Đây là ứng dụng Windows có tên TorchRec có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v0.5.0.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên TorchRec 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
Ad
ngọn đuốcRec
MÔ TẢ
TorchRec là một thư viện miền PyTorch được xây dựng để cung cấp các nguyên hàm phổ biến về độ thưa thớt & song song cần thiết cho các hệ thống đề xuất quy mô lớn (RecSys). Nó cho phép các tác giả đào tạo các mô hình với các bảng nhúng lớn được chia nhỏ trên nhiều GPU. Nguyên hàm song song cho phép dễ dàng tạo ra các mô hình đa thiết bị/đa nút lớn, hiệu suất cao bằng cách sử dụng song song dữ liệu/mô hình song song lai. Trình phân mảnh TorchRec có thể phân mảnh các bảng nhúng bằng các chiến lược phân mảnh khác nhau bao gồm phân mảnh dữ liệu song song, chia theo bảng, chia theo hàng, theo bảng theo hàng và chia theo cột. Công cụ lập kế hoạch TorchRec có thể tự động tạo các kế hoạch phân mảnh được tối ưu hóa cho các mô hình. Đào tạo theo đường ống chồng lên quá trình truyền thiết bị tải dữ liệu (sao chép sang GPU), giao tiếp giữa các thiết bị (input_dist) và tính toán (tiến, lùi) để tăng hiệu suất. Hạt nhân được tối ưu hóa cho RecSys do FBGEMM cung cấp. Hỗ trợ lượng tử hóa để giảm độ chính xác đào tạo và suy luận. Các module chung cho RecSys.
Tính năng
- Được xây dựng để cung cấp các nguyên hàm song song và thưa thớt phổ biến cần thiết cho các hệ thống đề xuất quy mô lớn
- Công cụ lập kế hoạch TorchRec có thể tự động tạo các kế hoạch phân mảnh được tối ưu hóa cho các mô hình
- Torchrec yêu cầu Python >= 3.7 và CUDA >= 11.0
- Có thể cài đặt nhị phân thử nghiệm trên Linux cho Python 3.7, 3.8 và 3.9 thông qua bánh xe pip
- TorchRec được cấp phép BSD
- Hỗ trợ lượng tử hóa để giảm độ chính xác đào tạo và suy luận
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/torchrec.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
