এটি Fairseq নামের লিনাক্স অ্যাপ যার সর্বশেষ প্রকাশ v0.10.2.zip হিসাবে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
Fairseq নামের এই অ্যাপটি বিনামূল্যে OnWorks সহ অনলাইনে ডাউনলোড করুন এবং চালান।
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে OnWorks Linux অনলাইন বা Windows অনলাইন এমুলেটর বা MACOS অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন।
- 5. OnWorks Linux OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন, এটি ইনস্টল করুন এবং এটি চালান।
স্ক্রিনশট:
ফেয়ারসেক
বর্ণনাঃ
Fairseq(-py) হল একটি সিকোয়েন্স মডেলিং টুলকিট যা গবেষক এবং ডেভেলপারদের অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ, ভাষা মডেলিং এবং অন্যান্য পাঠ্য প্রজন্মের কাজের জন্য কাস্টম মডেল প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। আমরা বিভিন্ন সিকোয়েন্স মডেলিং পেপারের রেফারেন্স বাস্তবায়ন প্রদান করি। মাইক্রোসফ্ট এবং গুগলের সাম্প্রতিক কাজ দেখিয়েছে যে ডেটা সমান্তরাল কর্মীদের মধ্যে মডেল প্যারামিটার এবং অপ্টিমাইজার স্টেট শার্ড করে ডেটা সমান্তরাল প্রশিক্ষণ উল্লেখযোগ্যভাবে আরও দক্ষ করা যেতে পারে। এই ধারণাগুলি ফেয়ারস্কেল দ্বারা প্রদত্ত নতুন FullyShardedDataParallel (FSDP) র্যাপারে ধারণ করা হয়েছে৷ ফেয়ারসেক ব্যবহারকারী দ্বারা সরবরাহ করা প্লাগ-ইনগুলির মাধ্যমে প্রসারিত করা যেতে পারে। মডেলগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারকে সংজ্ঞায়িত করে এবং শেখার যোগ্য সমস্ত প্যারামিটারগুলিকে এনক্যাপসুলেট করে৷ মানদণ্ডগুলি মডেল আউটপুট এবং লক্ষ্যগুলি দেওয়া ক্ষতি ফাংশন গণনা করে। টাস্কগুলি অভিধানগুলি সঞ্চয় করে এবং ডেটাসেটের উপর লোড/পুনরাবৃত্তির জন্য সাহায্যকারী প্রদান করে, মডেল/মাপদণ্ড শুরু করে এবং ক্ষতি গণনা করে।
বৈশিষ্ট্য
- একটি মেশিনে বা একাধিক মেশিনে মাল্টি-জিপিইউ প্রশিক্ষণ (ডেটা এবং মডেল সমান্তরাল)
- একাধিক অনুসন্ধান অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা সহ CPU এবং GPU উভয়েই দ্রুত প্রজন্ম
- গ্রেডিয়েন্ট সঞ্চয়ন একটি একক GPU-তেও বড় মিনি-ব্যাচ সহ প্রশিক্ষণ সক্ষম করে
- মিশ্র নির্ভুল প্রশিক্ষণ (NVIDIA টেনসর কোরে কম GPU মেমরি সহ দ্রুত ট্রেন)
- সহজেই নতুন মডেল, মানদণ্ড, কাজ, অপ্টিমাইজার এবং শেখার হার নির্ধারণকারী নিবন্ধন করুন
- হাইড্রার উপর ভিত্তি করে নমনীয় কনফিগারেশন কোড, কমান্ড-লাইন এবং ফাইল ভিত্তিক কনফিগারেশনের সংমিশ্রণের অনুমতি দেয়
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/fairseq.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।