Это приложение для Windows под названием fairseq2, последнюю версию которого можно скачать как v0.5.2sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием fairseq2 с помощью OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ:
fairseq2
ОПИСАНИЕ:
fairseq2 — это современный модульный фреймворк для моделирования последовательностей, разработанный Meta AI Research как полностью переработанная версия исходной библиотеки fairseq. Созданный с нуля для масштабируемости, компонуемости и гибкости исследований, fairseq2 поддерживает широкий спектр задач генерации языкового, речевого и мультимодального контента, включая тонкую настройку инструкций, обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) и масштабное многоязычное моделирование. В отличие от оригинального fairseq, который превратился в большую монолитную кодовую базу, fairseq2 представляет собой чистую, ориентированную на плагины архитектуру, разработанную для долгосрочной поддержки и быстрого проведения экспериментов. Он поддерживает распределенное обучение на нескольких графических процессорах и нескольких узлах с использованием DDP, FSDP и тензорного параллелизма, способное масштабировать модели с более чем 70 млрд параметров. Фреймворк легко интегрируется с такими функциями PyTorch 2.x, как torch.compile, Fully Sharded Data Parallel (FSDP) и современными системами управления конфигурацией.
Особенности
- Компонуемая и детерминированная система конфигурации
- Высокопроизводительный конвейер потоковых данных C++ для текста и речи
- Рецепты для тонкой настройки инструкций, оптимизации предпочтений и RLHF
- Встроенная интеграция vLLM для оптимизированной генерации и вывода
- Поддерживает более 70B параметров моделей с DDP, FSDP и тензорным параллелизмом
- Модульный Fairseq нового поколения с чистой, расширяемой архитектурой
Язык программирования
C, C ++, Python, оболочка Unix
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. Оно размещено на платформе OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.