perceiver-io
A PyTorch implementation of Perceiver, Perceiver IO and Perceiver AR with PyTorch Lightning scripts for distributed training
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최종 버전 다운로드 (.zip)- ci_install-pkg.yml
- ci_testing.yml
- docker.yml
- library-design-small.jpg
- library-design.jpg
- optical-flow.gif
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- perceiver-io.png
- perceiver.png
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- small-perceiver-io.png
- small-perceiver.png
- building-blocks.md
- dataset-preproc.md
- docker-image.md
- library-design.md
- model-construction.md
- pretrained-models.md
- training-examples.md
- approach_1.csv
- approach_2.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-1_version_0-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-1_version_1-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-1_version_2-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2a_version_0-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2a_version_1-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2a_version_2-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2a_version_3-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2a_version_4-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2b_version_0-tag-val_loss.csv
- run-logs-0.8.0_scaling-2b_version_1-tag-val_loss.csv
- perceiver-ar.png
- __init__.py
- flops.py
- laws.py
- __init__.py
- article.ipynb
- article.py
- train.md
- train.py
- update.md
- __init__.py
- prep.sh
- train.py
- train.sh
- train_fsdp.sh
- train.py
- train.sh
- valid.sh
- prep.sh
- train.py
- train.sh
- prep.sh
- train.py
- train.sh
- prep.sh
- train.py
- train.sh
- prep.sh
- train_all.py
- train_all.sh
- train_dec.py
- train_dec.sh
- valid_all.sh
- valid_dec.sh
- __init__.py
- download_checkpoints.sh
- __init__.py
- convert.py
- inference.ipynb
- __init__.py
- giantmidi_piano.py
- maestro_v3.py
- midi_processor.py
- symbolic.py
- utils.py
- __init__.py
- bookcorpus.py
- bookcorpusopen.py
- c4.py
- collator.py
- common.py
- enwik8.py
- imdb.py
- utils.py
- wikipedia.py
- wikitext.py
- __init__.py
- common.py
- imagenet.py
- mnist.py
- optical_flow.py
- video_utils.py
- __init__.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- lightning.py
- __init__.py
- __init__.py
- adapter.py
- classifier.py
- config.py
- huggingface.py
- lightning.py
- modules.py
- position.py
- utils.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- lightning.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- lightning.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- lightning.py
- utils.py
- __init__.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- lightning.py
- __init__.py
- backend.py
- huggingface.py
- __init__.py
- __init__.py
- __init__.py
- preproc.py
- symbolic.py
- __init__.py
- classifier.py
- clm.py
- clm_fsdp.py
- mlm.py
- preproc.py
- __init__.py
- image_classifier.py
- __init__.py
- cli.py
- lrs.py
- trainer.yaml
- __init__.py
- audio_prompt_1.mid
- causal_language_model_generate_test.py
- causal_language_model_pipeline_test.py
- conftest.py
- image_classifier_convert_test.py
- image_classifier_mnist_test.py
- kv_cache_test.py
- mask_filler_test.py
- masked_language_model_convert_test.py
- masked_language_model_filler_test.py
- optical_flow_pipeline_test.py
- optical_flow_test.py
- symbolic_audio_model_generate_test.py
- symbolic_audio_model_pipeline_test.py
- text_classifier_imdb_test.py
- text_classifier_test.py
- text_data_module_test.py
- utils.py
- .dockerignore
- .gitattributes
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- CITATION.cff
- Dockerfile
- environment.yml
- LICENSE
- poetry.lock
- pyproject.toml
- README.md
- tasks.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/krasserm/perceiver-io
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd perceiver-io
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install perceiver-io[text,vision,audio]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker pull ghcr.io/krasserm/perceiver-io:latest
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install perceiver-io[text,vision,audio]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
poetry install --all-extras
pyproject.toml에 명시된 라이브러리를 설치합니다.
poetry install --all-extras --with examples
pyproject.toml에 명시된 라이브러리를 설치합니다.
python -m perceiver.scripts.vision.image_classifier fit \
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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