Đây là ứng dụng Windows có tên fairseq2, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v0.5.2sourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên fairseq2 với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
fairseq2
SỰ MIÊU TẢ:
fairseq2 là một khuôn khổ mô hình hóa chuỗi mô-đun hiện đại được Meta AI Research phát triển như một thiết kế lại hoàn chỉnh của thư viện fairseq gốc. Được xây dựng từ đầu để có khả năng mở rộng, khả năng kết hợp và tính linh hoạt trong nghiên cứu, fairseq2 hỗ trợ nhiều tác vụ tạo nội dung ngôn ngữ, giọng nói và đa phương thức, bao gồm tinh chỉnh hướng dẫn, học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) và mô hình hóa đa ngôn ngữ quy mô lớn. Không giống như fairseq gốc — đã phát triển thành một cơ sở mã lớn, nguyên khối — fairseq2 giới thiệu một kiến trúc rõ ràng, hướng đến plugin được thiết kế để có khả năng bảo trì lâu dài và thử nghiệm nhanh chóng. Nó hỗ trợ đào tạo phân tán đa GPU và đa nút bằng DDP, FSDP và song song tensor, có khả năng mở rộng lên đến 70B+ mô hình tham số. Khuôn khổ này tích hợp liền mạch với các tính năng của PyTorch 2.x như torch.compile, Fully Sharded Data Parallel (FSDP) và quản lý cấu hình hiện đại.
Tính năng
- Hệ thống cấu hình có thể cấu thành và xác định
- Đường ống truyền dữ liệu C++ thông lượng cao cho văn bản và giọng nói
- Công thức để tinh chỉnh hướng dẫn, tối ưu hóa tùy chọn và RLHF
- Tích hợp vLLM gốc để tối ưu hóa quá trình tạo và suy luận
- Hỗ trợ 70B+ mô hình tham số với DDP, FSDP và song song tenxơ
- Fairseq thế hệ tiếp theo, dạng mô-đun với kiến trúc rõ ràng, có thể mở rộng
Ngôn ngữ lập trình
C, C ++, Python, Unix Shell
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.