هذا تطبيق ويندوز يُسمى fairseq2، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ v0.5.2sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى fairseq2 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.
لقطات الشاشة:
فيرسيك2
الوصف:
fairseq2 هو إطار عمل حديث ومعياري لنمذجة التسلسلات، طورته Meta AI Research كإعادة تصميم كاملة لمكتبة fairseq الأصلية. صُمم fairseq2 من البداية لضمان قابلية التوسع والتركيب ومرونة البحث، وهو يدعم مجموعة واسعة من مهام توليد اللغة والكلام والمحتوى متعدد الوسائط، بما في ذلك ضبط التعليمات بدقة، والتعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، والنمذجة متعددة اللغات واسعة النطاق. بخلاف fairseq الأصلي - الذي تطور إلى قاعدة بيانات ضخمة وموحدة - يقدم fairseq2 بنيةً واضحةً وموجهةً نحو المكونات الإضافية، مصممةً لضمان الصيانة طويلة الأمد والتجريب السريع. يدعم التدريب الموزع متعدد وحدات معالجة الرسومات ومتعدد العقد باستخدام DDP وFSDP والتوازي الموتر، وقادرًا على التوسع حتى 70 مليار نموذج من المعلمات. يتكامل الإطار بسلاسة مع ميزات PyTorch 2.x مثل torch.compile وFullly Sharded Data Parallel (FSDP) وإدارة التكوين الحديثة.
شرح المميزات:
- نظام التكوين القابل للتكوين والحتمي
- خط أنابيب تدفق البيانات عالي الإنتاجية C++ للنصوص والكلام
- وصفات لضبط التعليمات، وتحسين التفضيلات، وRLHF
- تكامل vLLM الأصلي لتحسين التوليد والاستدلال
- يدعم نماذج المعلمات 70B+ مع DDP وFSDP والتوازي الموتر
- Fairseq من الجيل التالي، مع بنية نظيفة وقابلة للتوسعة
لغة البرمجة
سي، سي++، بايثون، يونكس شل
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.