Dies ist die Linux-App namens X-DeepLearning, deren neueste Version als XDL1.2ReleaseNotes.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens X-DeepLearning mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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X-DeepLearning
BESCHREIBUNG
X-DeepLearning (kurz XDL) ist ein vollständiger Satz tiefgreifender Optimierungslösungen für hochdimensionale Szenarien mit geringer Datendichte (z. B. Werbung/Empfehlung/Suche usw.). XDL Version 1.2 wurde kürzlich veröffentlicht. Leistungsoptimierung für große Batch-/wenig Parallelitätsszenarien, 50–100 % Leistungsverbesserung in solchen Szenarien. Speicher- und Kommunikationsoptimierung, Parameter werden ohne manuellen Eingriff automatisch global zugewiesen und Anforderungen werden zusammengeführt, um Rechen-/Speicher-/Kommunikations-Hotspots von PS vollständig zu eliminieren. Vollständige Streaming-Trainingsfunktionen, einschließlich Feature-Zulassung, Feature-Eliminierung, inkrementeller Modellexport, Feature-Zählstatistiken usw. Hintergrund: XDL1.0 konzentriert sich auf die Durchsatzoptimierung und übernimmt das Verarbeitungsmodell „Eine Anfrage pro Thread“, das den Grenzdurchsatz unter Ultra-HD erheblich verbessern kann. hohe Parallelität.
Eigenschaften
- Leistungsoptimierung von Szenarios mit großen Batches/Einzelproben und umfangreichen Funktionen
- Parametrierung und Kommunikationsoptimierung
- Einheitlicher Speicher und durchschnittliche Verteilung der Parameter: Stellen Sie die durchschnittliche Verteilung von Rechenleistung, Kommunikation und Speicher auf allen Servern sicher
- Analysieren und führen Sie unabhängige Kommunikationsknoten automatisch im Berechnungsdiagramm zusammen, um die Anzahl der Kommunikationen zu reduzieren und die Kommunikationseffizienz zu verbessern
- Vereinfachen Sie die Benutzernutzungskosten, müssen Sie nicht mehr den geschätzten Wert der Einbettungsparametergröße angeben und müssen keine regelmäßige Neuverteilung mehr durchführen
- In Szenarien mit umfangreichen Funktionen werden Leistung und Skalierbarkeit weiter verbessert
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/x-deeplearning.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
