Bu, en son sürümü v0.8.3_Patchrelease.zip olarak indirilebilen DeepSeed adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
DeepSeed adlı bu uygulamayı OnWorks ile 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:
Derin Tohum
AÇIKLAMA:
DeepSpeed, dağıtılmış eğitimi kolay, verimli ve etkili hale getiren bir derin öğrenme optimizasyon kitaplığıdır. DeepSpeed, devasa süper bilgisayarlar üzerinde eğitim alan veri bilimcilerinden düşük uçlu kümeler ve hatta tek bir GPU üzerinde eğitim alanlara kadar herkes için aşırı ölçekli model eğitimi sunar. Yüzlerce cihazla mevcut nesil GPU kümelerini kullanan DeepSpeed'in 3B paralelliği, derin öğrenme modellerini trilyonlarca parametreyle verimli bir şekilde eğitebilir. Yalnızca tek bir GPU ile ZeRO-Offload of DeepSpeed, 10B'den fazla parametreye sahip modelleri eğitebilir, son teknolojilerden 10 kat daha büyük, multi-milyar parametreli model eğitimini demokratikleştirerek birçok derin öğrenme bilim insanının daha büyük ve daha iyi modelleri keşfedebilmesini sağlar. DeepSpeed'in seyrek dikkati, büyüklük sırasına göre daha uzun bir giriş dizisine güç sağlar ve yoğun transformatörlere kıyasla 6 kata kadar daha hızlı yürütme sağlar.
Özellikler
- 10 kat daha büyük modeller ve 10 kat daha hızlı eğitim
- Minimum kod değişikliği
- Son derece verimli bellek
- Son derece uzun dizi uzunluğu
- Son derece iletişim verimli
- Yeni nesil yapay zeka yeteneklerini uygun ölçekte etkinleştirmeye yönelik bir girişim
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/deepseed.mirror/ adresinden de getirilebilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.