Linux के लिए FastViT डाउनलोड करें

यह FastViT नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण ml-fastvitsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

 
 

FastViT नामक इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।

इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:

- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।

- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।

- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।

- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।

- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।

- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।

स्क्रीनशॉट:


फास्टवीआईटी


विवरण:

FastViT एक कुशल विज़न बैकबोन परिवार है जो मोबाइल और रीयल-टाइम अनुमान बजट पर मज़बूत सटीकता प्रदान करने के लिए कन्वोल्यूशनल इंडक्टिव बायस को ट्रांसफ़ॉर्मर क्षमता के साथ मिश्रित करता है। इसका डिज़ाइन एक अनुकूल विलंबता-सटीकता वाले पैरेटो वक्र का अनुसरण करता है, जो एज डिवाइस और सर्वर परिदृश्यों को लक्षित करता है जहाँ थ्रूपुट और टेल लेटेंसी मायने रखती है। मॉडल हल्के ध्यान और सावधानीपूर्वक इंजीनियर किए गए ब्लॉक का उपयोग करते हैं ताकि टोकन मिक्सिंग लागत को कम किया जा सके और साथ ही प्रतिनिधित्व शक्ति को संरक्षित किया जा सके। प्रशिक्षण और अनुमान विधियाँ वर्गीकरण, पहचान और विभाजन जैसे सामान्य विज़न कार्यों में सरल एकीकरण को उजागर करती हैं। कोडबेस संदर्भ कार्यान्वयन और चेकपॉइंट प्रदान करता है जो डाउनस्ट्रीम डेटासेट पर मूल्यांकन या फ़ाइन-ट्यूनिंग को आसान बनाते हैं। व्यवहार में, FastViT ड्रॉप-इन बैकबोन प्रदान करता है जो बिना किसी अनोखे प्रशिक्षण तरकीब के कंप्यूट और मेमोरी दबाव को कम करता है।



विशेषताएं

  • विलंबता के लिए अनुकूलित हाइब्रिड कन्व-ट्रांसफ़ॉर्मर ब्लॉक
  • मोबाइल/एज अनुमान बजट पर प्रतिस्पर्धी सटीकता
  • संदर्भ प्रशिक्षण स्क्रिप्ट और पूर्व-प्रशिक्षित चेकपॉइंट
  • मानक पहचान/विभाजन शीर्षों के साथ संगतता
  • स्मृति-कुशल ध्यान और टोकन मिश्रण घटक
  • मौजूदा PyTorch पाइपलाइनों में सरल एकीकरण


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर


श्रेणियाँ

एआई मॉडल

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/fastvit.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।



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