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Auteur Sujet: MLC@Home  (Lu 28988 fois)

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Hors ligne Maeda

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Réponse #150 le: 08 April 2021 à 22:09
C'est pour Arch, mais avec un assez gros fichier (ou disque) de swap :

Suspend to disk method saves the machine's state into swap space and completely powers off the machine. When the machine is powered on, the state is restored. Until then, there is zero power consumption.
Source wiki Arch


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Réponse #151 le: 08 April 2021 à 23:05
Merci pour le lien Maeda :jap:
Lirai ça à tête reposée.


Viendez chez nous, cause qu'on est les meilleur(e)s :D


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Réponse #152 le: 09 April 2021 à 10:21
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=189
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Cette semaine dans MLC@Home
Notes pour le 8 avril 2021
Un résumé hebdomadaire des nouvelles et des notes pour MLC@Home


Résumé
Beaucoup de choses se passent dans les coulisses ces dernières semaines. Tout d'abord, le serveur Discord est opérationnel, avec de belles discussions à partir de là. Nous avons également progressé sur la prochaine version du client, en faisant fonctionner les versions statiques pour les clients CPU sur amd64, armv7 et aarch64. Nous avons également commencé à travailler sur DS4, comme nous en avons parlé dans le dernier article de presse.

La grande nouvelle cette semaine est que l'atelier BOINC 2021 se déroule la semaine prochaine, le mercredi 14 avril, et MLC @ Home présentera à 14 h 10, heure de l'Est. Vous pouvez voir l'ordre du jour et plus d'informations sur le site Web principal ou sur notre fil de discussion local.

Nous avons de grands projets pour nos 15 minutes d'intervention. Nous considérons que c'est notre chance de présenter ce projet à un public beaucoup plus large. Non seulement nous donnerons une introduction à la science, mais nous publierons également le document sur arXiv mercredi et parlerons de certains des résultats, ainsi que de nos projets pour l'avenir. Rien de tout cela ne sera une surprise pour les gens ici, mais ceux qui ne suivent pas le projet auront la chance d'entendre ce que nous faisons et de nous juger sur nos mérites. La présentation sera enregistrée et publiée sur youtube et ici.

J'ai vraiment hâte de mercredi et j'espère que vous serez nombreux à nous rejoindre !

Autres nouvelles
 - Beaucoup de progrès sur DS3. Des progrès fantastiques, nous entrons dans la dernière ligne droite pour cela.
 - Le serveur Discord a des robots pour publier lorsque de nouveaux fils de discussion sont créés et surveillés
 - Aucune mise à jour sur le support Gridcoin.
 - Rappel : le client MLC est open source, et a une liste de problèmes sur gitlab . Si vous êtes un programmeur de data scientist et que vous souhaitez aider, n'hésitez pas à examiner les problèmes et à soumettre une pull request.

Aperçu de l'état du projet :
(notez que ces chiffres sont approximatifs)




Notes TWIM de la semaine dernière: 23 mars 2021

Merci encore à tous nos bénévoles !

- La page d'accueil des administrateurs MLC@Home : https://www.mlcathome.org/
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Réponse #153 le: 11 April 2021 à 18:27
 :hello:
Au sujet de ce projet, quelqu'un maitrise ?
Sur GPU (nVidia) environ 12 à 13 % de charge (GTX1080)
Et surtout durée de calcul idem CPU, donc très très long.
Au vu des stats de certains, il doit y avoir des app 'améliorées', mais où ?
 :jap: :hello:

 
13800346^131072+1   935,840 (decimal)   2019-01-27 Generalized Fermat Prime Search


Hors ligne franky82

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Réponse #154 le: 22 April 2021 à 15:12
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=192
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Cette semaine dans MLC@Home
Notes pour le 22 avril 2021
Un résumé hebdomadaire des nouvelles et des notes pour MLC@Home


Résumé
Ces dernières semaines ont été très chargées pour MLC@Home !

