ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Horovod ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ CustomdataloadersinSparkTorchEstimator,moremodelparallelisminKeras,improvedallgatherperformance,fixesforlatestPyTorchandTensorFlowversions.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Horovod ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ໂຮໂຣໂວດ
ລາຍລະອຽດ
Horovod ໄດ້ຖືກພັດທະນາໃນເບື້ອງຕົ້ນໂດຍ Uber ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ເລິກແຈກຢາຍໄວແລະງ່າຍຕໍ່ການນໍາໃຊ້, ເຮັດໃຫ້ເວລາການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຫຼຸດລົງຈາກມື້ແລະອາທິດໄປຫາຊົ່ວໂມງແລະນາທີ. ດ້ວຍ Horovod, script ການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຢູ່ແລ້ວສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເພື່ອດໍາເນີນການຢູ່ໃນຫຼາຍຮ້ອຍ GPUs ໃນພຽງແຕ່ສອງສາມເສັ້ນຂອງລະຫັດ Python. Horovod ສາມາດຖືກຕິດຕັ້ງຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຫຼືດໍາເນີນການອອກນອກກ່ອງໃນເວທີຄລາວ, ລວມທັງ AWS, Azure, ແລະ Databricks. ນອກຈາກນັ້ນ Horovod ສາມາດແລ່ນຢູ່ເທິງ Apache Spark, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປະສົມປະສານການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງເຂົ້າໄປໃນທໍ່ດຽວ. ເມື່ອ Horovod ໄດ້ຖືກຕັ້ງຄ່າແລ້ວ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານດຽວກັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບທີ່ມີກອບໃດກໍ່ຕາມ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະປ່ຽນລະຫວ່າງ TensorFlow, PyTorch, MXNet, ແລະກອບໃນອະນາຄົດຍ້ອນວ່າ stacks ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຍັງສືບຕໍ່ພັດທະນາ. ເລີ່ມການປັບຂະໜາດການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານດ້ວຍລະຫັດ Python ພຽງສອງສາມແຖວ. ປັບຂະ ໜາດ ໄດ້ເຖິງຫຼາຍຮ້ອຍ GPU ທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງຂື້ນເຖິງ 90%.
ຄຸນລັກສະນະ
- ແຈກຢາຍກອບການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເລິກ
- ສໍາລັບ TensorFlow, Keras, PyTorch, ແລະ Apache MXNet
- ປັບຂະ ໜາດ ໄດ້ເຖິງຫຼາຍຮ້ອຍ GPU ທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງຂື້ນເຖິງ 90%.
- ເລີ່ມການປັບຂະໜາດການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງທ່ານດ້ວຍລະຫັດ Python ພຽງສອງສາມແຖວ
- ດໍາເນີນການດຽວກັນສໍາລັບ TensorFlow, Keras, PyTorch, ແລະ MXNet
- ຢູ່ໃນພື້ນຖານ, ໃນຄລາວ, ແລະໃນ Apache Spark
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
