To aplikacja dla systemu Windows o nazwie fairseq2, której najnowszą wersję można pobrać jako v0.5.2sourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online w bezpłatnym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację fairseq2 z OnWorks.
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:
fairseq2
OPIS:
Fairseq2 to nowoczesny, modułowy framework do modelowania sekwencji opracowany przez Meta AI Research jako gruntowna przebudowa oryginalnej biblioteki fairseq. Zbudowany od podstaw z myślą o skalowalności, kompozycyjności i elastyczności badawczej, fairseq2 obsługuje szeroki zakres zadań generowania języka, mowy i treści multimodalnych, w tym dostrajanie instrukcji, uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) oraz modelowanie wielojęzyczne na dużą skalę. W przeciwieństwie do oryginalnego fairseq – który ewoluował w obszerną, monolityczną bazę kodu – fairseq2 wprowadza czystą, zorientowaną na wtyczki architekturę, zaprojektowaną z myślą o długoterminowej konserwacji i szybkim eksperymentowaniu. Obsługuje rozproszone szkolenie wieloprocesorowe i wielowęzłowe z wykorzystaniem DDP, FSDP i paralelizmu tensorowego, umożliwiając skalowanie modeli o ponad 70 miliardach parametrów. Framework płynnie integruje się z funkcjami PyTorch 2.x, takimi jak torch.compile, w pełni sharded data parallel (FSDP) i nowoczesne zarządzanie konfiguracją.
Funkcjonalności
- Układ konfiguracyjny kompozycyjny i deterministyczny
- Wysokoprzepustowy strumień danych C++ do przesyłania tekstu i mowy
- Przepisy na dostrajanie instrukcji, optymalizację preferencji i RLHF
- Natywna integracja vLLM w celu zoptymalizowanego generowania i wnioskowania
- Obsługuje modele parametrów 70B+ z DDP, FSDP i paralelizmem tensorowym
- Modułowy, nowej generacji fairseq z czystą, rozszerzalną architekturą
Język programowania
C, C++, Python, powłoka Unix
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.