This is the Windows app named Metaseq whose latest release can be downloaded as metaseqsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks で Metaseq というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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メタセック
DESCRIPTION
Metaseqは、言語モデル、翻訳システム、命令調整型LLMといった大規模シーケンスモデルの学習と提供のための、柔軟で高性能なフレームワークです。PyTorchをベースに構築されており、分散学習、モデルシャーディング、混合精度計算、メモリ効率の高いチェックポイント機能を提供し、数千億パラメータのモデルをサポートします。Meta社内では、OPT（Open Pre-trained Transformer）などのモデルの学習にこのフレームワークが使用されており、GPUやノード間でTransformerアーキテクチャを効率的にスケーリングするためのリファレンス実装として機能しています。テキスト、多言語コーパス、カスタムトークン化スキームに対応したデータパイプラインを備え、事前学習と微調整の両方のワークフローをサポートします。Metaseqには、評価、生成、モデル提供のためのAPIも含まれており、学習から推論へのシームレスな移行を可能にします。
オプション
- 大規模トランスフォーマーモデルの分散トレーニングと推論
- 複数の GPU とノードにわたるモデル、データ、パイプラインの並列処理をサポート
- 混合精度トレーニングとメモリ効率の高いチェックポイント
- テキストおよび多言語データのワークフローの事前トレーニングと微調整
- テキスト生成、評価、大規模モデルの提供のための API
- MetaのOPTおよびその他の大規模言語モデルのリファレンス実装
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/metaseq.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
