यह फेयरसेक नाम का लिनक्स ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.10.2.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
फेयरसेक नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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फ़ेयरसेक
वर्णन
फेयरसेक (-py) एक अनुक्रम मॉडलिंग टूलकिट है जो शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को अनुवाद, सारांश, भाषा मॉडलिंग और अन्य पाठ निर्माण कार्यों के लिए कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। हम विभिन्न अनुक्रम मॉडलिंग पेपरों का संदर्भ कार्यान्वयन प्रदान करते हैं। माइक्रोसॉफ्ट और गूगल के हालिया काम से पता चला है कि डेटा समानांतर श्रमिकों में मॉडल पैरामीटर और ऑप्टिमाइज़र स्थिति को साझा करके डेटा समानांतर प्रशिक्षण को काफी अधिक कुशल बनाया जा सकता है। ये विचार फेयरस्केल द्वारा उपलब्ध कराए गए नए फुल्लीशार्डडेटापैरेलल (एफएसडीपी) रैपर में समाहित हैं। फेयरसेक को उपयोगकर्ता द्वारा प्रदत्त प्लग-इन के माध्यम से बढ़ाया जा सकता है। मॉडल तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला को परिभाषित करते हैं और सभी सीखने योग्य मापदंडों को समाहित करते हैं। मानदंड मॉडल आउटपुट और लक्ष्य को देखते हुए हानि फ़ंक्शन की गणना करते हैं। कार्य शब्दकोशों को संग्रहीत करते हैं और डेटासेट पर लोड/पुनरावृत्ति, मॉडल/मानदंड आरंभ करने और हानि की गणना करने के लिए सहायक प्रदान करते हैं।
विशेषताएं
- एक मशीन पर या कई मशीनों पर मल्टी-जीपीयू प्रशिक्षण (डेटा और मॉडल समानांतर)
- कई खोज एल्गोरिदम के साथ सीपीयू और जीपीयू दोनों पर तेज़ पीढ़ी लागू की गई
- ग्रेडिएंट संचय एक एकल जीपीयू पर भी बड़े मिनी-बैचों के साथ प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है
- मिश्रित परिशुद्धता प्रशिक्षण (NVIDIA टेंसर कोर पर कम GPU मेमोरी के साथ तेजी से प्रशिक्षण)
- नए मॉडल, मानदंड, कार्य, ऑप्टिमाइज़र और सीखने की दर अनुसूचक आसानी से पंजीकृत करें
- हाइड्रा पर आधारित लचीला कॉन्फ़िगरेशन कोड, कमांड-लाइन और फ़ाइल आधारित कॉन्फ़िगरेशन के संयोजन की अनुमति देता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/fairseq.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
