Dies ist die Windows-App namens Hivemind, deren neueste Version als 1.1.10_macOSandLinuxARMsupport.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Hivemind 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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Hivemind
BESCHREIBUNG
Hivemind ist eine PyTorch-Bibliothek für dezentrales Deep Learning über das Internet. Seine beabsichtigte Verwendung besteht darin, ein großes Modell auf Hunderten von Computern von verschiedenen Universitäten, Unternehmen und Freiwilligen zu trainieren. Verteiltes Training ohne Masternode: Distributed Hash Table ermöglicht die Verbindung von Computern in einem dezentralen Netzwerk. Fehlertolerante Backpropagation: Vorwärts- und Rückwärtsdurchläufe sind erfolgreich, selbst wenn einige Knoten nicht reagieren oder zu lange brauchen, um zu antworten. Dezentralisierte Parametermittelung: aggregieren Sie iterativ Updates von mehreren Workern, ohne dass eine Synchronisierung über das gesamte Netzwerk erforderlich ist. Trainieren Sie neuronale Netze beliebiger Größe: Teile ihrer Schichten werden mit dem Decentralized Mixture-of-Experts auf die Teilnehmer verteilt. Wenn Sie mit Hilfe unserer Bibliothek erfolgreich ein Modell trainiert oder ein Downstream-Repository erstellt haben, können Sie gerne einen Pull-Request einreichen, der Ihr Projekt zur Liste hinzufügt.
Eigenschaften
- Stellen Sie vor der Installation sicher, dass Ihre Umgebung über Python 3.7+ verfügt
- Dezentrale Parametermittelung
- Fehlertolerante Backpropagation
- Verteiltes Training ohne Masternode
- Trainieren Sie neuronale Netze beliebiger Größe
- Standardmäßig verwendet hivemind die vorkompilierte Binärdatei der Bibliothek go-libp2p-daemon
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/hivemind.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
