Esta es la aplicación de Windows llamada CTranslate2 cuya última versión se puede descargar como CTranslate23.20.0.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada CTranslate2 con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
CTranslate2
DESCRIPCIÓN
CTranslate2 es una biblioteca de C++ y Python para una inferencia eficiente con modelos de Transformer. El proyecto implementa un tiempo de ejecución personalizado que aplica muchas técnicas de optimización del rendimiento, como cuantificación de pesos, fusión de capas, reordenamiento por lotes, etc., para acelerar y reducir el uso de memoria de los modelos Transformer en CPU y GPU. La ejecución es significativamente más rápida y requiere menos recursos que los marcos de aprendizaje profundo de propósito general en modelos y tareas compatibles gracias a muchas optimizaciones avanzadas: fusión de capas, eliminación de relleno, reordenamiento por lotes, operaciones in situ, mecanismo de almacenamiento en caché, etc. La serialización del modelo y pesos de soporte de cálculo con precisión reducida: puntos flotantes de 16 bits (FP16), enteros de 16 bits (INT16) y enteros de 8 bits (INT8). El proyecto admite procesadores x86-64 y AArch64/ARM64 e integra múltiples backends optimizados para estas plataformas: Intel MKL, oneDNN, OpenBLAS, Ruy y Apple Accelerate.
Caracteristicas
- Modelos de codificador-decodificador compatibles
- Compatible con GPT-2, GPT-J, GPT-NeoX, OPT y BLOOM
- Detección automática de CPU y envío de código
- Ejecución rápida y eficiente en CPU y GPU
- Cuantización y precisión reducida
- Soporte para múltiples arquitecturas de CPU
- Uso de memoria dinámica
- Ejecución paralela y asincrónica.
Lenguaje de programación
C + +
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/ctranslate2.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
