Esta es la aplicación de Windows llamada Horovod cuya última versión se puede descargar como cargadores de datos personalizados en SparkTorchEstimator, más modelos en paralelo en Keras, mejor rendimiento de todos, correcciones para las últimas versiones de PyTorchhandTensorFlow.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 Horovod 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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Horovod
DESCRIPCIÓN
Horovod fue desarrollado originalmente por Uber para hacer que el aprendizaje profundo distribuido sea rápido y fácil de usar, reduciendo el tiempo de capacitación del modelo de días y semanas a horas y minutos. Con Horovod, un script de entrenamiento existente se puede escalar para ejecutarlo en cientos de GPU con solo unas pocas líneas de código Python. Horovod se puede instalar en las instalaciones o ejecutar de forma inmediata en plataformas en la nube, incluidos AWS, Azure y Databricks. Horovod también puede ejecutarse sobre Apache Spark, lo que hace posible unificar el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos en una sola canalización. Una vez que se ha configurado Horovod, se puede usar la misma infraestructura para entrenar modelos con cualquier marco, lo que facilita el cambio entre TensorFlow, PyTorch, MXNet y futuros marcos a medida que las pilas de tecnología de aprendizaje automático continúan evolucionando. Comience a escalar el entrenamiento de su modelo con solo unas pocas líneas de código Python. Escale hasta cientos de GPU con más del 90 % de eficiencia de escalado.
Caracteristicas
- Marco de entrenamiento de aprendizaje profundo distribuido
- Para TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet
- Escale hasta cientos de GPU con más del 90 % de eficiencia de escalado
- Comience a escalar el entrenamiento de su modelo con solo unas pocas líneas de código Python
- Funciona igual para TensorFlow, Keras, PyTorch y MXNet
- En las instalaciones, en la nube y en Apache Spark
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
