Це програма для Windows під назвою fairseq2, останню версію якої можна завантажити як v0.5.2sourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою fairseq2 за допомогою OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
СКРЕНИ:
fairseq2
ОПИС:
fairseq2 — це сучасний модульний фреймворк для моделювання послідовностей, розроблений Meta AI Research як повний редизайн оригінальної бібліотеки fairseq. Побудований з нуля для масштабованості, компонування та гнучкості досліджень, fairseq2 підтримує широкий спектр завдань генерації мовного, мовного та мультимодального контенту, включаючи точне налаштування інструкцій, навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв'язку (RLHF) та масштабне багатомовне моделювання. На відміну від оригінального fairseq, який перетворився на велику монолітну кодову базу, fairseq2 пропонує чисту, орієнтовану на плагіни архітектуру, розроблену для довгострокової підтримки та швидкого експериментування. Він підтримує розподілене навчання на кількох графічних процесорах та вузлах за допомогою DDP, FSDP та тензорного паралелізму, здатне масштабуватися до моделей параметрів обсягом понад 70 млрд. Фреймворк бездоганно інтегрується з такими функціями PyTorch 2.x, як torch.compile, Fully Sharded Data Parallel (FSDP) та сучасне управління конфігурацією.
Функції
- Композитна та детермінована система конфігурації
- Високопродуктивний конвеєр потокової передачі даних C++ для тексту та мовлення
- Рецепти для точного налаштування інструкцій, оптимізації уподобань та RLHF
- Вбудована інтеграція vLLM для оптимізованої генерації та виведення
- Підтримує понад 70 млрд параметричних моделей з DDP, FSDP та тензорним паралелізмом
- Модульний fairseq наступного покоління з чистою, розширюваною архітектурою
Мова програмування
C, C++, Python, Unix Shell
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.