Bu, en son sürümü SparkTorch Estimator'da Customdataloaders,Keras'ta daha fazla model paralellik, geliştirilmiş tüm performans, en son PyTorchandTensorFlowversions.zip için düzeltmeler olarak indirilebilen Horovod adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile birlikte Horovod adlı bu uygulamayı ücretsiz 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
Ad
Horovod
AÇIKLAMA
Horovod, başlangıçta Uber tarafından, dağıtılmış derin öğrenmeyi hızlı ve kullanımı kolay hale getirmek, model eğitim süresini günler ve haftalardan saatlere ve dakikalara indirmek için geliştirildi. Horovod ile mevcut bir eğitim betiği, yalnızca birkaç Python kodu satırında yüzlerce GPU'da çalışacak şekilde ölçeklendirilebilir. Horovod şirket içinde kurulabilir veya AWS, Azure ve Databricks dahil olmak üzere bulut platformlarında kullanıma hazır olarak çalıştırılabilir. Horovod, ek olarak Apache Spark üzerinde çalışarak veri işleme ve model eğitimini tek bir işlem hattında birleştirmeyi mümkün kılar. Horovod yapılandırıldıktan sonra, herhangi bir çerçeveye sahip modelleri eğitmek için aynı altyapı kullanılabilir; bu, makine öğrenimi teknoloji yığınları gelişmeye devam ettikçe TensorFlow, PyTorch, MXNet ve gelecekteki çerçeveler arasında geçiş yapmayı kolaylaştırır. Yalnızca birkaç satırlık Python koduyla model eğitiminizi ölçeklendirmeye başlayın. %90'a varan ölçeklendirme verimliliğiyle yüzlerce GPU'ya kadar ölçeklendirin.
Özellikler
- Dağıtılmış derin öğrenme eğitim çerçevesi
- TensorFlow, Keras, PyTorch ve Apache MXNet için
- %90'a varan ölçeklendirme verimliliğiyle yüzlerce GPU'ya kadar ölçeklendirin
- Yalnızca birkaç satırlık Python koduyla model eğitiminizi ölçeklendirmeye başlayın
- TensorFlow, Keras, PyTorch ve MXNet için aynı şekilde çalışır
- Yerinde, bulutta ve Apache Spark'ta
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.
