Bu, en son sürümü GPTQQuantization,Low-levelAPI.zip olarak indirilebilen PEFT adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
PEFT adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
PEFT
TANIM
Parametre Açısından Verimli İnce Ayar (PEFT) yöntemleri, önceden eğitilmiş dil modellerinin (PLM'ler), modelin tüm parametrelerinde ince ayar yapılmasına gerek kalmadan çeşitli alt uygulamalara verimli bir şekilde uyarlanmasını sağlar. Büyük ölçekli PLM'lerde ince ayar yapmak genellikle aşırı derecede maliyetlidir. Bu bağlamda, PEFT yöntemleri yalnızca az sayıda (ekstra) model parametresine ince ayar yapar, böylece hesaplama ve depolama maliyetlerini büyük ölçüde azaltır. Son teknoloji ürünü PEFT teknikleri, tam ince ayar ile karşılaştırılabilecek performansa ulaşmaktadır.
Özellikler
- DeepSpeed ve Büyük Model Çıkarımından yararlanarak büyük ölçekli modelleri hızlandırın
- Tüketici donanımını kullanarak LLM'leri aşağı akış görevlerine uyarlayarak tam ince ayar ile karşılaştırılabilir performans elde edin
- Birkaç çekimlik veri kümesinde Yüksek Lisans'ları uyarlamak için GPU belleği gerekir
- Difüzyon Modellerinin Parametre Verimli Ayarı
- Farklı ayarların gerektirdiği GPU belleği
- Ranker ve Policy gibi RLHF bileşenleri için LLM'lerin Parametre Verimli Ayarlaması
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/peft.mirror/ adresinden de alınabilecek bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
