এটি MoCo v3 নামের লিনাক্স অ্যাপ যার সর্বশেষ প্রকাশ moco-v3sourcecode.tar.gz নামে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
MoCo v3 নামের এই অ্যাপটি OnWorks সহ বিনামূল্যে 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:
মোকো ভি৩
বর্ণনাঃ
MoCo v3 হল Momentum Contrast v3 (MoCo v3) এর একটি PyTorch পুনঃপ্রবর্তন, যা ফেসবুক রিসার্চের ResNet এবং Vision Transformer (ViT) ব্যাকবোন ব্যবহার করে ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন লার্নিংয়ের জন্য অত্যাধুনিক স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার কাঠামো। মূলত TPU-এর জন্য TensorFlow-তে তৈরি, এই সংস্করণটি বিশ্বস্ততার সাথে GPU-তে পেপারের ফলাফল পুনরুত্পাদন করে এবং একটি অ্যাক্সেসযোগ্য এবং স্কেলেবল PyTorch ইন্টারফেস প্রদান করে। MoCo v3 ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের সাথে কনট্রাস্টিভ লার্নিং একত্রিত করে স্ব-তত্ত্বাবধানে থাকা ViT-গুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য উন্নতি প্রবর্তন করে, যা ImageNet বেঞ্চমার্কে শক্তিশালী রৈখিক এবং এন্ড-টু-এন্ড ফাইন-টিউনিং কর্মক্ষমতা অর্জন করে। সংগ্রহস্থলটি মাল্টি-নোড বিতরণ প্রশিক্ষণ, স্বয়ংক্রিয় মিশ্র নির্ভুলতা এবং বৃহৎ-ব্যাচ ব্যবস্থার জন্য শেখার হারের রৈখিক স্কেলিং সমর্থন করে। এতে DeiT কাঠামোর মধ্যে স্ব-তত্ত্বাবধানে থাকা প্রাক-প্রশিক্ষণ, রৈখিক শ্রেণিবিন্যাস এবং ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য স্ক্রিপ্টও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
বৈশিষ্ট্য
- ট্রান্সফার লার্নিংয়ের জন্য ইমেজনেট এবং স্ট্যান্ডার্ড ভিশন বেঞ্চমার্কের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ
- স্কেলেবল হাইপারপ্যারামিটার এবং ব্যাচ সেটিংস সহ কমান্ড-লাইন ফ্ল্যাগের মাধ্যমে কনফিগারযোগ্য
- স্ব-তত্ত্বাবধানে প্রাক-প্রশিক্ষণ, রৈখিক মূল্যায়ন এবং DeiT সূক্ষ্ম-সুরকরণের জন্য সমন্বিত স্ক্রিপ্ট
- ImageNet-এর শক্তিশালী ফলাফল অর্জন করে (যেমন, ResNet-50-এ 74.6% লিনিয়ার টপ-1, 83.2% সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত ViT-B)
- মিশ্র নির্ভুলতার সাথে বৃহৎ-স্কেল মাল্টি-জিপিইউ বিতরণ প্রশিক্ষণ সমর্থন করে
- ResNet এবং ViT মডেলের জন্য স্ব-তত্ত্বাবধানে MoCo v3 এর PyTorch বাস্তবায়ন
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/moco-v3.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।