fairseq2
v0.2.0
التوثيق: مستقر، ليلي | التثبيت: Linux، macOS، Windows، من المصدر | المساهمة: المبادئ التوجيهية
fairseq2 عبارة عن مجموعة أدوات لنمذجة التسلسل تسمح للباحثين والمطورين بتدريب نماذج مخصصة للترجمة والتلخيص ونمذجة اللغة ومهام إنشاء المحتوى الأخرى. وهو أيضًا خليفة fairseq.
قم بزيارة موقع التوثيق الخاص بنا.
للاطلاع على التغييرات الأخيرة، يمكنك الاطلاع على سجل التغييرات الخاص بنا.
اعتبارًا من اليوم، تتوفر الموديلات التالية في fairseq2:
يتم استخدام fairseq2 أيضًا في العديد من المشاريع الخارجية مثل:
يعتمد fairseq2 على ملف libsndfile، والذي يمكن تثبيته عبر مدير حزم النظام على معظم توزيعات Linux. بالنسبة للأنظمة المعتمدة على Ubuntu، قم بتشغيل:
sudo apt install libsndfile1وبالمثل، على فيدورا، قم بتشغيل:
sudo dnf install libsndfileبالنسبة لتوزيعات Linux الأخرى، يرجى الرجوع إلى وثائقها حول كيفية تثبيت الحزم.
لتثبيت fairseq2 على Linux x86-64، قم بتشغيل:
pip install fairseq2سيقوم هذا الأمر بتثبيت إصدار fairseq2 المتوافق مع PyTorch المستضاف على PyPI.
في الوقت الحالي، لا نقدم حزمة معدة مسبقًا للأنظمة المستندة إلى ARM مثل Raspberry PI أو NVIDIA Jetson. يرجى الرجوع إلى التثبيت من المصدر لمعرفة كيفية إنشاء وتثبيت fairseq2 على تلك الأنظمة.
إلى جانب PyPI، لدى fairseq2 أيضًا حزم معدة مسبقًا متاحة لإصدارات PyTorch وCUDA المختلفة المستضافة على مستودع حزم FAIR. توضح المصفوفة التالية المجموعات المدعومة.
| fairseq2 | باي تورش | بايثون | البديل* | قوس |
|---|---|---|---|---|
HEAD | 2.5.0 ، 2.5.1 | >=3.10 , <=3.12 | cpu ، cu118 ، cu121 ، cu124 | x86_64 |
2.4.0 , 2.4.1 | >=3.10 , <=3.12 | cpu ، cu118 ، cu121 ، cu124 | x86_64 | |
2.3.0 , 2.3.1 | >=3.10 , <=3.12 | cpu ، cu118 ، cu121 | x86_64 | |
0.3.0 | 2.5.0 ، 2.5.1 | >=3.10 , <=3.12 | cpu ، cu118 ، cu121 ، cu124 | x86_64 |
2.4.0 , 2.4.1 | >=3.10 , <=3.12 | cpu ، cu118 ، cu121 ، cu124 | x86_64 | |
2.3.0 , 2.3.1 | >=3.10 , <=3.12 | cpu ، cu118 ، cu121 | x86_64 | |
0.2.0 | 2.1.1 | >=3.8 , <=3.11 | cpu ، cu118 ، cu121 | x86_64 |
2.0.1 | >=3.8 , <=3.11 | cpu ، cu117 ، cu118 | x86_64 | |
1.13.1 | >=3.8 , <=3.10 | cpu ، cu116 | x86_64 |
* يشير cuXYZ إلى CUDA XY.Z (على سبيل المثال cu118 يعني CUDA 11.8)
لتثبيت مجموعة محددة، اتبع أولاً تعليمات التثبيت على pytorch.org للحصول على إصدار PyTorch المطلوب، ثم استخدم الأمر التالي (الموضح في PyTorch 2.5.1 والمتغير cu124 ):
pip install fairseq2
--extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/pt2.5.1/cu124تحذير
يعتمد fairseq2 على واجهة برمجة تطبيقات C++ الخاصة بـ PyTorch والتي لا تحتوي على توافق API/ABI بين الإصدارات. هذا يعني أنه يتعين عليك تثبيت متغير fairseq2 الذي يتطابق تمامًا مع إصدار PyTorch الخاص بك . بخلاف ذلك، قد تواجه مشكلات مثل أعطال العملية الفورية أو الأخطاء الزائفة. لنفس السبب، إذا قمت بترقية إصدار PyTorch الخاص بك، فيجب عليك أيضًا ترقية تثبيت fairseq2 الخاص بك.
