זוהי אפליקציית Windows בשם fairseq-lua, שאת הגרסה האחרונה שלה ניתן להוריד בשם fairseq-luasourcecode.tar.gz. ניתן להריץ אותה באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks לתחנות עבודה.
הורד והפעל אונליין את האפליקציה הזו בשם fairseq-lua עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל כל אמולטור מקוון של OS OnWorks מאתר זה, אך עדיף אמולטור מקוון של Windows.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Windows שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה והתקן אותה.
- 7. הורד את Wine ממאגרי התוכנה שלך להפצות לינוקס. לאחר ההתקנה, תוכל ללחוץ פעמיים על האפליקציה כדי להפעיל אותם עם Wine. אתה יכול גם לנסות את PlayOnLinux, ממשק מפואר מעל Wine שיעזור לך להתקין תוכניות ומשחקים פופולריים של Windows.
Wine היא דרך להפעיל תוכנת Windows על לינוקס, אך ללא צורך ב-Windows. Wine היא שכבת תאימות של Windows בקוד פתוח שיכולה להריץ תוכניות Windows ישירות על כל שולחן עבודה של לינוקס. בעיקרו של דבר, Wine מנסה להטמיע מחדש מספיק של Windows מאפס כדי שהוא יוכל להריץ את כל יישומי Windows מבלי להזדקק ל-Windows.
צילומי מסך:
fairseq-lua
תיאור:
fairseq-lua היא גרסת Lua/Torch7 המקורית של ערכת הכלים למידול רצפים של Facebook AI Research, שתוכננה לתרגום מכונה עצבי (NMT) ויצירת רצפים. היא הציגה ארכיטקטורות מוקדמות מבוססות קשב וצנרת אימון שהתפתחו מאוחר יותר ל-fairseq המודרני מבוסס PyTorch. המסגרת מיישמת מודלים מרצף לרצף עם קשב, פענוח חיפוש קרן ואימון מבוזר, ומספקת פלטפורמת מחקר לחקר תרגום, סיכום ומידול שפה. העיצוב המודולרי שלה הקל על יצירת אב טיפוס של ארכיטקטורות חדשות על ידי שינוי מקודדים, מפענחים או מנגנוני קשב. למרות שכעת הוא הוצא משימוש לטובת שכתוב PyTorch, fairseq-lua מילא תפקיד מפתח בקידום מערכות NMT בקנה מידה גדול, כגון גרסאות מוקדמות של מודלי תרגום מכונה עצבי של פייסבוק. הוא נותר מקור היסטורי חשוב למסגרות למידת רצפים עצבי.
תכונות
- ארכיטקטורת רצף-לרצף עם מנגנון קשב
- פענוח חיפוש קרן עבור פלטי תרגום מדויקים
- אימון מרובי GPU ומקבילה מבוזרת
- עיצוב מודולרי לניסויים של מקודד-מפענח בהתאמה אישית
- תמיכה במשימות תרגום, סיכום ומידול שפה
- הבסיס ההיסטורי למסגרת fairseq המבוססת על PyTorch
שפת תכנות
לואה
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להוריד גם מאתר https://sourceforge.net/projects/fairseq-lua.mirror/. היא אוחסנה ב-OnWorks על מנת שניתן יהיה להפעיל אותה באופן מקוון בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.