Ito ang Linux app na pinangalanang GPT Neo na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang v1.1.1.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang GPT Neo sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA SCREENSHOT:
GPT Neo
DESCRIPTION:
Isang pagpapatupad ng modelo at data parallel na tulad ng GPT3 na mga modelo gamit ang mesh-tensorflow library. Kung nandito ka lang para makipaglaro sa aming mga pre-trained na modelo, lubos naming inirerekomenda na subukan mo ang HuggingFace Transformer integration. Ang pagsasanay at hinuha ay opisyal na sinusuportahan sa TPU at dapat ding gumana sa GPU. Ang repositoryong ito ay (karamihan) i-archive habang inililipat namin ang focus sa aming repo na partikular sa GPU, ang GPT-NeoX. NB, habang ang neo ay maaaring teknikal na magpatakbo ng isang hakbang sa pagsasanay sa 200B+ na mga parameter, ito ay napaka-inefficient sa mga sukat na iyon. Ito, pati na rin ang katotohanan na maraming GPU ang naging available sa amin, bukod sa iba pang mga bagay, ang nag-udyok sa amin na ilipat ang development sa GPT-NeoX. Ang lahat ng mga pagsusuri ay ginawa gamit ang aming evaluation harness. Ang ilang mga resulta para sa GPT-2 at GPT-3 ay hindi naaayon sa mga halagang iniulat sa kani-kanilang mga papel. Kasalukuyan naming tinitingnan kung bakit, at lubos naming pinahahalagahan ang feedback at karagdagang pagsubok sa aming eval harness.
Mga tampok
- Mag-sign up para sa Google Cloud Platform, at gumawa ng storage bucket
- Maaari mo ring piliing sanayin ang GPTNeo nang lokal sa iyong mga GPU
- I-download ang isa sa aming mga pre-trained na modelo
- Ang pagbuo ng teksto ay kasing simple ng pagpapatakbo ng main.py script
- Lumikha ng iyong Tokenizer
- I-tokenize ang iyong dataset
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/gpt-neo.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.