これは X-DeepLearning という名前の Linux アプリで、最新リリースは XDL1.2ReleaseNotes.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。
X-DeepLearning 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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X-ディープラーニング
DESCRIPTION
X-DeepLearning (略して XDL) は、高次元のスパース データ シナリオ (広告/推奨/検索など) のための詳細な最適化ソリューションの完全なセットです。 XDL バージョン 1.2 が最近リリースされました。 大規模なバッチ/低同時実行シナリオのパフォーマンスの最適化。そのようなシナリオではパフォーマンスが 50 ～ 100% 向上します。 ストレージと通信の最適化、パラメータは手動介入なしで自動的にグローバルに割り当てられ、リクエストはマージされて ps のコンピューティング/ストレージ/通信のホットスポットを完全に排除します。 機能アドミッション、機能削除、モデル増分エクスポート、機能カウント統計などを含む完全なストリーミング トレーニング機能。 背景: XDL1.0 はスループットの最適化に重点を置き、スレッドごとに XNUMX つのリクエスト処理モデルを採用しています。これにより、超高速環境下での制限スループットが大幅に向上します。高い同時実行性。
特徴
- 大規模なバッチ/単一サンプルの大規模機能シナリオのパフォーマンスの最適化
- パラメータの割り当てと通信の最適化
- 統合ストレージとパラメータの平均分散: すべてのサーバー上のコンピューティング、通信、メモリの平均分散を確保します。
- 計算グラフ上で独立した通信ノードを自動的に解析・結合することで通信回数を削減し、通信効率を向上させます。
- ユーザーの使用コストを簡素化し、埋め込みパラメータのサイズの推定値を提供する必要がなくなり、定期的なリバランスを行う必要もなくなりました。
- 大規模な機能を備えたシナリオでは、パフォーマンスとスケーラビリティがさらに向上します。
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/x-deeplearning.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。
