최신 릴리스를 XRSSfeedforfil로 다운로드할 수 있는 DeepSpeed라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 DeepSpeed라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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딥스피드
기술
DeepSpeed는 사용하기 쉬운 딥 러닝 최적화 소프트웨어 제품군으로 딥 러닝 교육 및 추론을 위한 전례 없는 규모와 속도를 지원합니다. DeepSpeed를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
1. 수십억 또는 수조 개의 매개변수가 있는 훈련/추론 고밀도 또는 희소 모델
2. 뛰어난 시스템 처리량을 달성하고 수천 개의 GPU로 효율적으로 확장
3. 리소스가 제한된 GPU 시스템에 대한 훈련/추론
4. 추론을 위한 전례 없는 짧은 대기 시간 및 높은 처리량 달성
5. 낮은 비용으로 비교할 수 없는 추론 대기 시간 및 모델 크기 축소를 위한 극단적인 압축 달성
DeepSpeed는 대규모 DL 교육을 효과적이고 효율적으로 만들고 사용 편의성을 크게 개선하고 가능한 규모 측면에서 DL 교육 환경을 재정의한 시스템 혁신의 합류점을 제공합니다. ZeRO, 3D-Parallelism, DeepSpeed-MoE, ZeRO-Infinity 등과 같은 이러한 혁신은 교육 기둥에 속합니다.
기능
- DeepSpeed는 텐서, 파이프라인, 전문가 및 ZeRO 병렬 처리와 같은 병렬 처리 기술의 혁신을 결합하고 고성능 사용자 지정 추론 커널, 통신 최적화 및 이기종 메모리 기술과 결합하여 전례 없는 규모의 추론을 가능하게 하는 동시에 비교할 수 없는 대기 시간, 처리량 및 비용 절감. 추론을 위한 시스템 기술의 이러한 체계적 구성은 추론 기둥에 속합니다.
- 추론 효율성을 더욱 높이기 위해 DeepSpeed는 연구자와 실무자가 더 빠른 속도, 더 작은 모델 크기 및 크게 감소된 압축 비용을 제공하면서 모델을 압축할 수 있도록 사용하기 쉽고 유연하게 구성할 수 있는 압축 기술을 제공합니다. 또한 ZeroQuant 및 XTC와 같은 압축에 대한 SoTA 혁신이 압축 원칙에 포함됩니다.
- DeepSpeed 라이브러리(이 리포지토리)는 DeepSpeed Training, Inference 및 Compression Pillars의 혁신과 기술을 사용하기 쉬운 단일 오픈 소스 리포지토리로 구현하고 패키징합니다. 단일 교육, 추론 또는 압축 파이프라인 내에서 다양한 기능을 쉽게 구성할 수 있습니다. DeepSpeed 라이브러리는 DL 커뮤니티에서 많이 채택되었으며 가장 강력한 모델 중 일부를 활성화하는 데 사용되었습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/deepspeed.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.