これは Hivemind という名前の Linux アプリで、最新リリースは 1.1.10_macOSandLinuxARMsupport.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
Hivemind with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
ハイブマインド
説明：
Hivemind は、インターネットを介した分散型ディープ ラーニング用の PyTorch ライブラリです。 その使用目的は、さまざまな大学、企業、およびボランティアからの数百台のコンピューターで XNUMX つの大きなモデルをトレーニングすることです。 マスター ノードを使用しない分散トレーニング: 分散ハッシュ テーブルを使用すると、分散ネットワーク内のコンピューターを接続できます。 フォールト トレラント バックプロパゲーション: 一部のノードが応答しない場合や応答に時間がかかりすぎる場合でも、順方向および逆方向のパスは成功します。 分散型パラメーターの平均化: ネットワーク全体で同期する必要なく、複数のワーカーからの更新を繰り返し集約します。 任意のサイズのニューラル ネットワークをトレーニングします。レイヤーの一部は、分散型専門家混合を使用して参加者全体に分散されます。 ライブラリの助けを借りてモデルのトレーニングやダウンストリーム リポジトリの作成に成功した場合は、プロジェクトをリストに追加するプル リクエストを送信してください。
オプション
- インストールする前に、環境に Python 3.7 以降があることを確認してください。
- 分散型パラメータ平均化
- フォールト トレラント バックプロパゲーション
- マスターノードなしの分散トレーニング
- 任意のサイズのニューラル ネットワークをトレーニングする
- デフォルトでは、hivemind は go-libp2p-daemon ライブラリのコンパイル済みバイナリを使用します。
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/hivemind.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。