Це програма для Linux під назвою TorchRec, останню версію якої можна завантажити як v0.5.0.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою TorchRec з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
СКРЕНИ:
TorchRec
ОПИС:
TorchRec — це доменна бібліотека PyTorch, створена для забезпечення загальних примітивів розрідженості та паралелізму, необхідних для великомасштабних систем рекомендацій (RecSys). Це дозволяє авторам навчати моделі з великими таблицями вбудовування, розділеними на багато GPU. Примітиви паралелізму, які дозволяють легко створювати великі продуктивні моделі з декількома пристроями/багатьма вузлами за допомогою гібридного паралелізму даних/паралелізму моделей. Шардер TorchRec може розділяти вбудовувані таблиці з різними стратегіями шардингу, включаючи шардинг паралельно з даними, по таблиці, по рядку, по таблиці, по рядку та по стовпцю. Планувальник TorchRec може автоматично генерувати оптимізовані плани сегментування для моделей. Конвеєрне навчання накладається на передачу даних з пристрою (копіювання на GPU), зв’язок між пристроями (input_dist) і обчислення (вперед, назад) для підвищення продуктивності. Оптимізовані ядра для RecSys на основі FBGEMM. Підтримка квантування для навчання та висновку зі зниженою точністю. Загальні модулі для RecSys.
Функції
- Створено для забезпечення загальних примітивів розрідженості та паралелізму, необхідних для великомасштабних систем рекомендацій
- Планувальник TorchRec може автоматично генерувати оптимізовані плани сегментування для моделей
- Torchrec вимагає Python >= 3.7 і CUDA >= 11.0
- Експериментальний двійковий файл на Linux для Python 3.7, 3.8 і 3.9 можна встановити за допомогою pip wheels
- TorchRec має ліцензію BSD
- Підтримка квантування для навчання та висновку зі зниженою точністю
Мова програмування
Python
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/torchrec.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.