Le 14/04/2021, MLC a fait une présentation à l'atelier BOINC 2021. Les diapositives sont disponibles ici. La vidéo de la présentation sera publiée sous peu sur Youtube. Le 21/04/2021, nous avons participé au deuxième jour de l'atelier en tant que membre d'un panel sur la pratique de l'IA (intelligence artificielle) / ML (Machine Learning) en utilisant BOINC. Des vidéos à ce sujet devraient également être publiées sous peu. Il était clair que l'utilisation de BOINC pour IA / ML suscitait beaucoup d'intérêt, et il est également clair que MLC est à la pointe de cet intérêt.

Plus important encore, MLC@Home a publié aujourd'hui le premier article basé sur le jeu de données MLDS calculé par nos bénévoles !
MLDS: un ensemble de données pour l'analyse de l'espace de poids des réseaux de neurones

Dans cet article, nous montrons un regroupement significatif dans l'espace de poids pour les réseaux qui sont formés sur les mêmes données. Comme toute bonne science, ces résultats préliminaires déclenchent autant de nouvelles questions que de réponses.

Dans l'ensemble, alors que nous continuons à travailler sur DS4, il y a beaucoup de grandes choses en cours pour l'avenir de MLC. Merci encore pour le soutien que vous avez montré à MLC, et nous espérons continuer à gagner votre soutien à mesure que nous avançons.

Autres nouvelles
 - Beaucoup de progrès sur DS3, nous avons terminés à 75%. C'est agréable de voir du vert apparaître sur le tableau de bord.
 - Nous avons commencé à diffuser en direct certaines sessions de codage sur le serveur Discord alors que nous travaillons sur la prise en charge de DS4.
 - Rappel : le client MLC est open source et a une liste de questions/problèmes sur gitlab. Si vous êtes un programmeur ou un spécialiste des données et que vous souhaitez aider, n'hésitez pas à examiner les problèmes et à soumettre une requête.

Aperçu de l'état du projet :
(notez que ces chiffres sont approximatifs)




Notes TWIM de la semaine dernière: 8 mars 2021

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Hors ligne JeromeC

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Réponse #155 le: 22 April 2021 à 17:07
Super ce projet comment il est animé et comment il communique quand même ! Un cas d'école !!

Merci Franky, vas-y, etc. :D

A quoi bon prendre la vie au sérieux, puisque de toute façon nous n’en sortirons pas vivants ? (Alphonse Allais)



Hors ligne fzs600

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Réponse #156 le: 22 April 2021 à 18:00
Super ce projet comment il est animé et comment il communique quand même ! Un cas d'école !!

Merci Franky, vas-y, etc. :D
:+1:


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Hors ligne [AF] Kalianthys

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Réponse #157 le: 22 April 2021 à 19:46
J'ai un problème avec ce projet quand le crunche en GPU. Mes tâches ne se terminent jamais. Testé avec des cartes de générations différentes GTX1650 et RTX3090. A chaque fois je suis obliger de les abandonner.

Tout va bien en CPU.

Suis-je le seul ?
Avez-vous une idée ?

Kali.





cougarpelardou

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Réponse #158 le: 23 April 2021 à 12:16
C'est récent ? Il y a une semaine j'en ai crunché sans problème avec une GTX1660



Hors ligne Arkhenia

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Réponse #159 le: 23 April 2021 à 13:25
 :kookoo:

Je n'en fais lus depuis 15 jours passage sur PG et SRBase) mais je crunche en GPU sur MLC sans problème avec une GTX 1050 et une GTX 1650

A l'occasion je testerais de nouveau pour voir ce que cela donne

 :kookoo:



Hors ligne franky82

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Réponse #160 le: 02 May 2021 à 19:54
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=199
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Cette semaine dans MLC@Home
Notes pour le 1er mai 2021
Un résumé hebdomadaire des nouvelles et des notes pour MLC@Home


Résumé
Une mise à jour attendue cette semaine.

Tout d'abord, nous avons eu un petit problème de serveur ce matin, 1er mai, et nous sommes restés en panne pendant environ 10 heures jusqu'à ce qu'il soit résolu. Aucune donnée n'a été perdue et nous avons pu redémarrer sans autre problème, bien que certaines UT aient pu être marqués comme invalides en raison de l'état instable du système lors de sa panne, nous examinons cela pour le moment. C'est le premier temps d'arrêt imprévu depuis longtemps. Heureusement, nous avons été très stables depuis le passage au nouveau serveur l'année dernière.

