Đây là ứng dụng Windows có tên Ludwig AI có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng v0.8.6sourcecode.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Ludwig AI 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
Ad
Ludwig AI
MÔ TẢ
Khung học sâu khai báo được xây dựng để mở rộng quy mô và hiệu quả. Ludwig là một khung mã thấp để xây dựng các mô hình AI tùy chỉnh như LLM và các mạng thần kinh sâu khác. Tệp cấu hình YAML khai báo là tất cả những gì bạn cần để đào tạo LLM hiện đại về dữ liệu của mình. Hỗ trợ học tập đa tác vụ và đa phương thức. Xác thực cấu hình toàn diện phát hiện các kết hợp tham số không hợp lệ và ngăn ngừa lỗi thời gian chạy. Tự động lựa chọn kích thước lô, đào tạo phân tán (DDP, DeepSpeed), tinh chỉnh tham số hiệu quả (PEFT), lượng tử hóa 4 bit (QLoRA) và bộ dữ liệu lớn hơn bộ nhớ. Giữ toàn quyền kiểm soát các mô hình của bạn cho đến các chức năng kích hoạt. Hỗ trợ tối ưu hóa siêu tham số, khả năng giải thích và trực quan hóa số liệu phong phú. Thử nghiệm với các kiến trúc, nhiệm vụ, tính năng và phương thức mô hình khác nhau chỉ bằng một vài thay đổi tham số trong cấu hình. Hãy suy nghĩ về các khối xây dựng cho deep learning.
Tính năng
- Tối ưu hóa quy mô và hiệu quả
- Xây dựng mô hình tùy chỉnh một cách dễ dàng
- Kiểm soát cấp độ chuyên gia
- Mô-đun và mở rộng
- Được thiết kế để sản xuất
- Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/ludwig-ai.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
