هذا هو تطبيق Windows المسمى DeepSeed والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v0.8.3_Patchrelease.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى DeepSeed مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
عميق
الوصف
DeepSpeed هي مكتبة تحسين التعلم العميق التي تجعل التدريب الموزع سهلاً وفعالاً وفعالاً. يوفر DeepSpeed تدريبًا نموذجيًا واسع النطاق للجميع ، بدءًا من تدريب علماء البيانات على أجهزة الكمبيوتر العملاقة الضخمة إلى أولئك الذين يتدربون على مجموعات منخفضة النهاية أو حتى على وحدة معالجة رسومات واحدة. باستخدام الجيل الحالي من مجموعات GPU مع مئات الأجهزة ، يمكن للتوازي ثلاثي الأبعاد لـ DeepSpeed تدريب نماذج التعلم العميق بكفاءة مع تريليونات من المعلمات. باستخدام وحدة معالجة رسومات واحدة فقط ، يمكن لـ ZeRO-Offload الخاص بـ DeepSpeed تدريب النماذج التي تحتوي على أكثر من 3B معلمات ، أكبر بـ 10 أضعاف من حالة الفنون ، وإضفاء الطابع الديمقراطي على تدريب نموذج متعدد المليارات بحيث يمكن للعديد من علماء التعلم العميق استكشاف نماذج أكبر وأفضل. يؤدي الانتباه المتناثر لـ DeepSpeed إلى تشغيل تسلسل إدخال أطول بترتيب من حيث الحجم ويحصل على تنفيذ أسرع بما يصل إلى 10 أضعاف مقارنة بالمحولات عالية الكثافة.
المميزات
- نماذج أكبر 10 مرات وتدريب أسرع 10 مرات
- الحد الأدنى من تغيير الكود
- ذاكرة فعالة للغاية
- طول تسلسل طويل للغاية
- اتصال فعال للغاية
- مبادرة لتمكين قدرات الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
لغة البرمجة
Python
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/deepseed.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
