Dies ist die Windows-App namens Ludwig AI, deren neueste Version als v0.8.6sourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Ludwig AI 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
Ad
Ludwig AI
BESCHREIBUNG
Deklaratives Deep-Learning-Framework, das auf Skalierbarkeit und Effizienz ausgelegt ist. Ludwig ist ein Low-Code-Framework zum Erstellen benutzerdefinierter KI-Modelle wie LLMs und anderer tiefer neuronaler Netze. Die deklarative YAML-Konfigurationsdatei ist alles, was Sie brauchen, um ein hochmodernes LLM auf Ihren Daten zu trainieren. Unterstützung für Multitasking- und Multimodalitätslernen. Eine umfassende Konfigurationsvalidierung erkennt ungültige Parameterkombinationen und verhindert Laufzeitfehler. Automatische Auswahl der Batchgröße, verteiltes Training (DDP, DeepSpeed), Parameter-effiziente Feinabstimmung (PEFT), 4-Bit-Quantisierung (QLoRA) und Datensätze, die größer als der Speicher sind. Behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Modelle bis hin zu den Aktivierungsfunktionen. Unterstützung für Hyperparameteroptimierung, Erklärbarkeit und umfassende metrische Visualisierungen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Modellarchitekturen, Aufgaben, Funktionen und Modalitäten mit nur wenigen Parameteränderungen in der Konfiguration. Denken Sie über Bausteine für Deep Learning nach.
Eigenschaften
- Optimiert für Skalierung und Effizienz
- Erstellen Sie ganz einfach benutzerdefinierte Modelle
- Kontrolle auf Expertenniveau
- Modular und erweiterbar
- Entwickelt für die Produktion
- Feinabstimmung des großen Sprachmodells
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/ludwig-ai.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
