Name: Windows용 파이스 다운로드
Brand: OnWorks
SKU: 132d41b9bbac9a51fec72d3d82289f82
Availability: OnlineOnly
Rating: 4.99 (1839 reviews)

이것은 최신 릴리스를 v1.7.3.zip으로 다운로드할 수 있는 Faiss라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.

Faiss with OnWorks라는 앱을 무료로 온라인으로 다운로드하여 실행해 보세요.

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.

App 다운로드 우분투에서 실행 페도라에서 실행 Windows Sim에서 실행 MACOS Sim에서 실행

스크린 샷

파이스

기술

Faiss는 효율적인 유사성 검색 및 밀집 벡터 클러스터링을 위한 라이브러리입니다. 여기에는 RAM에 맞지 않는 벡터까지 모든 크기의 벡터 집합을 검색하는 알고리즘이 포함되어 있습니다. 또한 평가 및 매개변수 조정을 위한 지원 코드도 포함되어 있습니다. Faiss는 Python/numpy에 대한 완전한 래퍼와 함께 C++로 작성되었습니다. 가장 유용한 알고리즘 중 일부는 GPU에서 구현됩니다. 페이스북 AI 리서치(Facebook AI Research)가 개발했습니다. Faiss에는 유사성 검색을 위한 여러 가지 방법이 포함되어 있습니다. 인스턴스는 벡터로 표현되고 정수로 식별되며 벡터는 L2(유클리드) 거리 또는 내적과 비교할 수 있다고 가정합니다. 쿼리 벡터와 유사한 벡터는 L2 거리가 가장 낮거나 쿼리 벡터와의 내적이 가장 높은 벡터입니다. 또한 정규화된 벡터의 내적이므로 코사인 유사성을 지원합니다.

기능

라이브러리는 대부분 C++로 구현되며 CUDA를 통해 제공되는 선택적 GPU 지원과 선택적 Python 인터페이스가 제공됩니다.
Faiss는 고정 차원 d(일반적으로 몇 10~100초)의 벡터 컬렉션을 처리합니다.
CPU 버전에는 BLAS 라이브러리가 필요합니다. Makefile로 컴파일되며 docker 이미지로 패키징될 수 있습니다.
Faiss는 벡터 세트를 저장하는 인덱스 유형을 기반으로 구축되었으며 L2 및/또는 내적 벡터 비교를 통해 검색하는 기능을 제공합니다.
선택적 GPU 구현은 고차원 벡터에 대한 가장 빠르고 정확한 가장 가까운 이웃 검색 구현을 제공합니다.
Faiss는 Index 개체를 중심으로 구축되었습니다. 데이터베이스 벡터 세트를 캡슐화하고 선택적으로 검색을 효율적으로 만들기 위해 사전 처리합니다.

프로그래밍 언어

C + +

카테고리

클러스터링, 라이브러리

이는 https://sourceforge.net/projects/faiss.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.