Dies ist die Windows-App namens DeepSeed, deren neueste Version als v0.8.3_Patchrelease.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens DeepSeed 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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DeepSeed
BESCHREIBUNG
DeepSpeed ist eine Deep-Learning-Optimierungsbibliothek, die verteiltes Training einfach, effizient und effektiv macht. DeepSpeed bietet Modelltraining im extremen Maßstab für alle, von Datenwissenschaftlern, die auf riesigen Supercomputern trainieren, bis hin zu denen, die auf Low-End-Clustern oder sogar auf einer einzelnen GPU trainieren. Unter Verwendung der aktuellen Generation von GPU-Clustern mit Hunderten von Geräten kann die 3D-Parallelität von DeepSpeed Deep-Learning-Modelle mit Billionen von Parametern effizient trainieren. Mit nur einer einzigen GPU kann ZeRO-Offload von DeepSpeed Modelle mit über 10 Milliarden Parametern trainieren, zehnmal größer als der Stand der Technik, und das Training von Modellen mit mehreren Milliarden Parametern demokratisieren, sodass viele Deep-Learning-Wissenschaftler größere und bessere Modelle erforschen können. Die geringe Aufmerksamkeit von DeepSpeed ermöglicht eine um eine Größenordnung längere Eingabesequenz und ermöglicht eine bis zu sechsmal schnellere Ausführung im Vergleich zu dichten Transformatoren.
Eigenschaften
- 10x größere Modelle und 10x schnelleres Training
- Minimale Codeänderung
- Extrem speichereffizient
- Extrem lange Sequenzlänge
- Äußerst kommunikationseffizient
- Eine Initiative, um KI-Funktionen der nächsten Generation in großem Maßstab zu ermöglichen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/deepseed.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
