Auteur Sujet: MLC@Home  (Lu 9893 fois)

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fzs600

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Re : Re : MLC@Home
« Réponse #200 le: 18 April 2022 à 15:14 »
Pas très clair cette histoire, je comprends pas ce qu'ils entendent pas "génération de travail incohérent".
Je comprend :  "génération de travail intermittent"
Mais je peux me tromper.  :kookoo:

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Re : MLC@Home
« Réponse #201 le: 18 April 2022 à 15:22 »
 :kookoo:
Je comprends comme ça également, merci fzs. :jap:

PC ; GNU/Linux ubuntu-mate 20.04 LTS (focal) - AMD FX8350 x8 - 32Go DDR3 - GTX 1060 et GTX 1080 Ti
Raspberry Pi : RaspBian (dérivé de Debian Wheezy) - ARMv6 - carte flash SD 8Go

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Re : Re : MLC@Home
« Réponse #202 le: 18 April 2022 à 15:29 »
:kookoo:
Je comprends comme ça également, merci fzs. :jap:
Un grand bravo pour ta première place.  :jap: :jap:
 

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Re : MLC@Home
« Réponse #203 le: 18 April 2022 à 15:51 »
Merci :jap:

PC ; GNU/Linux ubuntu-mate 20.04 LTS (focal) - AMD FX8350 x8 - 32Go DDR3 - GTX 1060 et GTX 1080 Ti
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Re : MLC@Home
« Réponse #204 le: 02 May 2022 à 07:15 »
DS3 Dataset of 1 million trained neural networks is available for download!
https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=271&postid=1510
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Bonjour les volontaires !

Juste un petit mot pour vous dire que le jeu de données 3 est enfin disponible au téléchargement sur notre site https://www.mlcathome.org/mlds.html ! Le jeu de données 3 a été achevé il y a quelques mois, mais en raison de sa taille considérable (2,25 To en tout) et du fait que nous privilégions notre propre analyse plutôt que de mettre les résultats à disposition pour le téléchargement, il nous a fallu attendre jusqu'à maintenant pour le rendre disponible.

Pour rappel, DS3 contient plus d'un million de réseaux neuronaux entraînés (10 000/ea modélisant 100 automates différents), dans le but d'analyser comment des réseaux de même taille et de même forme encodent des données d'entraînement similaires, mais pas exactes. Attendez-vous à un article mis à jour prochainement !

Nous avons toujours pensé que si le public travaille pour ce projet, les résultats de ce travail devraient être mis à la disposition du public pour faire avancer la science. À l'heure actuelle, toutes les données DS1, DS2 et DS3 sont accessibles au public sous une licence CC-BY-SA 4.0. Nous ferons de même avec DS4 lorsqu'elle sera terminée.

DS3 est diffusé via des torrents en raison de sa taille. Quelques volontaires ont déjà téléchargé et distribué ces (très gros) fichiers, donc nous espérons que les nouveaux téléchargements seront un peu plus rapides que si nous ne faisions que servir à partir de notre serveur unique. Les fichiers torrents sont listés sur notre site web et nous utilisons le tracker Academic Torrents (voir : https://academictorrents.com/browse.php?search=mlds.

Merci encore à tous nos bénévoles ! DS3 est un véritable accomplissement !

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

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Re : MLC@Home
« Réponse #205 le: 15 June 2022 à 18:47 »
 :hyperbon: :hyperbon:

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Re : MLC@Home
« Réponse #206 le: 17 June 2022 à 10:26 »
Transfert impossible erreur 522 !..
Quand le dernier arbre sera abattu, la dernière rivière empoisonnée, le dernier poisson capturé, alors le visage pâle réalisera que l'argent ne se mange pas.

Sitting Bull


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Re : Re : MLC@Home
« Réponse #207 le: 17 June 2022 à 11:14 »
Transfert impossible erreur 522 !..
Oui depuis hier.  :/

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Re : MLC@Home
« Réponse #208 le: 18 June 2022 à 08:12 »
Le site est de nouveau accessible.  :kookoo:

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Re : MLC@Home
« Réponse #209 le: 02 October 2022 à 22:13 »
Clap de fin pour MLC@Home  :(

Source : https://www.mlcathome.org/mlcathome/forum_thread.php?id=276
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MLC@Home ferme ses portes
Après plus de deux ans, des moments difficiles et le formidable soutien de nos bénévoles,
en tant qu'administrateur de MLC, je prends la décision de fermer MLC@Home en tant que projet BOINC pour le
moment.

Pourquoi?
Nous avons atteint les objectifs que je m'étais fixés (et plus !) avec 4 ensembles de données complets comprenant
des dizaines de téraoctets de données à analyser. Maintenant, nous devons nous concentrer sur l'analyse des résultats et la rédaction des articles.
En tant que chercheur, à un moment donné, vous devez arrêter de générer des données et écrire ; et mes obligations familiales, professionnelles et
scolaires ont limité le temps que je peux passer à générer de nouvelles expériences. Cette
devrait être évident car j'ai été de moins en moins réactif à la communauté au cours des 6 derniers mois,
ce dont je m'excuse. Bien que nous puissions toujours vouloir plus de n'importe quelle entreprise, je pense que nous avons accompli
beaucoup pour l'instant et que nous voulons mettre le projet en pause indéfiniment jusqu'à ce que quelque chose de nouveau se présente.

