هذا هو تطبيق Windows المسمى TorchRec والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v0.5.0.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى TorchRec 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.
لقطات الشاشة:
الشعلةريك
الوصف:
TorchRec عبارة عن مكتبة مجال PyTorch تم إنشاؤها لتوفير أساسيات التشتت والتوازي الشائعة اللازمة لأنظمة التوصية واسعة النطاق (RecSys). يسمح للمؤلفين بتدريب النماذج باستخدام جداول تضمين كبيرة مُقسمة عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات. بدائل التوازي التي تتيح التأليف السهل لنماذج كبيرة متعددة الأجهزة / متعددة العقدة ذات أداء فعال باستخدام توازي البيانات الهجين / نموذج التوازي. يمكن لـ TorchRec Sharder تجزئة جداول التضمين باستخدام استراتيجيات تجزئة مختلفة بما في ذلك البيانات الموازية ، والجدول ، والصف الحكيم ، والجدول ، والصف الحكيم ، والتجزئة العمودية. يمكن لمخطط TorchRec إنشاء خطط تجزئة محسّنة للنماذج تلقائيًا. يتداخل التدريب المتداخل مع نقل جهاز تحميل البيانات (نسخ إلى وحدة معالجة الرسومات) ، والاتصالات بين الأجهزة (قائمة الإدخال) ، والحساب (للأمام ، والخلف) لزيادة الأداء. نواة محسّنة لـ RecSys مدعومة من FBGEMM. دعم الكمي لتقليل التدريب الدقيق والاستدلال. الوحدات النمطية الشائعة لـ RecSys.
المميزات
- تم تصميمه لتوفير بدائل متفرقة وتوازي مشتركة مطلوبة لأنظمة التوصية على نطاق واسع
- يمكن لمخطط TorchRec إنشاء خطط تجزئة محسّنة للنماذج تلقائيًا
- يتطلب Torchrec بايثون> = 3.7 و CUDA> = 11.0
- يمكن تثبيت ثنائي تجريبي على Linux لـ Python 3.7 و 3.8 و 3.9 عبر عجلات الأنابيب
- TorchRec مرخصة من BSD
- دعم الكمي لتقليل التدريب الدقيق والاستدلال
لغة البرمجة
Python
فئات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/torchrec.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.