This is the Windows app named fairseq-lua whose latest release can be downloaded as fairseq-luasourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named fairseq-lua with OnWorks for free.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCHERMSCHERMEN:
fairseq-lua
BESCHRIJVING:
fairseq-lua is the original Lua/Torch7 version of Facebook AI Research’s sequence modeling toolkit, designed for neural machine translation (NMT) and sequence generation. It introduced early attention-based architectures and training pipelines that later evolved into the modern PyTorch-based fairseq. The framework implements sequence-to-sequence models with attention, beam search decoding, and distributed training, providing a research platform for exploring translation, summarization, and language modeling. Its modular design made it easy to prototype new architectures by modifying encoders, decoders, or attention mechanisms. Although now deprecated in favor of the PyTorch rewrite, fairseq-lua played a key role in advancing large-scale NMT systems, such as early versions of Facebook’s production translation models. It remains an important historical reference for neural sequence learning frameworks.
Kenmerken
- Sequence-to-sequence architecture with attention mechanism
- Beam search decoding for accurate translation outputs
- Multi-GPU training and distributed parallelization
- Modular design for custom encoder–decoder experiments
- Support for translation, summarization, and language modeling tasks
- Historical foundation for the PyTorch-based fairseq framework
Programmeertaal
Lua
Categorieën
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/fairseq-lua.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.