Esta es la aplicación para Linux llamada ParlAI, cuya última versión se puede descargar como 1.7.2sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada ParlAI con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
parlai
DESCRIPCIÓN:
ParlAI es una plataforma de investigación integral para crear, entrenar y evaluar agentes de diálogo en una amplia variedad de tareas y conjuntos de datos. Proporciona una interfaz unificada (agentes, instructores y mundos) que permite entrenar un mismo modelo en conjuntos de datos de charla multiturno, preguntas y respuestas, diálogo orientado a tareas, recuperación o seguridad, sin modificar el código principal. La biblioteca se integra perfectamente con PyTorch y admite modelos generativos y de recuperación aumentada, además de utilidades para el entrenamiento multitarea y la selección de modelos. Un amplio conjunto de tareas integradas y cargadores de conjuntos de datos (con preprocesamiento y métricas consistentes) facilita la comparación de métodos en condiciones compartidas. Las herramientas para entrenamiento distribuido, precisión mixta y zoológicos de modelos permiten escalar experimentos desde portátiles hasta clústeres multiGPU.
Caracteristicas
- Abstracciones unificadas de agente/profesor/mundo para muchas tareas de diálogo y conjuntos de datos
- Compatibilidad con modelos generativos y basados en recuperación con integración con PyTorch
- Entrenamiento multitarea y multidominio para mejorar la transferencia y la robustez
- Amplio zoológico de conjuntos de datos con preprocesadores, métricas y evaluadores consistentes
- Utilidades para entrenamiento distribuido, precisión mixta y gestión de experimentos
- Herramientas de evaluación interactivas, pruebas con intervención humana y controles de seguridad
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/parlai.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.