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Descarga de DeepSpeed ​​MII para Windows

Descargue gratis la aplicación DeepSpeed ​​MII para Windows para ejecutar win Wine en línea en Ubuntu en línea, Fedora en línea o Debian en línea

Esta es la aplicación de Windows llamada DeepSpeed ​​MII cuya última versión se puede descargar como DeepSpeedMIIv0.0.8.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.

Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DeepSpeed ​​MII 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.

SCREENSHOTS

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MII de velocidad profunda


DESCRIPCIÓN

MII hace posible la inferencia de baja latencia y alto rendimiento, impulsada por DeepSpeed. La comunidad de código abierto de Deep Learning (DL) ha experimentado un enorme crecimiento en los últimos meses. Modelos de generación de texto increíblemente potentes, como el Bloom 176B, o modelos de generación de imágenes, como Stable Diffusion, ahora están disponibles para cualquier persona con acceso a un puñado o incluso a una sola GPU a través de plataformas como Hugging Face. Si bien el código abierto ha democratizado el acceso a las capacidades de la IA, su aplicación todavía está restringida por dos factores críticos: la latencia de inferencia y el costo. DeepSpeed-MII es una nueva biblioteca de Python de código abierto de DeepSpeed, cuyo objetivo es hacer que la inferencia de modelos potentes de baja latencia y bajo costo no solo sea factible sino también fácilmente accesible. MII ofrece acceso a la implementación altamente optimizada de miles de modelos DL ampliamente utilizados. Los modelos compatibles con MII logran una latencia y un costo significativamente menores en comparación con su implementación original.



Caracteristicas

  • MII ofrece acceso a una implementación altamente optimizada de miles de modelos DL ampliamente utilizados
  • Los modelos compatibles con MII logran una latencia y un costo significativamente menores en comparación con su implementación original
  • MII aprovecha un amplio conjunto de optimizaciones de DeepSpeed-Inference, como Deepfusion para transformadores.
  • Rendimiento de última generación
  • MII admite la implementación de bajo costo de estos modelos tanto localmente como en Azure a través de AML con solo unas pocas líneas de código.
  • Corte de tensor automatizado para inferencia multi-GPU, cuantificación sobre la marcha con ZeroQuant


Lenguaje de programación

Python


Categorías

Marcos de aprendizaje profundo

Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/deepspeed-mii.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.


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