Bu, en son sürümü v0.0.33.post1sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen xFormers adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
xFormers with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve 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 OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN
Ad
xFormer'lar
AÇIKLAMA
xformers, araştırmacıların ve mühendislerin transformatör mimarilerini monolitik çerçevelere göre daha esnek bir şekilde oluşturmalarına, denemelerine ve optimize etmelerine olanak tanımak için tasarlanmış, modüler ve performans odaklı bir transformatör yapı taşları kütüphanesidir. Dikkat katmanları, ileri beslemeli modüller, normalizasyon ve konumsal kodlama gibi bileşenleri soyutlayarak, optimize edilmiş çekirdekleri kolayca karıştırıp eşleştirebilir veya değiştirebilirsiniz. Temel hedeflerinden biri verimli dikkattir: değiştirilebilir modüller aracılığıyla yoğun, seyrek, düşük rütbeli ve yaklaşık dikkat mekanizmalarını (örneğin FlashAttention, Linformer, Performer) destekler. Kütüphane, hem Python hem de optimize edilmiş C++/CUDA'da bellek açısından verimli operatör uygulamaları içerir ve böylece modülerlik uğruna performanstan ödün verilmemesini sağlar. Ayrıca, PyTorch ile sorunsuz bir şekilde entegre olur, böylece bloklarını mevcut modellere ekleyebilir, varsayılan dikkat katmanlarını değiştirebilir veya sıfırdan yeni mimariler oluşturabilirsiniz. xformers, eğitim, dağıtım ve bellek profili oluşturma araçları içerir.
Özellikler
- Modüler transformatör yapı taşları (dikkat, FFN, normlar, konum kodlamaları)
- Çeşitli etkili dikkat tiplerine (seyrek, yaklaşık, yerel) destek
- Optimize edilmiş GPU çekirdekleri ve yedek Python uygulamaları
- PyTorch modelleri ve eğitim döngüleriyle kusursuz entegrasyon
- Verim, bellek ve gecikmeyi karşılaştırmak için profil oluşturma ve kıyaslama araçları
- Dikkat türlerinin tek bir modelde karıştırılmasına yönelik destek (karma mimariler)
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/xformers.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
