To jest aplikacja dla systemu Linux o nazwie GPT Neo, której najnowszą wersję można pobrać jako v1.1.1.zip. Można go uruchomić online w darmowym dostawcy usług hostingowych OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie GPT Neo z OnWorks za darmo.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZDJĘCIA EKRANU:
GPT Neo
OPIS:
Implementacja modeli równoległych modeli i danych podobnych do GPT3 przy użyciu biblioteki mesh-tensorflow. Jeśli jesteś tutaj tylko po to, aby bawić się naszymi wstępnie wytrenowanymi modelami, zdecydowanie zalecamy wypróbowanie integracji HuggingFace Transformer. Uczenie i wnioskowanie jest oficjalnie obsługiwane na TPU i powinno działać również na GPU. To repozytorium zostanie (w większości) zarchiwizowane, gdy skupimy się na naszym repozytorium GPU, GPT-NeoX. Uwaga, chociaż neo może technicznie przeprowadzić krok treningowy przy parametrach 200B+, jest bardzo nieefektywny w tych skalach. To, jak również fakt, że między innymi udostępniono nam wiele procesorów graficznych, skłoniło nas do przeniesienia rozwoju na GPT-NeoX. Wszystkie oceny zostały przeprowadzone przy użyciu naszej uprzęży ewaluacyjnej. Niektóre wyniki dla GPT-2 i GPT-3 są niezgodne z wartościami podanymi w odpowiednich artykułach. Obecnie zastanawiamy się, dlaczego i bylibyśmy bardzo wdzięczni za opinie i dalsze testy naszej uprzęży ewaluacyjnej.
Zakładka Charakterystyka
- Zarejestruj się w Google Cloud Platform i utwórz zasobnik na dane
- Możesz także trenować GPTNeo lokalnie na swoich procesorach graficznych
- Pobierz jeden z naszych wstępnie wyszkolonych modeli
- Generowanie tekstu jest tak proste, jak uruchomienie skryptu main.py
- Stwórz swój Tokenizer
- Tokenizuj swój zestaw danych
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/gpt-neo.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.