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.
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 dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZDJĘCIA EKRANU:
fairseq-lua
OPIS:
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.
Funkcjonalności
- 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
Język programowania
Luka
Kategorie
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.