Aceasta este aplicația Windows numită Horovod, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca Customdataloaders în SparkTorchEstimator, more modelparallelisminKeras, improvedallgatherperformance, remedieri pentru cele mai recente PyTorchandTensorFlowversions.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Horovod 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 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
Horovod
DESCRIERE
Horovod a fost dezvoltat inițial de Uber pentru a face învățarea profundă distribuită rapidă și ușor de utilizat, reducând timpul de antrenament al modelului de la zile și săptămâni la ore și minute. Cu Horovod, un script de antrenament existent poate fi mărit pentru a rula pe sute de GPU-uri în doar câteva linii de cod Python. Horovod poate fi instalat on-premise sau poate fi rulat din nou în platforme cloud, inclusiv AWS, Azure și Databricks. Horovod poate rula suplimentar pe Apache Spark, făcând posibilă unificarea procesării datelor și antrenamentului de model într-o singură conductă. Odată ce Horovod a fost configurat, aceeași infrastructură poate fi utilizată pentru a antrena modele cu orice cadru, facilitând comutarea între TensorFlow, PyTorch, MXNet și cadrele viitoare, pe măsură ce stivele de tehnologie de învățare automată continuă să evolueze. Începeți să vă scalați antrenamentul modelului cu doar câteva linii de cod Python. Scalați până la sute de GPU-uri cu o eficiență de scalare de peste 90%.
DESCRIERE
- Cadrul de formare de deep learning distribuit
- Pentru TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet
- Scalați până la sute de GPU-uri cu o eficiență de scalare de peste 90%.
- Începeți să vă scalați antrenamentul modelului cu doar câteva linii de cod Python
- Funcționează la fel pentru TensorFlow, Keras, PyTorch și MXNet
- On premise, în cloud și pe Apache Spark
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.
