвлөдөггүй.
GPU техник хангамжийг ажиллуулахад дөрвөн секундээс илүү хугацаа шаардагддаг ажлын ачаалал нь урт хугацааны ачаалал юм. Өгөгдмөл байдлаар, урт хугацааны ажлын ачаалалд тэнцэх бие даасан хэлхээг өлгөгдсөнд тооцож, дуусгавар болгоно. Та hangcheck завсарлагааны хугацааг идэвхгүй болгосноор энэ асуудлаас зайлсхийх боломжтой.
ЖИЧ: Хэрэв цөм шинэчлэгдсэн бол hangcheck автоматаар идэвхждэг. Цөм шинэчлэлт бүрийн дараа hangcheck-ийг идэвхгүй болгохын тулд доорх процедурыг ажиллуулна уу.
- Терминал нээх.
- Группийг нээ file /etc/default дотор.
- Бүлэгт file, GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=”” мөрийг ол.
- Энэ текстийг хашилтын хооронд оруулна уу (""):
- Энэ тушаалыг ажиллуулна уу:
sudo update-grub - Системийг дахин ачаална уу. Hangcheck идэвхгүй хэвээр байна.
Дараагийн алхам
Одоо та системээ тохируулсан бол S-ийг бүтээх ба ажиллуулахыг үргэлжлүүлнэ үүampТөсөл.
S-г бүтээх ба ажиллуулахample Тушаалын мөрийг ашиглах
Intel® AI Analytics Toolkit
Энэ хэсэгт та энгийн "Сайн уу ертөнц" төслийг хэрэгжүүлж, төслийн бүтээн байгуулалтын явцтай танилцаж, дараа нь өөрийн төслийг бүтээх болно.
ЖИЧ: Хэрэв та хөгжүүлэлтийн орчноо тохируулаагүй байгаа бол Системээ тохируулах хэсэгт очоод энэ хуудас руу буцна уу. Хэрэв та системээ тохируулах алхмуудыг аль хэдийн дуусгасан бол доорх алхмуудыг үргэлжлүүлнэ үү.
Та командын мөрөөс ажиллахдаа терминалын цонх эсвэл Visual Studio Code* ашиглаж болно. VS кодыг дотооддоо хэрхэн ашиглах талаар дэлгэрэнгүйг Linux дээрх oneAPI-тай Visual Studio кодын үндсэн хэрэглээг үзнэ үү*. VS кодыг алсаас ашиглахын тулд Линукс* дээрх oneAPI-тай алсын зайнаас Visual Studio код боловсруулах хэсгийг үзнэ үү.
S-г бүтээх ба ажиллуулахampТөсөл
Samps-г бүтээхээс өмнө доорх les-г системд хувилах ёстойample төсөл:
CMake-г дэмждэг бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн жагсаалтыг харахын тулд CMake-г oneAPI Програмтай ашиглах хэсгээс үзнэ үү.
Өөрийнхөө төслийг бий болгох
Энэ хэрэглүүрийг ашиглаж эхлэхийн тулд таны одоо байгаа Python төслүүдэд тусгай өөрчлөлт оруулах шаардлагагүй. Шинэ төслүүдийн хувьд процесс нь s-г бий болгоход ашигласан үйл явцыг нарийн дагаж мөрддөгample Hello World төслүүд. Hello World README-г үзнэ үү files зааварчилгааг авна уу.
Гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх
Та TensorFlow эсвэл PyTorch-ийн гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэхэд туслах баримт бичгийг авч болно.
Өөрийн орчныг тохируулна уу
ЖИЧ: Хэрэв таны виртуал орчин байхгүй эсвэл та өөрийн виртуал орчинд багц нэмэхийг хүсвэл "Conda Clone Function"-г ашиглан багцуудыг эх бус хэрэглэгчийн хувиар нэмэх алхмуудыг гүйцэтгэсэн эсэхээ шалгаарай.
Хэрэв та контейнерээс гадуур хөгжүүлж байгаа бол Python*-д зориулсан Intel® Distribution-ийг ашиглахын тулд дараах скриптийг эх сурвалжаас аваарай:
-
- /setvars.sh
- хаана Та энэ хэрэгслийг суулгасан газар юм. Анхдагчаар суулгах директор нь:
- Root буюу sudo суулгацууд: /opt/intel/oneapi
- Орон нутгийн хэрэглэгчийн суулгацууд: ~/intel/oneapi
ЖИЧ: Setvars.sh скриптийг тохиргоо ашиглан удирдах боломжтой file, энэ нь ялангуяа "хамгийн сүүлийн" хувилбарыг анхдагч болгохын оронд номын сан эсвэл хөрвүүлэгчийн тодорхой хувилбаруудыг эхлүүлэх шаардлагатай бол тустай. Дэлгэрэнгүй мэдээллийг "Тохиргоог ашиглах" хэсгээс үзнэ үү File Setvars.sh удирдах. Хэрэв та POSIX бус бүрхүүлд орчныг тохируулах шаардлагатай бол бусад тохиргооны сонголтуудыг oneAPI Development Environment Setup хэсгээс үзнэ үү.
Орчноо солихын тулд эхлээд идэвхтэй орчныг идэвхгүй болгох хэрэгтэй.
