fairseq2
v0.2.0
文件：穩定，每晚|安裝：Linux、macOS、Windows、從原始碼|貢獻：指南
fairseq2 是一個序列建模工具包，可讓研究人員和開發人員訓練用於翻譯、摘要、語言建模和其他內容生成任務的自訂模型。它也是 fairseq 的繼承者。
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對於最近的更改，您可以查看我們的更改日誌。
截至今天，fairseq2 中提供了以下模型：
fairseq2 也被各種外部項目使用，例如：
fairseq2 依賴 libsndfile，它可以透過大多數 Linux 發行版上的系統套件管理器安裝。對於基於 Ubuntu 的系統，運行：
sudo apt install libsndfile1同樣，在 Fedora 上，運行：
sudo dnf install libsndfile對於其他 Linux 發行版，請查閱其有關如何安裝軟體包的文檔。
若要在 Linux x86-64 上安裝 fairseq2，請執行：
pip install fairseq2此指令將安裝與 PyPI 上託管的 PyTorch 相容的 fairseq2 版本。
目前，我們不為基於 ARM 的系統（例如 Raspberry PI 或 NVIDIA Jetson）提供預先建置套件。請參閱從原始程式碼安裝以了解如何在這些系統上建置和安裝 fairseq2。
除了 PyPI 之外，fairseq2 還具有可用於 FAIR 套件儲存庫上託管的不同 PyTorch 和 CUDA 版本的預先建置套件。以下矩陣顯示了支援的組合。
| 公平序列2 | 火炬 | Python | 變體* | 拱 |
|---|---|---|---|---|
HEAD | 2.5.0 , 2.5.1 | >=3.10 ， <=3.12 | cpu , cu118 , cu121 , cu124 | x86_64 |
| >=3.10 ， <=3.12 | cpu , cu118 , cu121 , cu124 | x86_64 | |
| >=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 |
| >=3.10 ， <=3.12 | cpu , cu118 , cu121 , cu124 | x86_64 | |
| >=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 |
* cuXYZ 指 CUDA XY.Z（例如 cu118 表示 CUDA 11.8）
若要安裝特定組合，請先按照 pytorch.org 上所需 PyTorch 版本的安裝說明進行操作，然後使用以下命令（針對 PyTorch 2.5.1和變體cu124顯示）：
pip install fairseq2
--extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/pt2.5.1/cu124警告
fairseq2 依賴 PyTorch 的 C++ API，該 API 在版本之間沒有 API/ABI 相容性。這意味著您必須安裝與您的 PyTorch 版本完全相符的 fairseq2 變體。否則，您可能會遇到諸如進程立即崩潰或虛假段錯誤之類的問題。基於相同的原因，如果您升級 PyTorch 版本，您也必須升級 fairseq2 安裝。
對於 Linux，我們也在 FAIR 的軟體包儲存庫上託管夜間建置。支撐的變體與上面的變體中列出的相同。安裝所需的 PyTorch 版本後，您可以使用以下命令安裝對應的 nightly 軟體包（針對 PyTorch 2.5.1和變體cu124顯示）：
pip install fairseq2
--pre --extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/nightly/pt2.5.1/cu124fairseq2 依賴 libsndfile，可以透過 Homebrew 安裝：
brew install libsndfile若要在基於 ARM64（即 Apple 晶片）的 Mac 電腦上安裝 fairseq2，請執行：
pip install fairseq2此指令將安裝與 PyPI 上託管的 PyTorch 相容的 fairseq2 版本。
目前，我們不提供適用於基於 Intel 的 Mac 電腦的預先建置軟體包。請參閱從原始程式碼安裝以了解如何在 Intel 機器上建置和安裝 fairseq2。
除了 PyPI 之外，fairseq2 還具有可用於 FAIR 套件儲存庫上託管的不同 PyTorch 版本的預先建置套件。以下矩陣顯示了支援的組合。
| 公平序列2 | 火炬 | Python | 拱 |
|---|---|---|---|
0.3.0 | 2.5.1 | >=3.10 ， <=3.12 | arm64 |
若要安裝特定組合，請先按照 pytorch.org 上所需 PyTorch 版本的安裝說明進行操作，然後使用下列命令（針對 PyTorch 2.5.1顯示）：
pip install fairseq2
--extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/pt2.5.1/cpu警告
fairseq2 依賴 PyTorch 的 C++ API，該 API 在版本之間沒有 API/ABI 相容性。這意味著您必須安裝與您的 PyTorch 版本完全相符的 fairseq2 變體。否則，您可能會遇到諸如進程立即崩潰或虛假段錯誤之類的問題。基於相同的原因，如果您升級 PyTorch 版本，您也必須升級 fairseq2 安裝。
對於 macOS，我們還在 FAIR 的套件儲存庫上託管夜間建置。支撐的變體與上面的變體中列出的相同。安裝所需的 PyTorch 版本後，您可以使用下列指令安裝對應的 nightly 軟體套件（以 PyTorch 2.5.1為例）：
pip install fairseq2
--pre --extra-index-url https://fair.pkg.atmeta.com/fairseq2/whl/nightly/pt2.5.1/cpufairseq2 沒有對 Windows 的本機支持，並且在可預見的將來也沒有計劃支持它。但是，您可以透過適用於 Linux 的 Windows 子系統（又稱 WSL）以及 WSL 2 中引入的完整 CUDA 支援來使用 fairseq2。
請參閱此處。
我們始終歡迎對 fairseq2 做出貢獻！請參閱貢獻指南，了解如何格式化、測試和提交您的作品。
如果您在研究中使用 fairseq2 並希望參考它，請使用以下 BibTeX 條目。
@software{balioglu2023fairseq2,
author = {Can Balioglu},
title = {fairseq2},
url = {http://github.com/facebookresearch/fairseq2},
year = {2023},
}
該專案已獲得 MIT 許可，如 LICENSE 文件中所示。
