최신 릴리스를 3.1.34.zip으로 다운로드할 수 있는 Sockeye라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Sockeye라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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홍안
기술
Sockeye는 PyTorch에 구축된 신경망 기계 번역을 위한 오픈 소스 sequence-to-sequence 프레임워크입니다. 최신 모델에 대한 분산 교육 및 최적화된 추론을 구현하여 Amazon Translate 및 기타 MT 애플리케이션을 지원합니다. 모든 크기의 데이터에 대한 표준 NMT 모델 교육에 대한 빠른 시작 가이드는 WMT 2014 영어-독일어 자습서를 참조하세요. 협업에 관심이 있거나 질문이 있는 경우 풀 요청 또는 이슈를 제출하십시오. sockeye-dev-at-amazon-dot-com으로 질문을 보낼 수도 있습니다. 개발자는 개발자 가이드라인에 관심을 가질 수 있습니다. 버전 3.0.0부터 Sockeye도 PyTorch를 기반으로 합니다. 우리는 버전 2.3.x와 3.0.x의 MXNet 모델과 역호환성을 유지합니다. MXNet 2.x가 설치된 경우 Sockeye는 PyTorch 또는 MXNet과 함께 실행할 수 있습니다. 2.3.x(MXNet 사용)로 훈련된 모든 모델은 변환기 CLI(sockeye.mx_to_pt)를 사용하여 PyTorch로 실행되는 모델로 변환할 수 있습니다.
기능
- MXNet 없이 Sockeye 3를 설치하고 실행할 수 있습니다.
- Sockeye는 학술 및 산업 연구 모두에 사용되었습니다.
- 버전 3.0.0부터 Sockeye도 PyTorch를 기반으로 합니다.
- PyTorch 및 Sockeye 3.0.x로 훈련된 모델은 Sockeye 3.1.x와 계속 호환됩니다.
- 버전 3.0.0의 모든 CLI는 이제 기본적으로 PyTorch를 사용합니다.
- 최신 모델에 대한 분산 교육 및 최적화된 추론 구현
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/sockeye.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
