هذا هو تطبيق Windows المسمى Horovod والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ CustomdataloadersinSparkTorchEstimator ، أكثر من نموذج متوازي في Keras ، تحسين أداء جماعي ، إصلاحات لأحدث PyTorchandTensorFlowversions.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Horovod 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 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
هوروفود
الوصف
تم تطوير Horovod في الأصل بواسطة Uber لجعل التعلم العميق الموزع سريعًا وسهل الاستخدام ، مما يقلل وقت التدريب النموذجي من أيام وأسابيع إلى ساعات ودقائق. باستخدام Horovod ، يمكن تطوير برنامج نصي تدريبي موجود ليعمل على مئات من وحدات معالجة الرسومات في بضعة أسطر من كود Python. يمكن تثبيت Horovod في مكان العمل أو تشغيله خارج الصندوق في الأنظمة الأساسية السحابية ، بما في ذلك AWS و Azure و Databricks. يمكن أن يعمل Horovod أيضًا فوق Apache Spark ، مما يجعل من الممكن توحيد معالجة البيانات وتدريب النموذج في خط أنابيب واحد. بمجرد تكوين Horovod ، يمكن استخدام نفس البنية التحتية لتدريب النماذج مع أي إطار عمل ، مما يجعل من السهل التبديل بين TensorFlow و PyTorch و MXNet وأطر العمل المستقبلية حيث تستمر مجموعات تكنولوجيا التعلم الآلي في التطور. ابدأ في توسيع نطاق تدريب النموذج الخاص بك ببضعة أسطر فقط من كود Python. قم بتوسيع ما يصل إلى المئات من وحدات معالجة الرسومات بكفاءة توسعة تصل إلى 90٪.
شرح المميزات:
- توزيع إطار التدريب على التعلم العميق
- بالنسبة إلى TensorFlow و Keras و PyTorch و Apache MXNet
- قم بتوسيع ما يصل إلى المئات من وحدات معالجة الرسومات بكفاءة توسعة تصل إلى 90٪
- ابدأ في توسيع نطاق تدريب النموذج الخاص بك ببضعة أسطر فقط من كود Python
- يعمل بنفس الطريقة مع TensorFlow و Keras و PyTorch و MXNet
- في مكان العمل وفي السحابة وعلى Apache Spark
لغة البرمجة
Python
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
