This is the Linux app named fairseq2 whose latest release can be downloaded as v0.5.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descărcați și rulați online această aplicație numită fairseq2 cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
fairseq2
DESCRIERE
fairseq2 este un framework modern, modular, de modelare a secvențelor, dezvoltat de Meta AI Research ca o reproiectare completă a bibliotecii fairseq originale. Construit de la zero pentru scalabilitate, compozabilitate și flexibilitate în cercetare, fairseq2 suportă o gamă largă de sarcini de generare a limbajului, vorbirii și conținutului multimodal, inclusiv reglarea fină a instrucțiunilor, învățarea prin consolidare din feedback-ul uman (RLHF) și modelarea multilingvă la scară largă. Spre deosebire de fairseq original - care a evoluat într-o bază de cod monolitică mare - fairseq2 introduce o arhitectură curată, orientată pe plugin-uri, concepută pentru mentenanță pe termen lung și experimentare rapidă. Acesta suportă antrenament distribuit multi-GPU și multi-nod folosind DDP, FSDP și paralelism tensorial, capabil să scaleze până la modele de peste 70B de parametri. Framework-ul se integrează perfect cu caracteristicile PyTorch 2.x, cum ar fi torch.compile, Fully Sharded Data Parallel (FSDP) și gestionarea modernă a configurației.
Categorii
- Sistem de configurare compozabil și determinist
- Conductă de date de streaming C++ de mare randament pentru text și vorbire
- Rețete pentru reglarea fină a instrucțiunilor, optimizarea preferințelor și RLHF
- Integrare nativă vLLM pentru generare și inferență optimizate
- Suportă modele de parametri 70B+ cu DDP, FSDP și paralelism tensorial
- Fairseq modular, de generație următoare, cu o arhitectură curată și extensibilă
Limbaj de programare
C, C++, Python, Unix Shell
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