Deuxièmement, grâce à un utilisateur astucieux, nous avons remarqué une tendance dans les nouvelles distributions Linux qui affectent les clients MLC (ainsi que d'autres comme Einstein@Home et LHC). Certaines distributions utilisent les capacités de sandboxing de systemd pour empêcher le client BOINC et toutes les applications de projet d'interagir avec le reste du système pour des raisons de sécurité. Malheureusement, les clients basés sur appimage de MLC utilisent / tmp, qui est maintenant limité dans le cadre de cette nouvelle politique. Nous avons identifié cela comme un problème avec Ubuntu 21.04 et Gentoo, et peut devenir un problème plus tard pour d'autres distributions basées sur systemd. Pour l'instant, une solution de contournement est répertoriée dans nos forums https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=198 . La prochaine mise à jour du client supprimera le support appimage et ne sera donc pas affectée par le problème à l'avenir.

Nous avons également passé du temps à travailler sur le client ROCm et à le faire fonctionner avec Radeon VII ainsi qu'avec la carte graphique VEGA. Malheureusement, le client actuel vous oblige à installer rocm-3.9.0 sur votre système.

En parlant de la prochaine version du client, le support DS4 est implémenté et fonctionne, nous espérons donc déployer le nouveau client CPU avec quelques UT de test la semaine prochaine. Les fonctionnalités incluent la prise en charge de CNN (DS4), la liaison statique, (plus d'appimage!), Et quelques corrections mineures.

Autres nouvelles
 - Beaucoup de progrès sur DS3, nous avons terminé à environ 80%. C'est agréable de voir du vert apparaître sur le tableau de bord.
 - Nous avons participé aux semaines 2 et 3 de l'atelier BOINC, et nous attendons avec impatience que l'atelier publie les vidéos bientôt.
 - Nous recherchons des conférences / ateliers pour soumettre notre article publié.
 - Rappel : le client MLC est open source, et a une liste de problèmes sur gitlab . Si vous êtes un programmeur ou un data scientist et que vous souhaitez aider, n'hésitez pas à examiner les problèmes et à soumettre une requête.

Aperçu de l'état du projet :
(notez que ces chiffres sont approximatifs)




Notes TWIM de la semaine dernière: 22 avril 2021

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Réponse #161 le: 17 May 2021 à 07:12
New client testing has started
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=201&postid=1198
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Nous avons publié une nouvelle version du client CPU linux (avec support DS4) dans le canal mldstest.

C'est le plus grand changement dans la façon dont le client est construit et exécuté depuis le début du projet, donc nous nous attendons à un peu de chaos. Nous avons déjà rencontré un problème où l'application fonctionne bien en mode autonome, mais se bloque lors du chargement du jeu de données lorsqu'elle est exécutée sous le client boinc. Il faut donc s'attendre à des problèmes sur le canal de test au cours des prochains jours, le temps que nous résolvions ces problèmes.

Voici les changements significatifs :

* Support DS4 (CNN)
* Plus d'appimage, à la place nous avons un binaire lié statiquement. Donc un seul fichier à télécharger
* Testé en standalone pour fonctionner sur CentOS 7 (nouveau), ubuntu 21.04, 20.04, 16.04, et debian 10 et 11, sur AMD et Intel.
* Compile HDF5, OpenBLAS, et PyTorch directement dans le binaire.
* Mise à jour vers PyTorch v1.8.

Et beaucoup d'autres petites corrections/changements pour supporter DS4. Cela devrait nous permettre d'être prêts pour de nombreux mois à venir, alors s'il vous plaît soyez indulgents avec nous pendant que nous réglons les problèmes maintenant.

Les clients GPU, Windows et ARM suivront dès que le client CPU linux de base fonctionnera.

Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite)


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Réponse #162 le: 17 May 2021 à 07:13
 :/
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   17 May 2021, 4:45:53 UTC    17 May 2021, 4:47:25 UTC    Erreur lors des calculs    4.19    0.00    ---    Machine Learning Dataset Generator (test) v9.89
x86_64-pc-linux-gnu


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Réponse #163 le: 09 June 2021 à 09:30
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=203
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Cette semaine Ce mois-ci dans MLC@Home
Notes pour le 8 juin 2021
Un résumé mensuel des nouvelles et des notes pour MLC@Home


Résumé
Les mises à jour sont arrivées lentement ces derniers mois, depuis la présentation à l'atelier BOINC et la publication de notre article initial, alors que nous ajustons personnellement (heureusement !) les débuts d'une vie post-pandémique. Le travail, la vie de famille et tout change pour beaucoup d'entre nous, et nous essayons toujours de comprendre la nouvelle normalité. Pour cette raison, à l'avenir, ces mises à jour seront mensuelles car elles prennent un peu de temps à assembler et nous ne parvenons pas à les sortir chaque semaine depuis un certain temps maintenant de toute façon. Et voici en espérant que tous nos volontaires du monde entier se trouvent dans une zone où eux aussi peuvent commencer à dépasser le pire de la pandémie.

Mais cela ne veut pas dire que le projet est en sommeil !

DS1/DS2/DS3 sont tous en voie d'achèvement, en particulier DS3 qui se situe à 97%. Nous parlons de DS4 depuis des mois et le code est prêt pour des tests plus importants. Malheureusement, nous avons déployé un client de test il y a quelques semaines qui a lamentablement échoué, en raison d'une incompatibilité entre PyTorch et l'API BOINC native. il existe un moyen de contourner cela, mais cela nécessite plus de développement et un changement dans la façon dont les UT sont spécifiées, et nous y travaillons depuis. Nous devrions être prêts d'un jour à l'autre, mais cela a été plus compliqué que nous ne le pensions donc nous ne pouvons pas vous donner de délai. Mais nous savons que nous devons l'avoir disponible dès que les UT DS3 seront épuisées.

Certains des autres avantages du nouveau client sont qu'il est lié de manière statique, ce qui simplifie considérablement le déploiement. Le temps de développement supplémentaire nous a également permis d'apporter un changement pour nous rendre plus robustes aux NaN, ce qui devrait réduire le nombre d'erreurs de validation sur le système.

Un autre nouveau problème est que la partition de données manque d'espace sur le serveur. DS3 prend le contrôle de 4 To ! Merci à tous nos bénévoles ! Nous avons déplacé certaines choses pour faire un peu d'espace afin que tout fonctionne encore pour le moment. Nous avons reçu un nouveau stockage aujourd'hui et nous aurons besoin d'un temps d'arrêt pour l'installer. Cela ne devrait pas prendre plus de quelques minutes, nous allons donc le faire dans le courant de la semaine prochaine.

Alors, restez à l'écoute, le mois prochain sera intéressant pour MLC@Home.

Autres nouvelles
 - DS1/DS2 continue à un rythme lent. Il continuera en arrière-plan jusqu'à ce que nous ayons 10 000 échantillons de chaque.
 - Nous travaillons à maintenir le document à jour et à l'étoffer un peu plus.
 - Nous envisageons également un ensemble de travaux légèrement nouveau au-delà de la génération d'ensembles de données, donc j'espère que MLDS ne sera pas le seul projet à l'avenir.
 - Rappel : le client MLC est open source, et dispose d'une liste de problèmes sur gitlab . Si vous êtes un programmeur ou un scientifique des données et que vous souhaitez aider, n'hésitez pas à examiner les problèmes et à soumettre une demande d'extraction.

Aperçu de l'état du projet :
(notez que ces chiffres sont approximatifs)




Notes TWIM de la semaine dernière: 1er mai 2021

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Réponse #164 le: 09 June 2021 à 10:02
:jap:

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Réponse #165 le: 02 July 2021 à 10:29
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=212
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Ce mois-ci dans MLC@Home
Notes pour le 1er juillet 2021
Un résumé mensuel des nouvelles et des notes pour MLC@Home


Résumé

Joyeux premier anniversaire à MLC@Home ! Ce projet a été mis en ligne le 1er juillet 2020 et a fait son chemin assez rapidement dans la communauté BOINC. Nous sommes restés concentrés sur notre objectif, qui est d'ouvrir la boîte noire des réseaux de neurones pour expliquer pourquoi ils font les choix qu'ils font. C'est tellement important que l'apprentissage automatique imprègne de plus en plus notre vie quotidienne ; des voitures autonomes aux décisions bancaires et aux diagnostics médicaux. Nous avons besoin de recherches pour comprendre comment éviter les biais de ces systèmes.

