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.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara daring bernama Gemma di PyTorch 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.
Tangkapan layar
Ad
Gemma di PyTorch
DESKRIPSI
gemma_pytorch menyediakan referensi resmi PyTorch untuk menjalankan dan menyempurnakan keluarga model terbuka Gemma Google. Referensi ini mencakup definisi model, berkas konfigurasi, dan utilitas pemuatan untuk berbagai skala parameter, yang memungkinkan evaluasi cepat dan adaptasi hilir. Repositori ini mendemonstrasikan alur kerja pembuatan teks, pengaturan tokenizer, jalur kuantisasi, dan adaptor untuk penyempurnaan peringkat rendah atau parameter-efisien. Buku catatan contoh memandu penyempurnaan dan evaluasi instruksi sehingga tim dapat melakukan benchmark dan iterasi dengan cepat. Kode disusun agar mudah dibaca dan diretas, sehingga blok atensi, enkode posisi, dan konfigurasi kepala dapat terekspos. Dengan abstraksi PyTorch standar, kode ini mudah diintegrasikan ke dalam loop pelatihan, logger, dan harness evaluasi yang ada.
Fitur
- Implementasi dan konfigurasi PyTorch untuk varian model Gemma
- Pembuatan siap pakai, tokenisasi, dan pemuatan titik pemeriksaan
- Modul drop-in yang kompatibel dengan tumpukan PyTorch umum
- Contoh buku catatan untuk penyetelan dan evaluasi
- Jalur kuantisasi dan optimasi inferensi
- Adaptor fine-tuning yang efisien parameter dan contohnya
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/gemma-in-pytorch.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
