これは Sockeye という名前の Windows アプリで、その最新リリースは 3.1.34.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
OnWorks で Sockeye 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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紅ock
DESCRIPTION
Sockeye は、PyTorch 上に構築されたニューラル機械翻訳用のオープンソースの sequence-to-sequence フレームワークです。 分散トレーニングと最先端モデルの最適化された推論を実装し、Amazon Translate やその他の MT アプリケーションを強化します。 任意のサイズのデータで標準 NMT モデルをトレーニングするためのクイックスタート ガイドについては、WMT 2014 の英語 - ドイツ語のチュートリアルを参照してください。 コラボレーションに興味がある場合や質問がある場合は、プル リクエストまたはイシューを送信してください。 また、sockeye-dev-at-amazon-dot-com に質問を送信することもできます。 開発者は、開発者ガイドラインに関心があるかもしれません。 バージョン 3.0.0 以降、Sockeye も PyTorch に基づいています。 バージョン 2.3.x の MXNet モデルと 3.0.x との下位互換性を維持しています。 MXNet 2.x がインストールされている場合、Sockeye は PyTorch または MXNet の両方で実行できます。 2.3.x (MXNet を使用) でトレーニングされたすべてのモデルは、コンバーター CLI (sockeye.mx_to_pt) を使用して PyTorch で実行されるモデルに変換できます。
オプション
- Sockeye 3 は MXNet なしでインストールして実行できます
- ベニザケは、学術研究と産業研究の両方に使用されています
- バージョン 3.0.0 以降、Sockeye も PyTorch に基づいています。
- PyTorch および Sockeye 3.0.x でトレーニングされたモデルは、Sockeye 3.1.x との互換性を維持します
- バージョン 3.0.0 のすべての CLI は、デフォルトで PyTorch を使用するようになりました
- 最先端のモデルの分散トレーニングと最適化された推論を実装します
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/sockeye.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。
