هذا هو تطبيق Linux المسمى Fairseq والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v0.10.2.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Fairseq مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
فيرسيك
الوصف
Fairseq (-py) عبارة عن مجموعة أدوات لنمذجة التسلسل تتيح للباحثين والمطورين تدريب نماذج مخصصة للترجمة والتلخيص ونمذجة اللغة ومهام إنشاء النص الأخرى. نحن نقدم تطبيقات مرجعية لأوراق نمذجة التسلسل المختلفة. أظهر العمل الأخير من قبل Microsoft و Google أنه يمكن جعل التدريب الموازي للبيانات أكثر كفاءة بشكل ملحوظ من خلال تجزئة معلمات النموذج وحالة المُحسِّن عبر عمال البيانات المتوازيين. يتم تغليف هذه الأفكار في غلاف FullyShardedDataParallel (FSDP) الجديد المقدم من fairscale. يمكن تمديد Fairseq من خلال المكونات الإضافية التي يوفرها المستخدم. تحدد النماذج بنية الشبكة العصبية وتغلف جميع المعلمات القابلة للتعلم. تحسب المعايير دالة الخسارة في ضوء مخرجات النموذج وأهدافه. تخزن المهام القواميس وتوفر مساعدين للتحميل / التكرار عبر مجموعات البيانات ، وتهيئة النموذج / المعيار وحساب الخسارة.
المميزات
- التدريب على وحدات معالجة الرسومات المتعددة على جهاز واحد أو عبر أجهزة متعددة (البيانات والنموذج المتوازي)
- الجيل السريع على كل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات مع تنفيذ خوارزميات بحث متعددة
- يتيح تراكم التدرج التدريب بدفعات صغيرة كبيرة حتى على وحدة معالجة رسومات واحدة
- تدريب مختلط دقيق (يتدرب بشكل أسرع مع ذاكرة أقل لوحدة معالجة الرسومات على نوى موتر NVIDIA)
- سجل بسهولة النماذج الجديدة والمعايير والمهام والمحسّنين وجدولة معدل التعلم
- تكوين مرن يعتمد على Hydra مما يسمح بمزيج من التعليمات البرمجية وسطر الأوامر والتكوين المستند إلى الملف
لغة البرمجة
بايثون
الفئات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/fairseq.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
