Bu, en son sürümü v0.5.2sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen fairseq2 adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
fairseq2 adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve 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:
fairseq2
AÇIKLAMA:
fairseq2, Meta AI Research tarafından orijinal fairseq kütüphanesinin tamamen yeniden tasarımı olarak geliştirilen modern ve modüler bir dizi modelleme çerçevesidir. Ölçeklenebilirlik, birleştirilebilirlik ve araştırma esnekliği için sıfırdan oluşturulan fairseq2, talimat ince ayarı, insan geri bildiriminden takviyeli öğrenme (RLHF) ve büyük ölçekli çok dilli modelleme dahil olmak üzere çok çeşitli dil, konuşma ve çok modlu içerik oluşturma görevlerini destekler. Büyük ve yekpare bir kod tabanına dönüşen orijinal fairseq'in aksine, fairseq2, uzun vadeli sürdürülebilirlik ve hızlı deneme için tasarlanmış temiz, eklenti odaklı bir mimari sunar. DDP, FSDP ve tensör paralelliğini kullanarak çoklu GPU ve çoklu düğüm dağıtılmış eğitimi destekler ve 70 milyardan fazla parametre modeline kadar ölçeklenebilir. Çerçeve, torch.compile, Tam Parçalanmış Veri Paraleli (FSDP) ve modern yapılandırma yönetimi gibi PyTorch 2.x özellikleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Özellikler
- Bileşenli ve kesin yapılandırma sistemi
- Metin ve konuşma için yüksek verimli C++ akış veri hattı
- Talimat ince ayarı, tercih optimizasyonu ve RLHF için tarifler
- Optimize edilmiş üretim ve çıkarım için yerel vLLM entegrasyonu
- DDP, FSDP ve tensör paralellikli 70B+ parametre modellerini destekler
- Temiz ve genişletilebilir bir mimariye sahip modüler, yeni nesil fairseq
Programlama dili
C, C++, Python, Unix Kabuğu
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.