これは LLM Foundry という名前の Windows アプリで、最新リリースは v0.3.0.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
LLM Foundry with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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LLM ファウンドリ
DESCRIPTION
MosaicML Foundation シリーズの最初のエントリーである MPT-7B を紹介します。 MPT-7B は、テキストとコードの 1T トークンでゼロからトレーニングされたトランスフォーマーです。 これはオープンソースで商用利用が可能で、品質は LLaMA-7B と同等です。 MPT-7B は、MosaicML プラットフォーム上で 9.5 日間、人的介入なしで、約 200 万ドルの費用をかけてトレーニングされました。 大規模言語モデル (LLM) は世界を変えていますが、十分なリソースを備えた業界ラボ以外の人々にとって、これらのモデルをトレーニングして展開することは非常に難しい場合があります。 これにより、Meta の LLaMA シリーズ、EleutherAI の Pythia シリーズ、StabilityAI の StableLM シリーズ、Berkeley AI Research の OpenLLaMA モデルなど、オープンソース LLM を中心とした一連の活動が生まれました。
特徴
- 商用利用が許可されています (LLaMA とは異なります)
- 大量のデータでトレーニング (LLaMA などの 1T トークン対 Pythia の 300B、OpenLLaMA の 300B、StableLM の 800B)
- ALiBi のおかげで非常に長い入力を処理する準備ができています (最大 65 の入力でトレーニングされ、他のオープンソース モデルの 84 ~ 2 に対して最大 4 の入力を処理できます)
- 高速トレーニングと推論のために最適化されています (FlashAttendant および FasterTransformer 経由)
- 高効率なオープンソースのトレーニングコードを搭載
- MPT-7B Base は、6.7B パラメーターを備えたデコーダー スタイルのトランスフォーマーです
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/llm-foundry.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。