Este é o aplicativo do Windows denominado PEFT, cuja versão mais recente pode ser baixada como GPTQQuantization,Low-levelAPI.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado PEFT com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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PEFT
DESCRIÇÃO
Os métodos de ajuste fino com eficiência de parâmetros (PEFT) permitem a adaptação eficiente de modelos de linguagem pré-treinados (PLMs) para vários aplicativos downstream sem ajustar todos os parâmetros do modelo. O ajuste fino de PLMs em grande escala costuma ser proibitivamente caro. A este respeito, os métodos PEFT ajustam apenas um pequeno número de parâmetros (extras) do modelo, diminuindo significativamente os custos computacionais e de armazenamento. As recentes técnicas PEFT de última geração alcançam um desempenho comparável ao do ajuste fino completo.
Recursos
- Acelere modelos em grande escala aproveitando DeepSpeed e Big Model Inference
- Obtenha desempenho comparável ao ajuste fino completo, adaptando LLMs para tarefas posteriores usando hardware de consumo
- Memória GPU necessária para adaptar LLMs no conjunto de dados de poucos disparos
- Ajuste eficiente de parâmetros de modelos de difusão
- Memória GPU exigida por diferentes configurações
- Ajuste eficiente de parâmetros de LLMs para componentes RLHF, como Ranker e Política
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/peft.mirror/. Foi hospedado em OnWorks para poder ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
