นี่คือแอป Windows ชื่อ Horovod ซึ่งสามารถดาวน์โหลดรุ่นล่าสุดได้ในรูปแบบ สามารถเรียกใช้ออนไลน์ได้ใน OnWorks ผู้ให้บริการโฮสต์ฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและเรียกใช้แอปนี้ทางออนไลน์ชื่อ Horovod พร้อม OnWorks ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ
Ad
ฮอโรวอด
DESCRIPTION
Horovod เดิมพัฒนาโดย Uber เพื่อทำให้การเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายเป็นไปอย่างรวดเร็วและใช้งานง่าย ทำให้เวลาการฝึกอบรมแบบจำลองลดลงจากวันและสัปดาห์เป็นชั่วโมงและนาที ด้วย Horovod สคริปต์การฝึกอบรมที่มีอยู่สามารถปรับขยายให้ทำงานบน GPU หลายร้อยตัวได้ด้วยโค้ด Python เพียงไม่กี่บรรทัด Horovod สามารถติดตั้งในองค์กรหรือใช้งานได้ทันทีในแพลตฟอร์มคลาวด์ รวมถึง AWS, Azure และ Databricks Horovod สามารถทำงานบน Apache Spark เพิ่มเติม ทำให้สามารถรวมการประมวลผลข้อมูลและการฝึกโมเดลไว้ในไปป์ไลน์เดียวได้ เมื่อกำหนดค่า Horovod แล้ว สามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานเดียวกันเพื่อฝึกโมเดลด้วยเฟรมเวิร์กใดก็ได้ ทำให้ง่ายต่อการสลับไปมาระหว่าง TensorFlow, PyTorch, MXNet และเฟรมเวิร์กในอนาคต เนื่องจากกลุ่มเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงมีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง เริ่มปรับขนาดการฝึกโมเดลของคุณด้วยโค้ด Python เพียงไม่กี่บรรทัด ปรับขนาด GPU ได้สูงสุดหลายร้อยตัวด้วยประสิทธิภาพการปรับขนาดที่สูงกว่า 90%
คุณสมบัติ
- กรอบการฝึกอบรมการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจาย
- สำหรับ TensorFlow, Keras, PyTorch และ Apache MXNet
- ปรับขนาด GPU ได้สูงสุดหลายร้อยตัวด้วยประสิทธิภาพการปรับขนาดที่สูงกว่า 90%
- เริ่มปรับขนาดการฝึกโมเดลของคุณด้วยโค้ด Python เพียงไม่กี่บรรทัด
- ทำงานเหมือนกันสำหรับ TensorFlow, Keras, PyTorch และ MXNet
- ภายในองค์กร ในระบบคลาวด์ และบน Apache Spark
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่เป็นแอปพลิเคชันที่สามารถเรียกได้จาก https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/ มีการโฮสต์ใน OnWorks เพื่อให้ทำงานออนไลน์ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดจากหนึ่งในระบบปฏิบัติการฟรีของเรา
