Aceasta este aplicația Windows numită TorchRec a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v0.5.0.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită TorchRec cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
CAPTURĂ DE ECRAN:
TorchRec
DESCRIERE:
TorchRec este o bibliotecă de domeniu PyTorch creată pentru a oferi primitive comune de sparsitate și paralelism necesare pentru sistemele de recomandare la scară largă (RecSys). Le permite autorilor să antreneze modele cu tabele mari de încorporare împărțite pe mai multe GPU-uri. Primitive de paralelism care permit crearea ușoară a modelelor mari, performante cu mai multe dispozitive/multi-nod, folosind hibride date-paralelism/model-paralelism. TorchRec sharder poate shard tabele de încorporare cu diferite strategii de sharding, inclusiv sharding în paralel cu date, pe tabel, pe rând, pe rând, pe tabel și pe coloană. Planificatorul TorchRec poate genera automat planuri de fragmentare optimizate pentru modele. Antrenamentul pipeline se suprapune pe transferul dispozitivului de încărcare a datelor (copie pe GPU), comunicațiile între dispozitive (input_dist) și calculul (înainte, înapoi) pentru o performanță crescută. Nuclee optimizate pentru RecSys alimentate de FBGEMM. Suport de cuantizare pentru antrenament și inferență cu precizie redusă. Module comune pentru RecSys.
DESCRIERE
- Construit pentru a oferi primitive comune de sparsitate și paralelism necesare pentru sistemele de recomandare la scară largă
- Planificatorul TorchRec poate genera automat planuri de fragmentare optimizate pentru modele
- Torchrec necesită Python >= 3.7 și CUDA >= 11.0
- Binarul experimental pe Linux pentru Python 3.7, 3.8 și 3.9 poate fi instalat prin pip wheels
- TorchRec are licență BSD
- Suport de cuantizare pentru antrenament și inferență cu precizie redusă
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/torchrec.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.