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xFormers download for Windows

Free download xFormers Windows app to run online win Wine in Ubuntu online, Fedora online or Debian online

This is the Windows app named xFormers whose latest release can be downloaded as v0.0.32.post2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

Laden Sie diese App namens xFormers 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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xFormers


BESCHREIBUNG

xformers ist eine modulare, leistungsorientierte Bibliothek von Transformer-Bausteinen, die es Forschern und Ingenieuren ermöglicht, Transformer-Architekturen flexibler zu erstellen, zu experimentieren und zu optimieren als mit monolithischen Frameworks. xformers abstrahiert Komponenten wie Aufmerksamkeitsebenen, Feedforward-Module, Normalisierung und Positionskodierung, sodass Sie optimierte Kernel einfach kombinieren oder austauschen können. Eines der Hauptziele ist effiziente Aufmerksamkeit: xformers unterstützt dichte, spärliche, niedrigrangige und ungefähre Aufmerksamkeitsmechanismen (z. B. FlashAttention, Linformer, Performer) über austauschbare Module. Die Bibliothek enthält speichereffiziente Operatorimplementierungen in Python und optimiertem C++/CUDA, sodass die Leistung nicht der Modularität geopfert wird. xformers lässt sich außerdem nahtlos in PyTorch integrieren, sodass Sie Blöcke in bestehende Modelle einfügen, Standard-Aufmerksamkeitsebenen ersetzen oder neue Architekturen von Grund auf neu erstellen können. xformers umfasst Tools für Training, Bereitstellung und Speicherprofilierung.



Eigenschaften

  • Modulare Transformatorbausteine ​​(Aufmerksamkeit, FFN, Normen, Positionskodierungen)
  • Unterstützung für verschiedene effiziente Aufmerksamkeitstypen (spärlich, ungefähr, Lokalität)
  • Optimierte GPU-Kernel und Fallback-Python-Implementierungen
  • Nahtlose Integration mit PyTorch-Modellen und Trainingsschleifen
  • Profiling- und Benchmarking-Tools zum Vergleich von Durchsatz, Speicher und Latenz
  • Unterstützung für das Mischen von Aufmerksamkeitstypen in einem Modell (Hybridarchitekturen)


Programmiersprache

Python


Kategorien

KI-Modelle

Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/xformers.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.


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