Ini adalah aplikasi Windows bernama fairseq2 yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai v0.5.2sourcecode.tar.gz. Aplikasi ini dapat dijalankan secara daring di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara online bernama fairseq2 dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
SCREENSHOT:
fairseq2
DESKRIPSI:
fairseq2 adalah kerangka kerja pemodelan sekuens modular modern yang dikembangkan oleh Meta AI Research sebagai desain ulang lengkap dari pustaka fairseq asli. Dibangun dari awal untuk skalabilitas, komposabilitas, dan fleksibilitas penelitian, fairseq2 mendukung berbagai tugas pembuatan konten bahasa, ucapan, dan multimoda, termasuk penyempurnaan instruksi, pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF), dan pemodelan multibahasa skala besar. Tidak seperti fairseq asli—yang telah berevolusi menjadi basis kode monolitik yang besar—fairseq2 memperkenalkan arsitektur yang bersih dan berorientasi plugin yang dirancang untuk pemeliharaan jangka panjang dan eksperimen yang cepat. Fairseq2 mendukung pelatihan terdistribusi multi-GPU dan multi-simpul menggunakan DDP, FSDP, dan paralelisme tensor, yang mampu menskalakan hingga 70+ model parameter. Kerangka kerja ini terintegrasi secara mulus dengan fitur-fitur PyTorch 2.x seperti torch.compile, Fully Sharded Data Parallel (FSDP), dan manajemen konfigurasi modern.
Fitur
- Sistem konfigurasi yang dapat dikomposisi dan deterministik
- Alur data streaming C++ throughput tinggi untuk teks dan ucapan
- Resep untuk penyempurnaan instruksi, pengoptimalan preferensi, dan RLHF
- Integrasi vLLM asli untuk pembuatan dan inferensi yang dioptimalkan
- Mendukung 70B+ model parameter dengan DDP, FSDP, dan paralelisme tensor
- Fairseq modular generasi berikutnya dengan arsitektur yang bersih dan dapat diperluas
Bahasa Pemrograman
C, C++, Python, Unix Shell
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.