Ito ang Windows app na pinangalanang fairseq2 na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang v0.5.2sourcecode.tar.gz. 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 fairseq2 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. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows 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 at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA SCREENSHOT:
fairseq2
DESCRIPTION:
Ang fairseq2 ay isang moderno, modular na sequence modeling framework na binuo ng Meta AI Research bilang isang kumpletong muling disenyo ng orihinal na fairseq library. Itinayo mula sa simula para sa scalability, composability, at flexibility ng pananaliksik, sinusuportahan ng fairseq2 ang malawak na hanay ng mga gawain sa pagbuo ng wika, pagsasalita, at multimodal na nilalaman, kabilang ang fine-tuning ng pagtuturo, reinforcement learning mula sa human feedback (RLHF), at large-scale multilingual modeling. Hindi tulad ng orihinal na fairseq—na nag-evolve sa isang malaki, monolitikong codebase—ang fairseq2 ay nagpapakilala ng malinis, plugin-oriented na arkitektura na idinisenyo para sa pangmatagalang pagpapanatili at mabilis na pag-eksperimento. Sinusuportahan nito ang multi-GPU at multi-node distributed na pagsasanay gamit ang DDP, FSDP, at tensor parallelism, na may kakayahang mag-scale ng hanggang 70B+ na mga modelo ng parameter. Walang putol na isinasama ang framework sa mga feature ng PyTorch 2.x gaya ng torch.compile, Fully Sharded Data Parallel (FSDP), at modernong pamamahala ng configuration.
Mga tampok
- Composable at deterministic na sistema ng pagsasaayos
- High-throughput C++ streaming data pipeline para sa text at speech
- Mga recipe para sa fine-tuning ng pagtuturo, pag-optimize ng kagustuhan, at RLHF
- Native vLLM integration para sa optimized generation at inference
- Sinusuportahan ang 70B+ na mga modelo ng parameter na may DDP, FSDP, at tensor parallelism
- Modular, susunod na henerasyong fairseq na may malinis, napapalawak na arkitektura
Wika ng Programming
C, C++, Python, Unix Shell
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.