هذا تطبيق ويندوز يُسمى fairseq-lua، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ fairseq-luasourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى fairseq-lua عبر الإنترنت باستخدام OnWorks 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 أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows 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.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
فيرسيك-لوا
الوصف
fairseq-lua هو الإصدار الأصلي من Lua/Torch7 لمجموعة أدوات نمذجة التسلسلات من Facebook AI Research، والمُصمم للترجمة الآلية العصبية (NMT) وتوليد التسلسلات. وقد قدّم هذا الإطار هياكل مبكرة قائمة على الانتباه وخطوط أنابيب تدريب تطورت لاحقًا إلى fairseq الحديث القائم على PyTorch. يُطبّق هذا الإطار نماذج تسلسلية مع الانتباه، وفك تشفير بحث الحزمة، والتدريب الموزع، مما يوفر منصة بحثية لاستكشاف الترجمة والتلخيص ونمذجة اللغة. وقد سهّل تصميمه المعياري إنشاء نماذج أولية للهياكل الجديدة عن طريق تعديل المُرمِّزات أو مُفكِّكات التشفير أو آليات الانتباه. على الرغم من إهماله الآن لصالح إعادة صياغة PyTorch، إلا أن fairseq-lua لعب دورًا رئيسيًا في تطوير أنظمة الترجمة الآلية العصبية واسعة النطاق، مثل الإصدارات المبكرة من نماذج الترجمة الإنتاجية من Facebook. ولا يزال مرجعًا تاريخيًا مهمًا لأطر تعلم التسلسلات العصبية.
شرح المميزات:
- هندسة التسلسل إلى التسلسل مع آلية الانتباه
- فك تشفير بحث الشعاع للحصول على مخرجات ترجمة دقيقة
- تدريب وحدات معالجة الرسومات المتعددة والتوازي الموزع
- تصميم معياري لتجارب التشفير وفك التشفير المخصصة
- دعم مهام الترجمة والتلخيص ونمذجة اللغة
- الأساس التاريخي لإطار عمل fairseq المستند إلى PyTorch
لغة البرمجة
لوا
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/fairseq-lua.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