بالنسبة لنظام التشغيل Linux، نستضيف أيضًا إصدارات ليلية على مستودع حزم FAIR. المتغيرات المدعومة مماثلة لتلك المذكورة في المتغيرات أعلاه. بمجرد تثبيت إصدار PyTorch المطلوب، يمكنك استخدام الأمر التالي لتثبيت الحزمة الليلية المقابلة (الموضحة في PyTorch 2.5.1 والمتغير cu124 ):
pip install fairseq2
--pre --extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/nightly/pt2.5.1/cu124يعتمد fairseq2 على ملف libsndfile، والذي يمكن تثبيته عبر Homebrew:
brew install libsndfileلتثبيت fairseq2 على أجهزة كمبيوتر Mac المستندة إلى ARM64 (أي Apple silicon)، قم بتشغيل:
pip install fairseq2سيقوم هذا الأمر بتثبيت إصدار fairseq2 المتوافق مع PyTorch المستضاف على PyPI.
في الوقت الحالي، لا نقدم حزمة معدة مسبقًا لأجهزة كمبيوتر Mac المستندة إلى Intel. يرجى الرجوع إلى التثبيت من المصدر لمعرفة كيفية إنشاء fairseq2 وتثبيته على أجهزة Intel.
إلى جانب PyPI، لدى fairseq2 أيضًا حزم معدة مسبقًا متاحة لإصدارات PyTorch المختلفة المستضافة على مستودع حزم FAIR. توضح المصفوفة التالية المجموعات المدعومة.
| fairseq2 | باي تورش | بايثون | قوس |
|---|---|---|---|
0.3.0 | 2.5.1 | >=3.10 , <=3.12 | arm64 |
لتثبيت مجموعة معينة، اتبع أولاً تعليمات التثبيت على pytorch.org للحصول على إصدار PyTorch المطلوب، ثم استخدم الأمر التالي (الموضح في PyTorch 2.5.1 ):
pip install fairseq2
--extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/pt2.5.1/cpuتحذير
يعتمد fairseq2 على واجهة برمجة تطبيقات C++ الخاصة بـ PyTorch والتي لا تحتوي على توافق API/ABI بين الإصدارات. هذا يعني أنه يتعين عليك تثبيت متغير fairseq2 الذي يتطابق تمامًا مع إصدار PyTorch الخاص بك . بخلاف ذلك، قد تواجه مشكلات مثل أعطال العملية الفورية أو الأخطاء الزائفة. لنفس السبب، إذا قمت بترقية إصدار PyTorch الخاص بك، فيجب عليك أيضًا ترقية تثبيت fairseq2 الخاص بك.
بالنسبة لنظام التشغيل macOS، نستضيف أيضًا إصدارات ليلية على مستودع حزم FAIR. المتغيرات المدعومة مماثلة لتلك المذكورة في المتغيرات أعلاه. بمجرد تثبيت إصدار PyTorch المطلوب، يمكنك استخدام الأمر التالي لتثبيت الحزمة الليلية المقابلة (الموضحة في PyTorch 2.5.1 ):
pip install fairseq2
--pre --extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/nightly/pt2.5.1/cpuلا يتمتع fairseq2 بدعم أصلي لنظام التشغيل Windows ولا توجد خطط لدعمه في المستقبل المنظور. ومع ذلك، يمكنك استخدام fairseq2 عبر نظام Windows الفرعي لنظام Linux (المعروف أيضًا باسم WSL) إلى جانب دعم CUDA الكامل المقدم في WSL 2. يرجى اتباع الإرشادات الموجودة في قسم التثبيت على Linux للتثبيت المستند إلى WSL.
انظر هنا.
نحن نرحب دائمًا بالمساهمات في fairseq2! يرجى الرجوع إلى إرشادات المساهمة لمعرفة كيفية تنسيق عملك واختباره وإرساله.
إذا كنت تستخدم fairseq2 في بحثك وترغب في الرجوع إليه، فيرجى استخدام إدخال BibTeX التالي.
@software{balioglu2023fairseq2,
author = {Can Balioglu},
title = {fairseq2},
url = {http://github.com/facebookresearch/fairseq2},
year = {2023},
}
هذا المشروع مرخص من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، كما هو موجود في ملف الترخيص.
