Esta es la aplicación de Windows llamada CoreNet, cuya última versión se puede descargar como corenet-v0.1.1sourcecode.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 CoreNet 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
CAPTURAS DE PANTALLA:
CoreNet
DESCRIPCIÓN:
CoreNet es el marco interno de aprendizaje profundo de Apple para el entrenamiento distribuido de redes neuronales. Está diseñado para ofrecer alta escalabilidad, comunicación de baja latencia y una alta eficiencia de hardware. Se centra en el entrenamiento de modelos a gran escala en clústeres de GPU y aceleradores, optimizando el flujo de datos y las estrategias de paralelismo. CoreNet proporciona abstracciones para el paralelismo de datos, tensores y pipelines, lo que permite escalar los modelos sin duplicación de código ni configuración manual compleja. Su entorno de ejecución distribuido gestiona la sincronización, el equilibrio de carga y la computación de precisión mixta para maximizar el rendimiento y minimizar los cuellos de botella en la comunicación. CoreNet se integra perfectamente con la pila y el hardware de aprendizaje automático (ML) propietarios de Apple, y sirve de base para la investigación en visión artificial, modelos de lenguaje y sistemas multimodales dentro de Apple AI. El marco incluye herramientas de monitorización, mecanismos de tolerancia a fallos y puntos de control eficientes para ejecuciones de entrenamiento masivas.
Caracteristicas
- Marco de aprendizaje profundo distribuido para el entrenamiento de redes neuronales a gran escala
- Abstracciones unificadas para paralelismo de datos, tensores y tuberías
- Pila de comunicación optimizada para baja latencia y alto rendimiento
- Integración con los aceleradores de hardware de Apple y el tiempo de ejecución de ML
- Soporte para entrenamiento de precisión mixta y puntos de control eficientes
- Tiempo de ejecución distribuido tolerante a fallos con herramientas de monitorización y escalado
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/corenet.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.