Il s'agit de l'application Linux nommée IVY dont la dernière version peut être téléchargée sous TestRelease.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée IVY avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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IVY
DESCRIPTION
Prenez n'importe quel code que vous souhaitez inclure. Par exemple, un modèle TensorFlow existant et quelques fonctions utiles des bibliothèques PyTorch et NumPy. Choisissez n'importe quel framework pour écrire votre pipeline de niveau supérieur, y compris le chargement de données, la formation distribuée, l'analyse, la journalisation, la visualisation, etc. Choisissez n'importe quel framework backend qui doit être utilisé sous le capot pour exécuter l'intégralité de ce pipeline. Choisissez l'appareil ou la combinaison d'appareils la plus adaptée à vos besoins. DeepMind publie un modèle génial sur GitHub, écrit en JAX. Nous utiliserons PerceiverIO comme exemple. Implémentez vous-même le modèle dans PyTorch, en consacrant du temps et de l'énergie à vous assurer que chaque détail est correct. Sinon, attendez qu'une version de PyTorch apparaisse sur GitHub, parmi les nombreuses tentatives de réimplémentation qui apparaissent (a, b, c, d, e, f). Transpilez instantanément le modèle JAX vers PyTorch. Cela crée un équivalent PyTorch identique au modèle d'origine.
Fonctionnalités:
- Choisissez n'importe quel framework pour écrire votre pipeline de niveau supérieur
- Choisissez n’importe quel framework backend qui doit être utilisé sous le capot
- Choisissez l'appareil ou la combinaison d'appareils la plus appropriée à vos besoins
- Prenez n'importe quel code que vous souhaitez inclure
- Ajouter des exemples
- Ivy peut transpiler n'importe quelle fonction de votre bibliothèque vers n'importe quel framework cible
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/ivy.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin de pouvoir être exécuté en ligne de la manière la plus simple possible à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
