Це програма для Windows під назвою Horovod, останню версію якої можна завантажити як Customdataloaders у SparkTorchEstimator,moremodelparallelisminKeras,improvedallgatherperformance,fixesforlatestPyTorchandTensorFlowversions.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою Horovod з 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.
ЕКРАНИ
Ad
Горовод
ОПИС
Horovod спочатку був розроблений Uber, щоб зробити розподілене глибоке навчання швидким і простим у використанні, скорочуючи час навчання моделі з днів і тижнів до годин і хвилин. За допомогою Horovod існуючий навчальний сценарій можна масштабувати для роботи на сотнях графічних процесорів лише за допомогою кількох рядків коду Python. Horovod можна інсталювати локально або запускати з коробки на хмарних платформах, зокрема AWS, Azure та Databricks. Horovod може додатково працювати поверх Apache Spark, що дає змогу об’єднати обробку даних і навчання моделі в єдиний конвеєр. Після налаштування Horovod ту саму інфраструктуру можна використовувати для навчання моделей з будь-яким фреймворком, що полегшує перемикання між TensorFlow, PyTorch, MXNet і майбутніми фреймворками, оскільки стеки технологій машинного навчання продовжують розвиватися. Почніть масштабувати навчання моделі за допомогою лише кількох рядків коду Python. Масштабуйте до сотень GPU з ефективністю масштабування понад 90%.
риси
- Розподілена структура навчання глибокого навчання
- Для TensorFlow, Keras, PyTorch і Apache MXNet
- Масштабуйте до сотень GPU з ефективністю масштабування понад 90%.
- Почніть масштабувати навчання моделі лише за допомогою кількох рядків коду Python
- Працює однаково для TensorFlow, Keras, PyTorch і MXNet
- На місці, у хмарі та на Apache Spark
Мова програмування
Python
Категорії
Це додаток, який також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/horovod.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
