Bu, son sürümü Adaptersv1.2.0sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Adapters adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Adapters with OnWorks isimli bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Adaptörler
AÇIKLAMA:
Adapters, HuggingFace'in Transformers'ına eklenen bir kütüphanedir ve 10'dan fazla adaptör yöntemini, eğitim ve çıkarım için minimum kodlama yüküyle 20'den fazla son teknoloji Transformer modeline entegre eder. Adapters, verimli ince ayar ve modüler transfer öğrenimi için birleşik bir arayüz sağlar ve tam hassasiyet veya niceliksel eğitim (örneğin Q-LoRA, Q-Bottleneck Adapters veya Q-PrefixTuning), görev aritmetiği yoluyla adaptör birleştirme veya kompozisyon blokları yoluyla birden fazla adaptörün kompozisyonu gibi sayısız özelliği destekler ve NLP görevleri için parametre açısından verimli transfer öğreniminde gelişmiş araştırmalara olanak tanır.
Özellikler
- Transformatörlerin parametre açısından verimli ince ayarını sağlar
- Farklı NLP görevleri için modüler adaptörleri destekler
- Bellek ve hesaplama gereksinimlerini azaltır
- Hugging Face Transformers ile uyumludur
- Yeni dillere ve alanlara hızlı adaptasyon sağlar
- Önceden eğitilmiş bağdaştırıcıların büyüyen bir deposunu sağlar
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/adapters.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.