Il s'agit de l'application Linux nommée GPT Neo dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v1.1.1.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée GPT Neo avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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GPT Néo
DESCRIPTION
Une implémentation de modèles et de modèles de type GPT3 parallèles aux données utilisant la bibliothèque mesh-tensorflow. Si vous êtes juste ici pour jouer avec nos modèles pré-formés, nous vous recommandons fortement d'essayer l'intégration de HuggingFace Transformer. La formation et l'inférence sont officiellement prises en charge sur le TPU et devraient également fonctionner sur le GPU. Ce référentiel sera (principalement) archivé au fur et à mesure que nous nous concentrerons sur notre référentiel spécifique au GPU, GPT-NeoX. NB, bien que neo puisse techniquement exécuter une étape d'entraînement à des paramètres 200B +, il est très inefficace à ces échelles. Ceci, ainsi que le fait que de nombreux GPU sont devenus disponibles pour nous, entre autres, nous a incités à déplacer le développement vers GPT-NeoX. Toutes les évaluations ont été effectuées à l'aide de notre harnais d'évaluation. Certains résultats pour GPT-2 et GPT-3 sont incompatibles avec les valeurs rapportées dans les articles respectifs. Nous cherchons actuellement à savoir pourquoi, et apprécierions grandement les commentaires et les tests supplémentaires de notre harnais d'évaluation.
Caractéristiques
- Inscrivez-vous à Google Cloud Platform et créez un bucket de stockage
- Vous pouvez également choisir de former GPTNeo localement sur vos GPU
- Téléchargez l'un de nos modèles pré-formés
- Générer du texte est aussi simple que d'exécuter le script main.py
- Créez votre Tokenizer
- Tokéniser votre jeu de données
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/gpt-neo.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
