Đây là ứng dụng Windows có tên PEFT có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng GPTQQuantization, Low-levelAPI.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên PEFT với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
PEFT
SỰ MIÊU TẢ:
Các phương pháp Tinh chỉnh tham số hiệu quả (PEFT) cho phép điều chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (PLM) cho các ứng dụng tiếp theo khác nhau mà không cần tinh chỉnh tất cả các tham số của mô hình. Tinh chỉnh PLM quy mô lớn thường rất tốn kém. Về vấn đề này, các phương pháp PEFT chỉ tinh chỉnh một số lượng nhỏ các tham số mô hình (bổ sung), do đó giảm đáng kể chi phí tính toán và lưu trữ. Các kỹ thuật PEFT hiện đại gần đây đạt được hiệu suất tương đương với hiệu suất tinh chỉnh hoàn toàn.
Tính năng
- Tăng tốc cho các mô hình quy mô lớn tận dụng DeepSpeed và Suy luận mô hình lớn
- Có được hiệu suất tương đương với khả năng tinh chỉnh hoàn toàn bằng cách điều chỉnh LLM phù hợp với các tác vụ tiếp theo bằng phần cứng tiêu dùng
- Cần có bộ nhớ GPU để điều chỉnh LLM trên tập dữ liệu vài lần chụp
- Thông số Điều chỉnh hiệu quả các mô hình khuếch tán
- Bộ nhớ GPU được yêu cầu bởi các cài đặt khác nhau
- Tham số Điều chỉnh LLM hiệu quả cho các thành phần RLHF như Trình xếp hạng và Chính sách
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/peft.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.