fairseq是Facebook AI研究院发布的一个序列到序列的学习工具,它的原作者(排名不分先后)是Sergey Edunov、Myle Ott和Sam Gross。该工具包能实现 Convolutional Sequence to Sequence Learning (地址:https://arxiv.org/abs/1705.03122)中描述的全卷积模型,并能在一台机器上进行多GPU训练,也能在CPU和GPU上快速产生束...
今天开源的是一个PyTorch版本的fairseq。这个重新实现的原作者是Sergey Edunov，Myle Ott和Sam Gross。该工具包实现了 Convolutional Sequence to Sequence Learning（https://arxiv.org/abs/1705.03122）中描述的完全卷积模型（fully convolutional model），在单个机器上实现多GPU训练，并在CPU和GPU上实现快速 beam sea...
CPU和GPU的快速生成基于多个搜索算法的实现: 柱型搜索 多样化柱型搜索 抽样(无约束,top-k和top-p/nucleus) 词法约束译码(Post & Vilar, 2018) 梯度堆积可以在单个GPU上完成大量的小块训练 混合精度训练 (基于英伟达张量内核,可以用更少的GPU进行更快速的训练) 可拓展:注册新模型,测量规范,任务,优化器以及学习...
fairseq是Facebook AI研究院发布的一个序列到序列的学习工具,它的原作者(排名不分先后)是Sergey Edunov、Myle Ott和Sam Gross。该工具包能实现Convolutional Sequence to Sequence Learning(地址:https://arxiv.org/abs/1705.03122)中描述的全卷积模型,并能在一台机器上进行多GPU训练,也能在CPU和GPU上快速产生束搜...
该工具包能实现Convolutional Sequence to Sequence Learning(地址:https://arxiv.org/abs/1705.03122)中描述的全卷积模型,并能在一台机器上进行多GPU训练,也能在CPU和GPU上快速产生束搜索(beam search)。在开源的数据中,他们提供了英译法和英译德的预训练模型。
该工具包能实现Convolutional Sequence to Sequence Learning(地址:https://arxiv.org/abs/1705.03122)中描述的全卷积模型,并能在一台机器上进行多GPU训练,也能在CPU和GPU上快速产生束搜索(beamsearch)。在开源的数据中,他们提供了英译法和英译德的预训练模型。
该工具包实现了 Convolutional Sequence to Sequence Learning(https://arxiv.org/abs/1705.03122)中描述的完全卷积模型(fully convolutional model),在单个机器上实现多GPU训练,并在CPU和GPU上实现快速 beam search 生成。我们提供英语到法语和英语到德...
fast generation on both CPU and GPU with multiple search algorithms implemented: beam search Diverse Beam Search (Vijayakumar et al., 2016) sampling (unconstrained, top-k and top-p/nucleus) large mini-batch training even on a single GPU via delayed updates mixed precision training (trains fast...
layer = checkpoint_wrapper(layer, offload_to_cpu=offload_to_cpu) layer = fsdp_wrap(layer, min_num_params=1e8) return layer 这个就是构建layer层的方法,先初始化一个编码层,这个checkpoint_wrapper这个就是节省GPU的很麻烦,服务器GPU够用,八辈子没打过的富宇仗,下面的fsdp_wrap这个就是个加速的,不用...
offloading parameters to CPU We also providepre-trained models for translation and language modelingwith a convenienttorch.hubinterface: en2de = torch.hub.load('pytorch/fairseq','transformer.wmt19.en-de.single_model') en2de.translate('Hello world', beam=5)# 'Hallo Welt' ...