Дараах эксample орчинг тохируулах, TensorFlow*-г идэвхжүүлж, дараа нь Python-д зориулсан Intel Distribution руу буцахыг харуулж байна:
Контейнер татаж авах
Intel® AI Analytics Toolkit
Контейнерууд нь танд oneAPI програмуудыг бүтээх, ажиллуулах, профайл үүсгэх орчныг тохируулах, тохируулах, зураг ашиглан түгээх боломжийг олгоно.
- Та шаардлагатай бүх хэрэгслээр урьдчилан тохируулсан орчинг агуулсан зургийг суулгаж, дараа нь тухайн орчинд хөгжүүлж болно.
- Та орчныг хэмнэж, нэмэлт тохиргоо хийлгүйгээр тухайн орчныг өөр машин руу шилжүүлэхийн тулд зургийг ашиглаж болно.
- Шаардлагатай бол та өөр өөр хэл, ажиллах хугацаа, шинжилгээний хэрэгсэл эсвэл бусад хэрэгслээр сав бэлдэж болно.
Docker* зургийг татаж авах
Та Containers Repository-аас Docker* дүрсийг татаж авах боломжтой.
ЖИЧ: Docker дүрс нь ~5 ГБ бөгөөд татаж авахад ~15 минут шаардлагатай. Энэ нь 25 ГБ дискний зай шаардах болно.
- Зургийг тодорхойлно уу:
image=intel/oneapi-aikit docker татах "$image" - Зургийг татах.
docker татах "$image"
Таны зургийг татаж авсны дараа Контейнеруудыг командын мөрөнд ашиглахыг үргэлжлүүлнэ үү.
Контейнеруудыг командын мөртэй ашиглах
Intel® AI Analytics Toolkit Урьдчилан бүтээсэн контейнеруудыг шууд татаж аваарай. CPU-ийн доорх тушаал нь таныг командын мөрөнд, контейнер дотор, интерактив горимд үлдээх болно.
CPU
image=intel/oneapi-aikit docker run -it “$image”
Intel® Advisor, Intel® Inspector эсвэл VTune™-г контейнертэй ашиглах
Эдгээр хэрэгслийг ашиглах үед контейнерт нэмэлт боломжуудыг өгөх шаардлагатай: –cap-add=SYS_ADMIN –cap-add=SYS_PTRACE
- docker run –cap-add=SYS_ADMIN –cap-add=SYS_PTRACE \ –device=/dev/dri -it “$image”
Cloud CI системийг ашиглах
Cloud CI систем нь танд программ хангамжаа автоматаар бүтээж, шалгах боломжийг олгодог. Өмнө нь github дээрх репо-г үзнэ үүampтохиргоо fileалдартай үүл CI системд зориулсан oneAPI ашигладаг.
Intel® AI Analytics Toolkit-ийн алдааг олж засварлах
Мэдэгдэл ба татгалзал
Intel технологи нь идэвхжүүлсэн техник хангамж, програм хангамж эсвэл үйлчилгээг идэвхжүүлэх шаардлагатай байж болно. Ямар ч бүтээгдэхүүн, бүрэлдэхүүн хэсэг нь бүрэн аюулгүй байж чадахгүй.
Таны өртөг, үр дүн харилцан адилгүй байж болно.
© Intel корпораци. Intel, Intel лого болон бусад Intel тэмдэг нь Intel корпораци эсвэл түүний охин компаниудын худалдааны тэмдэг юм. Бусад нэр, брэндийг бусдын өмч гэж үзэж болно.
Бүтээгдэхүүн ба гүйцэтгэлийн мэдээлэл
Гүйцэтгэл нь ашиглалт, тохиргоо болон бусад хүчин зүйлээс хамаарч өөр өөр байдаг. Дэлгэрэнгүй мэдээллийг эндээс авна уу www.Intel.com/PerformanceIndex.
Засварын дугаар 20201201
Энэхүү баримт бичигт оюуны өмчийн эрхийн аливаа лицензийг (илэрхий ба далд хэлбэрээр, эстоппел болон бусад хэлбэрээр) олгохгүй. Тайлбарласан бүтээгдэхүүнүүд нь дизайны согог эсвэл алдаа гэж нэрлэгддэг алдаа агуулсан байж болох бөгөөд энэ нь бүтээгдэхүүнийг хэвлэгдсэн техникийн үзүүлэлтээс хазайхад хүргэж болзошгүй юм. Одоогийн тодорхойлогдсон алдааг хүсэлтээр авах боломжтой.
Intel нь худалдаалах, тодорхой зорилгод нийцэх, зөрчихгүй байх зэрэг шууд болон далд баталгааг хязгаарлахгүй, түүнчлэн гүйцэтгэлийн явц, арилжааны явц, худалдааны ашиглалтаас үүдэлтэй аливаа баталгааг үгүйсгэдэг.
Баримт бичиг / нөөц
 |
Linux-д зориулсан Intel AI Analytics Toolkit [pdf] Хэрэглэгчийн гарын авлага Linux-д зориулсан AI Analytics Toolkit, AI Analytics Toolkit, Linux-д зориулсан Analytics Toolkit, Analytics Toolkit, Toolkit |
