Aceasta este aplicația Windows numită DeepEP, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca Stablereleasev1.2.1sourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită DeepEP cu OnWorks.
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 orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks 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 și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
DeepEP
DESCRIERE
DeepEP este o bibliotecă de comunicații concepută special pentru a susține implementări de tip Mixture-of-Experts (MoE) și paralelism expert (EP). Rolul său principal este de a implementa nuclee de comunicație GPU all-to-all cu randament ridicat și latență redusă, care gestionează diseminarea token-urilor către diferiți experți (sau shard-uri) și apoi combinarea ieșirilor expertului înapoi în fluxul principal de date. Deoarece arhitecturile MoE necesită rutarea intrărilor către diferiți experți, supraîncărcarea comunicațiilor poate deveni un blocaj - DeepEP abordează acest lucru oferind nuclee GPU optimizate și o logică eficientă de dispecerizare/combinare. Biblioteca acceptă, de asemenea, operațiuni de precizie scăzută (cum ar fi FP8) pentru a reduce utilizarea memoriei și a lățimii de bandă în timpul comunicării. DeepEP este destinată sistemelor de inferență sau antrenament de modele la scară largă, unde paralelismul expert este utilizat pentru a scala capacitatea modelului fără a replica rețele întregi.
Categorii
- Nuclee de comunicare GPU all-to-all optimizate pentru dispecerizarea și combinarea MoE
- Adaptat la arhitecturi de paralelism expert (EP) pentru scalarea capacității modelului
- Suport pentru operațiuni de precizie redusă (de exemplu, FP8) pentru a reduce memoria/lățimea de bandă
- Design cu randament ridicat și latență redusă (minimizând costurile de comunicare)
- Potențial de integrare cu stivele de modele MoE pentru a gestiona eficient rutarea expertă
- Concentrare pe utilizarea la scară de producție: permiterea unei inferențe/antrenamente mai rapide în sistemele MoE
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/deepep.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.
