Apache SystemDS Website 项目下载及安装教程
2024-11-29 20:53:56作者:翟萌耘Ralph
1. 项目介绍
Apache SystemDS 是一个开源的项目,专注于提供用于大规模数据处理和机器学习的分布式计算框架。它的目标是使数据处理和机器学习算法能够在分布式环境中高效运行。本项目是 Apache SystemDS 的官方网站,用于提供项目文档、用户指南以及相关资源。
2. 项目下载位置
本项目托管在 GitHub 上,您可以通过以下地址下载项目源码:
https://github.com/apache/systemds-website.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装之前,您需要确保您的系统已经安装了以下环境:
- Node.js
- npm
- Gulp
以下是环境配置的示例图片:
# 假设这是Node.js和npm的安装步骤

# 接下来是安装Gulp的步骤

请注意,这里的图片路径(path/to/image1.png 和 path/to/image2.png)需要替换为实际的图片路径。
4. 项目安装方式
一旦您的环境配置完成,您可以通过以下步骤来安装本项目:
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/apache/systemds-website.git -
进入项目目录并安装依赖:
cd systemds-website npm install -
使用 Gulp 编译项目:
gulp
如果一切顺利,项目将编译成功,并在浏览器中打开本地预览。
5. 项目处理脚本
本项目使用 Gulp 来处理脚本和样式表的编译。以下是基本的 Gulp 使用命令:
gulp:启动默认任务,用于编译和监视文件变动。gulp build:编译项目,但不监视文件变动。
确保在运行这些命令之前,您已经正确安装了所有依赖项。
以上就是 Apache SystemDS Website 项目的下载及安装教程。遵循上述步骤,您应该能够成功安装并在本地运行该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0580- Ddeepseek-harnessDeepSeek Harness: Everything is a Plugin.TypeScript014
paper-ai搜索真实文献并生成引用对应文献的AI论文TSX03
phyaiPhyAI 是一个用于运行 Physical AI 模型(VLA、WAM 等)的高性能框架,支持云端推理服务和端侧部署。Python00
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
xiaobei专门为 OPC / 中小微企业准备的自媒体获客智能体Markdown02
项目优选
收起
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
511
551
暂无描述
Markdown
852
5.69 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.05 K
2.49 K
deepin linux kernel
C
33
16
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
839
1.28 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
847
1.7 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.25 K
1.38 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.17 K
857
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
503
346
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
787
415