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xTuring-Download für Linux

Laden Sie die xTuring Linux-App kostenlos herunter, um sie online in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online auszuführen

Dies ist die Linux-App namens xTuring, deren neueste Version als 0.1.8.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens xTuring mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.

SCREENSHOTS

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xTuring


BESCHREIBUNG

xTuring ist eine Open-Source-KI-Personalisierungssoftware. xTuring erleichtert die Erstellung und Steuerung von LLMs, indem es eine einfache Schnittstelle zur Personalisierung von LLMs an Ihre eigenen Daten und Anwendungen bereitstellt. xTuring ermöglicht eine schnelle, effiziente und einfache Feinabstimmung von LLMs wie LLaMA, GPT-J, Galactica und mehr. Durch die Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs an Ihre eigenen Daten und Anwendungen erleichtert xTuring die Erstellung, Anpassung und Steuerung von LLMs. Der gesamte Vorgang kann auf Ihrem Computer oder in Ihrer privaten Cloud durchgeführt werden, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.



Eigenschaften

  • Nehmen Sie Daten aus verschiedenen Quellen auf und verarbeiten Sie sie in einem Format vor, das LLMs verstehen können
  • Skalieren Sie für eine schnellere Feinabstimmung von einer einzelnen auf mehrere GPUs
  • Nutzen Sie speichereffiziente Methoden (z. B. INT4, LoRA-Feinabstimmung), um die Hardwarekosten um bis zu 90 % zu senken.
  • Entdecken Sie verschiedene Feinabstimmungsmethoden und vergleichen Sie sie, um das Modell mit der besten Leistung zu finden
  • Bewerten Sie fein abgestimmte Modelle anhand klar definierter Metriken für eine detaillierte Analyse
  • Optimieren Sie LLMs mithilfe verschiedener Ansätze


Programmiersprache

Python


Kategorien

Künstliche Intelligenz

Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/xturing.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.


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