यह सॉकी नाम का लिनक्स ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को 3.1.34.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
Sockeye with OnWorks नाम के इस ऐप को 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
Ad
सोकाई
वर्णन
सॉकी PyTorch पर निर्मित न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन के लिए एक ओपन-सोर्स सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस फ्रेमवर्क है। यह अमेज़ॅन ट्रांसलेट और अन्य एमटी अनुप्रयोगों को शक्ति देने वाले अत्याधुनिक मॉडल के लिए वितरित प्रशिक्षण और अनुकूलित अनुमान को लागू करता है। डेटा के किसी भी आकार पर एक मानक NMT मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए त्वरित प्रारंभ मार्गदर्शिका के लिए, WMT 2014 अंग्रेज़ी-जर्मन ट्यूटोरियल देखें। यदि आप सहयोग करने में रुचि रखते हैं या कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं, तो कृपया एक पुल अनुरोध या समस्या सबमिट करें। आप sockeye-dev-at-amazon-dot-com पर भी प्रश्न भेज सकते हैं। डेवलपर हमारे डेवलपर दिशानिर्देशों में रुचि ले सकते हैं। संस्करण 3.0.0 से शुरू होकर, सॉकी भी PyTorch पर आधारित है। हम 2.3.x के साथ संस्करण 3.0.x के MXNet मॉडल के साथ पश्चगामी संगतता बनाए रखते हैं। यदि MXNet 2.x स्थापित है, तो सॉकी PyTorch या MXNet दोनों के साथ चल सकता है। 2.3.x (MXNet का उपयोग करके) के साथ प्रशिक्षित सभी मॉडलों को कन्वर्टर CLI (sockeye.mx_to_pt) का उपयोग करके PyTorch के साथ चलने वाले मॉडल में बदला जा सकता है।
विशेषताएं
- सॉकी 3 को एमएक्सनेट के बिना स्थापित और चलाया जा सकता है
- सॉकी का उपयोग अकादमिक और औद्योगिक अनुसंधान दोनों के लिए किया गया है
- संस्करण 3.0.0 से शुरू होकर, सॉकी भी PyTorch पर आधारित है
- PyTorch और सॉकी 3.0.x के साथ प्रशिक्षित मॉडल सॉकी 3.1.x के साथ संगत रहते हैं
- संस्करण 3.0.0 के सभी CLI अब डिफ़ॉल्ट रूप से PyTorch का उपयोग करते हैं
- अत्याधुनिक मॉडलों के लिए वितरित प्रशिक्षण और अनुकूलित अनुमान लागू करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/sockeye.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
