Это приложение Windows под названием TorchRec, последний релиз которого можно загрузить как v1.3.0sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием TorchRec с 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
Ad
TorchRec
ОПИСАНИЕ
TorchRec — это доменная библиотека PyTorch, созданная для предоставления общих примитивов разреженности и параллелизма, необходимых для крупномасштабных рекомендательных систем (RecSys). Это позволяет авторам обучать модели с большими таблицами встраивания, разделенными на множество графических процессоров. Примитивы параллелизма, которые позволяют легко создавать большие производительные модели с несколькими устройствами/многоузлами, используя гибридный параллелизм данных/параллелизм моделей. Сегмент TorchRec может сегментировать встраиваемые таблицы с помощью различных стратегий сегментирования, включая сегментацию данных параллельно, по таблицам, по строкам, по таблицам по строкам и по столбцам. Планировщик TorchRec может автоматически генерировать оптимизированные планы сегментирования для моделей. Конвейерное обучение перекрывает передачу данных с устройства загрузки (копирование в GPU), обмен данными между устройствами (input_dist) и вычисления (вперед, назад) для повышения производительности. Оптимизированные ядра для RecSys на базе FBGEMM. Поддержка квантования для снижения точности обучения и логического вывода. Общие модули для RecSys.
Особенности
- Создан для предоставления общих примитивов разреженности и параллелизма, необходимых для крупномасштабных рекомендательных систем.
- Планировщик TorchRec может автоматически генерировать оптимизированные планы сегментирования для моделей.
- Torchrec требует Python >= 3.7 и CUDA >= 11.0
- Экспериментальный бинарный файл на Linux для Python 3.7, 3.8 и 3.9 можно установить с помощью колес pip.
- TorchRec имеет лицензию BSD
- Поддержка квантования для снижения точности обучения и логического вывода
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/torchrec.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