Nous sommes également le premier, et à ce jour le seul, projet public BOINC axé sur l'apprentissage automatique. Cela signifie que bien que nous puissions tirer parti du cadre BOINC pour la gestion des tâches, nous devons créer la plupart de l'infrastructure client ML à partir de zéro. Cela n'a pas toujours été facile, mais nous avons accompli tant de choses au cours de la dernière année malgré tout.

Au cours de la dernière année, nous avons :
 - Contributions reçues de plus de 2500+ bénévoles et de 9200+ hôtes
 - Traitement de plus de 3,4 millions d' unités de travail BOINC
 - Formation de plus de 1,1 million de réseaux de neurones pour l'analyse de 3 ensembles de données différents, les plus grands ensembles de données de leur genre
 - Généré plus de 4,3 To de données pour l'analyse
 - Publication d'un article académique (d'autres à venir..)
 - Présenté au Workshop BOINC 2021
 - Publication de 47 versions client ciblant 3 architectures CPU différentes, 2 architectures GPU et plusieurs versions de Windows et Linux.
 - Dépassé le serveur initial au cours des premiers mois !

Je suis submergé par notre communauté et ce que nous avons accompli ensemble. Nous avons déjà montré que les réseaux entraînés avec les mêmes données se regroupent dans l'espace de poids, malgré le caractère aléatoire associé à l'entraînement des réseaux de neurones. Nous avons également montré que nous pouvons utiliser ce clustering pour détecter les réseaux formés avec des données empoisonnées par rapport à des données propres, une découverte importante sur le terrain.

Mais il y a encore tellement à faire ! Alors que nous voulons reconnaître et célébrer ce que nous avons accompli ensemble jusqu'à présent, regardons également vers l'avenir et fixons-nous quelques objectifs lâches pour la prochaine année de MLC@Home :

- MLDS continuera à court terme !
DS4 est (presque) prêt et étend l'ensemble de données pour inclure les types de réseau CNN ainsi que les RNN utilisés dans DS1-3. DS5 variera probablement légèrement la forme et la taille de chaque réseau pour voir si le clustering se produit toujours lorsque la forme varie. Le futur travail MLDS au-delà de DS5 est à déterminer, mais nous nous attendons à ce qu'il y ait beaucoup de WU DS4/DS5 pendant de nombreux mois à venir. Nous prévoyons de mettre à jour le document avec les dernières séries au cours du mois prochain.

- Nous aimerions nous développer au-delà du MLDS !
Nous sommes le premier projet à faire du ML à l'échelle de BOINC. Nous aimerions nous étendre pour soutenir d'autres domaines de recherche et nous engager à mettre en ligne au moins un autre projet de ML au cours de la prochaine année. Veuillez nous contacter si vous êtes un chercheur intéressé à travailler avec la plateforme !

- Nous devons améliorer l'aspect technique du projet
Du client prenant en charge les GPU AMD et OSX à l'optimisation de l'utilisation des cartes graphiques à un meilleur processus de validation pour les WU, il existe une longue liste de problèmes techniques que nous aimerions résoudre, et que nous n'avons pas fait si efficacement au cours des trois derniers mois. Nous arrivons également à des cas particuliers de la pile logicielle BOINC qui sont difficiles à contourner. Si vous êtes un développeur et que vous souhaitez aider, nous serions heureux de recevoir votre assistance.

- Nous aimerions améliorer la sensibilisation
Pour impliquer davantage de personnes, nous aimerions produire quelques courtes vidéos sur le projet, ce que nous avons trouvé et comment les autres peuvent aider. Ceux-ci doivent être courts, facilement accessibles et faciles à partager. Nous aimerions en produire au moins un dans les 6 prochains mois.

