هذا تطبيق لينكس بعنوان "الأوزان والتحيزات"، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه برقم v0.21.3sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Weights and Biases باستخدام OnWorks مجانًا عبر الإنترنت.
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
الأوزان والتحيزات
الوصف
استخدم W & B لبناء نماذج أفضل بشكل أسرع. تتبع وتصور جميع أجزاء خط أنابيب التعلم الآلي الخاص بك ، من مجموعات البيانات إلى نماذج الإنتاج. التعرف بسرعة على الانحدارات النموذجية. استخدم W & B لتصور النتائج في الوقت الفعلي ، كل ذلك في لوحة معلومات مركزية. ركز على ML المثير للاهتمام. اقض وقتًا أقل في تتبع النتائج يدويًا في جداول البيانات والملفات النصية. التقط إصدارات مجموعة البيانات باستخدام W & B Artifacts لتحديد كيفية تأثير البيانات المتغيرة على النماذج الناتجة. إعادة إنتاج أي نموذج ، مع التعليمات البرمجية المحفوظة ، والمعلمات التشعبية ، وأوامر التشغيل ، وبيانات الإدخال ، وأوزان النموذج الناتجة. قم بتعيين wandb.config مرة واحدة في بداية البرنامج النصي لحفظ المعلمات التشعبية وإعدادات الإدخال (مثل اسم مجموعة البيانات أو نوع النموذج) وأي متغيرات مستقلة أخرى لتجاربك. هذا مفيد لتحليل تجاربك وإعادة إنتاج عملك في المستقبل. يتيح لك إعداد التكوينات أيضًا تصور العلاقات بين ميزات بنية النموذج أو خط أنابيب البيانات وأداء النموذج.
شرح المميزات:
- تخزين المعلمات الفائقة المستخدمة في تشغيل التدريب
- البحث ، والمقارنة ، وتصور دورات التدريب
- تحليل مقاييس استخدام النظام جنبًا إلى جنب مع عمليات التشغيل
- تعاون مع أعضاء الفريق
- تكرار النتائج التاريخية
- الاحتفاظ بسجلات التجارب متاحة إلى الأبد
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/weights-and-biases.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
