これは Ludwig AI という名前の Linux アプリで、最新リリースは v0.8.6sourcecode.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。
Ludwig AI 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は
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ルートヴィヒAI
DESCRIPTION
規模と効率性を考慮して構築された宣言型ディープ ラーニング フレームワーク。 Ludwig は、LLM やその他のディープ ニューラル ネットワークなどのカスタム AI モデルを構築するためのローコード フレームワークです。 データ上で最先端の LLM をトレーニングするために必要なのは、宣言型 YAML 構成ファイルだけです。 マルチタスクおよびマルチモダリティ学習のサポート。 包括的な構成検証により、無効なパラメーターの組み合わせが検出され、実行時のエラーが防止されます。 自動バッチ サイズ選択、分散トレーニング (DDP、DeepSpeed)、パラメーター効率の良い微調整 (PEFT)、4 ビット量子化 (QLoRA)、およびメモリを超えるデータセット。 アクティベーション関数に至るまでモデルを完全に制御できます。 ハイパーパラメータの最適化、説明可能性、および豊富なメトリクスの視覚化のサポート。 構成内のパラメーターをいくつか変更するだけで、さまざまなモデル アーキテクチャ、タスク、機能、モダリティを試してください。 ディープラーニングの構成要素を考えてみましょう。
オプション
- 規模と効率を最適化
- カスタムモデルを簡単に構築
- エキスパートレベルの制御
- モジュール式で拡張可能
- 生産向けに設計
- 大規模な言語モデルの微調整
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/ludwig-ai.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