Ce sont des objectifs lâches mais qui devraient vous donner une idée de ce sur quoi nous concentrons nos efforts pour l'année prochaine. Si vous avez d'autres idées, veuillez les partager ci-dessous ou sur Discord.

Merci encore pour votre soutien à MLC@Home, et voici encore de nombreuses années de recherche fructueuse et importante dans un domaine important.


Autres nouvelles

 - DS3 est presque complet (juste quelques 130+ derniers ruissellements !). Je considère DS3 comme l'ensemble de données le plus important et j'ai hâte d'effectuer notre analyse sur l'ensemble !
 - À partir de maintenant, nous allons exploser les WU DS1 (puis DS2) dans les files d'attente GPU et CPU jusqu'à ce que cela se termine et/ou jusqu'à ce que DS4 soit prêt. Nous essaierons de les faire franchir le pas dès que possible.
 - Quelques nouvelles amusantes! Tankbuster, utilisateur de MLC Discord, a mis à jour le graphique de notre bannière ! Voir la bannière mise à jour sur les pages du projet et d'accueil !
 - Encore plus excitant, Tankbuster a créé un prototype d'application graphique pour MLC@Home ! Vous pouvez voir des maquettes et des vidéos et suivre la discussion sur le serveur MLC Discord (lien en bas).

 - Rappel : le client MLC est open source, et dispose d'une liste de problèmes sur gitlab . Si vous êtes un programmeur ou un scientifique des données et que vous souhaitez aider, n'hésitez pas à examiner les problèmes et à soumettre une demande d'extraction.


Aperçu de l'état du projet :
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Notes TWIM de la semaine dernière: 8 juin 2021

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« Modifié: 09 July 2021 à 22:14 par franky82 »

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Réponse #166 le: 02 July 2021 à 15:58
Très honnêtement celui-ci mérite amplement un article portail !

Merci Franky !

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Réponse #167 le: 02 July 2021 à 16:40
Très honnêtement celui-ci mérite amplement un article portail !

Je veux bien mais il n'y a pas, sur le portail, de rubrique dans les actualités hors astronomie, biologie, écologie, mathématiques, physique-chimie.
Et celui-ci ne rentre dans aucune des catégories.
Il faudrait créer une rubrique "autres projets" ou "multi-catégories", peut-être !?

[pour WCG, qui est multi-projets, il y a des projets biologie et écologie, où je poste des traductions d'articles...]

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Réponse #168 le: 02 July 2021 à 18:54
Ben c'est comme sur le fofo non ? ici on est dans multi-catégorie présentement tout de suite, donc je suggère de faire pareil :)

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Réponse #169 le: 02 July 2021 à 19:13
Ben non, ce n'est pas tout à fait pareil...
Je peux créer des articles mais je ne peux pas créer une rubrique/sous-menu !

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Réponse #170 le: 03 July 2021 à 11:19
Ah j'avais pas compris que y'avait pas de catégorie multi-catégorie en effet ! bon soit tu peux / sais la créer, et/ou tu sais qui peut / sait le faire, soit à court-terme tu publies dans maths par exemple ? mieux que rien.

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Réponse #171 le: 08 July 2021 à 22:48
Donc du coup tu veux pas publier ta super traduction ?

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Réponse #172 le: 09 July 2021 à 09:44
A vrai dire, je l'avais "un peu" oubliée...  :desole:
Je verrai ça demain (je suis absent aujourd'hui).

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Réponse #173 le: 09 July 2021 à 22:06
Finalement, j'ai pu le "copier" ce soir et le mettre (en page d'accueil) sur le portail :
https://www.boinc-af.org/mlc-home-mise-%C3%A0-jour-de-juillet.html
 :coffeetime:

Mon site : Photo de bière
 



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Réponse #174 le: 09 July 2021 à 22:12
 :jap:
Petite erreur de frappe ici :
Publication de 47 versions client ciblant 3 architectures CPU différentes, 2 architectures GPU et plusieurs versions de Windows et Liunx.