Это приложение для Windows под названием PEFT, последнюю версию которого можно загрузить как GPTQQuantization,Low-levelAPI.zip. Его можно запустить онлайн в бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием PEFT с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ
Ad
ПЕФТ
ОПИСАНИЕ
Методы параметрически эффективной тонкой настройки (PEFT) позволяют эффективно адаптировать предварительно обученные языковые модели (PLM) к различным нижестоящим приложениям без точной настройки всех параметров модели. Тонкая настройка крупномасштабных PLM часто требует непомерно больших затрат. В связи с этим методы PEFT точно настраивают только небольшое количество (дополнительных) параметров модели, тем самым значительно снижая затраты на вычисления и хранение. Последние передовые методы PEFT обеспечивают производительность, сравнимую с полной точной настройкой.
Особенности
- Ускорение крупномасштабных моделей с использованием DeepSpeed и Big Model Inference
- Получите сравнимую производительность с полной тонкой настройкой, адаптировав LLM к последующим задачам с использованием пользовательского оборудования.
- Память графического процессора, необходимая для адаптации LLM к набору данных с несколькими выстрелами
- Параметр-эффективная настройка моделей диффузии
- Память графического процессора требуется для разных настроек
- Эффективная настройка параметров LLM для компонентов RLHF, таких как Ranker и Policy
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/peft.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
