This is the Windows app named Tunix whose latest release can be downloaded as Tunixv0.1.2_ExpandedModelSupportandEnhancedFlexibilitysourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens Tunix 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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Tunix
BESCHREIBUNG
Tunix ist eine JAX-native Bibliothek für das Post-Training großer Sprachmodelle, die überwachtes Feintuning, auf Reinforcement Learning basierende Ausrichtung und Wissensdestillation in einem schlüssigen Toolkit vereint. Es nutzt die Stärken von JAX – funktionale Programmierung, JIT-Kompilierung und mühelose Ausführung auf mehreren Geräten –, sodass Experimente mit minimalen Codeänderungen von einer einzelnen GPU auf mehrere TPU-Pods skaliert werden können. Die Bibliothek ist um modulare Pipelines für Datenladen, Rollout, Optimierung und Evaluierung herum organisiert, sodass Anwender Komponenten austauschen können, ohne den gesamten Stack neu schreiben zu müssen. Beispiele und Referenzkonfigurationen demonstrieren End-to-End-Läufe für gängige Modellfamilien und helfen Teams, Baselines vor der Anpassung zu reproduzieren. Tunix orientiert sich zudem an der Forschungsergonomie: Protokollierung, Checkpointing und Metriken sind integriert, und der Code ist so geschrieben, dass er hackbar statt monolithisch ist. Insgesamt zielt es darauf ab, den Weg von einem handelsüblichen Basismodell zu einem gut ausgerichteten, aufgabenbereiten Modell mithilfe skalierbarer JAX-Primitive zu verkürzen.
Eigenschaften
- Überwachte Feinabstimmung, RL-artige Ausrichtung und Destillationspipelines
- JAX-First-Design mit JIT/PMAP für GPUs und TPUs
- Modulare Komponenten für Daten, Rollout, Optimierung und Evaluierung
- Beispielkonfigurationen und -skripte für schnelle, reproduzierbare Baselines
- Integrierte Protokollierung, Checkpointing und Metrikverfolgung
- Flax/NNX-freundliche APIs, die für die Forschung leicht erweitert werden können
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/tunix.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
