This is the Windows app named Gemma in PyTorch whose latest release can be downloaded as gemma_pytorchsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
PyTorch में Gemma नामक इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
Ad
PyTorch में जेम्मा
वर्णन
gemma_pytorch, Google के Gemma परिवार के ओपन मॉडल्स को चलाने और फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए आधिकारिक PyTorch संदर्भ प्रदान करता है। इसमें मॉडल परिभाषाएँ, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें और कई पैरामीटर स्केल के लिए लोडिंग यूटिलिटीज़ शामिल हैं, जो त्वरित मूल्यांकन और डाउनस्ट्रीम अनुकूलन को सक्षम बनाती हैं। यह रिपॉजिटरी टेक्स्ट जनरेशन पाइपलाइन, टोकनाइज़र सेटअप, क्वांटाइज़ेशन पाथ और लो-रैंक या पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए एडेप्टर प्रदर्शित करती है। उदाहरण नोटबुक निर्देश ट्यूनिंग और मूल्यांकन के माध्यम से चलती हैं ताकि टीमें तेज़ी से बेंचमार्क और पुनरावृति कर सकें। कोड को सुपाठ्य और हैक करने योग्य बनाने के लिए व्यवस्थित किया गया है, जो ध्यान ब्लॉक, स्थितिगत एन्कोडिंग और हेड कॉन्फ़िगरेशन को उजागर करता है। मानक PyTorch एब्स्ट्रैक्शन के साथ, यह मौजूदा प्रशिक्षण लूप, लॉगर्स और मूल्यांकन हार्नेस में आसानी से एकीकृत हो जाता है।
विशेषताएं
- जेम्मा मॉडल वेरिएंट के लिए PyTorch कार्यान्वयन और कॉन्फ़िगरेशन
- उपयोग के लिए तैयार पीढ़ी, टोकनीकरण, और चेकपॉइंट लोडिंग
- सामान्य PyTorch स्टैक के साथ संगत ड्रॉप-इन मॉड्यूल
- ट्यूनिंग और मूल्यांकन के लिए उदाहरण नोटबुक
- परिमाणीकरण और अनुमान अनुकूलन पथ
- पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग एडाप्टर और उदाहरण
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/gemma-in-pytorch.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।
