Este é o aplicativo do Windows chamado TorchRec cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.5.0.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado TorchRec 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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TorchRec
DESCRIÇÃO
TorchRec é uma biblioteca de domínio PyTorch criada para fornecer primitivas comuns de esparsidade e paralelismo necessárias para sistemas de recomendação em larga escala (RecSys). Ele permite que os autores treinem modelos com grandes tabelas de incorporação fragmentadas em várias GPUs. Primitivas de paralelismo que permitem a criação fácil de modelos de vários dispositivos/nós grandes e de alto desempenho usando paralelismo de dados/paralelismo de modelo híbrido. O fragmentador TorchRec pode fragmentar tabelas de incorporação com diferentes estratégias de fragmentação, incluindo fragmentação paralela de dados, tabela, linha, tabela e coluna. O planejador TorchRec pode gerar automaticamente planos de fragmentação otimizados para modelos. O treinamento em pipeline se sobrepõe à transferência de dispositivo de carregamento de dados (cópia para GPU), comunicações entre dispositivos (input_dist) e computação (para frente, para trás) para maior desempenho. Kernels otimizados para RecSys alimentados por FBGEMM. Suporte de quantização para treinamento e inferência de precisão reduzida. Módulos comuns para RecSys.
Recursos
- Construído para fornecer primitivas comuns de esparsidade e paralelismo necessárias para sistemas de recomendação em larga escala
- O planejador TorchRec pode gerar automaticamente planos de fragmentação otimizados para modelos
- Torchrec requer Python >= 3.7 e CUDA >= 11.0
- Binário experimental no Linux para Python 3.7, 3.8 e 3.9 pode ser instalado via pip wheels
- TorchRec é licenciado pela BSD
- Suporte de quantização para treinamento e inferência de precisão reduzida
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/torchrec.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