C'est le moment de célébrer tout ce que nos bénévoles ont accompli ensemble ! Cette
communauté a été incroyable entre les forums et Discord. Nous fermons nos portes non pas à cause d'un
problème, mais parce que nous avons atteint les objectifs que nous nous étions fixés . Pour cela, je ne pourrais pas être
plus reconnaissant.

Le seul aspect doux-amer de l'arrêt du projet est que j'espérais développer MLC @ Home au-delà de MLDS,
devenir une plate-forme de recherche démocratisée en apprentissage automatique. Je n'ai pas réussi à gagner du terrain auprès d'autres
chercheurs et, à ce titre, MLDS était le seul projet sur MLC@Home. COVID est en partie à blâmer[1], mais il existe un certain nombre d'autres facteurs allant de la façon dont la recherche est financée dans un domaine brûlant comme le ML à mes propres engagements
à durée limitée .
Si d'autres chercheurs expriment un intérêt, nous pourrons relancer le projet à l'avenir, mais pour l'instant
je ne peux pas justifier l'exécution du projet sans une véritable voie vers de nouveaux travaux significatifs. Ce ne serait pas juste pour
nos bénévoles.

Que se passe-t-il maintenant ?
Tout d'abord, comme promis, les ensembles de données resteront disponibles (DS4 nécessitera un peu de réflexion et de temps pour être publié, voir
ci-dessous), et le site principal MLC@Home (https://www.mlcathome.org) et le flux Twitter resteront actifs afin que je
puisse publier des mises à jour sur tous les articles et comment accéder à DS4 lorsqu'il sera disponible. Pour l'instant, aucun changement n'a été apporté
aux parties du serveur BOINC du site Web. Je devrai lire comment archiver correctement les forums,
les pages de projet et les statistiques afin qu'ils puissent rester disponibles (lecture seule) sans devenir un aimant pour le spam
et les tentatives de piratage (actuellement toutes les heures...) (soupir. ..). Je vais également supprimer la communauté Discord
au cours du mois prochain.

Pour moi personnellement, je poursuivrai mes recherches et travaillerai à la publication de résultats significatifs. je vais continuer aussi
pour soutenir d'autres projets BOINC (je contribue à BOINC depuis les jours classiques de SETI@Home)
et soutenir l'idée de l'informatique bénévole. À un moment donné, j'écrirai mon expérience en tant que chercheur
commençant un nouveau projet et le dirigeant du début à la fin ; et j'espère que ce sera une ressource pour d'autres
projets voulant démarrer. Cela a généralement été une expérience positive, mais il y a des domaines précis
à améliorer.

Pour vous, je vous encourage à continuer à soutenir d'autres grands projets BOINC avec votre temps de calcul. La
liste officielle est ici https://boinc.berkeley.edu/projects.php .

DS1/2/3 sont en téléchargement maintenant, qu'en est-il de DS4 ?
DS4 a une taille supérieure à 12 To pour la seule partie Dense. Il faudra donc encore plus de temps pour copier,
emballer, analyser et télécharger. J'ai l'intention de le faire une fois mon analyse et ma thèse terminées, ce qui devrait
être dans les 6 prochains mois. Si vous êtes un chercheur et que vous souhaitez accéder plus tôt à l'ensemble de données, veuillez
me contacter directement et nous pourrons trouver une solution.

L'idée originale de DS4 était de calculer des réseaux de neurones pour chaque type de données en utilisant des CNN denses de style
LeCun et des CNN AlexNet. Il s'avère que les réseaux LeCun sont si petits et faciles à calculer que je peux en calculer
50 000 localement sur mon poste de travail gagné en un jour ou deux, donc je n'ai pas pris la peine de les envoyer
en tant qu'unités de travail BOINC (également parce que le client actuel plante lors du calcul de LeNet5 sur certaines plates-formes,
et qu'il était plus rapide de l'ordinateur localement que de rechercher le bogue). Étant donné qu'il est discutable des
avantages scientifiques d'AlexNet (un autre CNN) sur les réseaux LeCun, je les supprimerai probablement de l'ensemble de données.

Merci
Même s'il ne se passe rien d'autre, MLC@Home a été un grand succès . Nous avons produit des ensembles de données scientifiquement
intéressants et uniques, introduit un tout nouveau type de science (apprentissage automatique) dans la
communauté BOINC et montré que la recherche en apprentissage automatique peut être menée par un groupe de volontaires sur
Internet.

Il y a quelques groupes et individus que j'aimerais particulièrement remercier pour avoir fait de ce projet un tel succès.
Ceux-ci incluent, mais ne sont pas limités à : les développeurs BOINC, en particulier Vitalii Koshura et les autres
développeurs sur le serveur BOINC Discord, pour m'avoir aidé à développer le projet dès le
début, Marcus (Delta sur les serveurs BOINC Discord) pour avoir contribué directement au logiciel de traitement backend du serveur de MLC@Home
, et qui, avec JRingo, dirigent le podcast BOINC Radio qui a
promu et soutenu MLC@Home dès le début. Mike du projet PrimeGrid pour avoir
fourni quelques premiers conseils cruciaux pour la gestion d'un nouveau projet. Je suis sûr que j'en oublie beaucoup d'autres, juste
sachez que nous, en tant que communauté, avons beaucoup à remercier pour le succès de ce projet.

J'aimerais remercier encore plus les premiers volontaires du projet qui ont contribué à faire du forum un lieu
utile et accueillant.

Merci également aux CoRaL Labs et à mon conseiller à l'UMBC pour avoir soutenu la recherche et
financé le nouveau serveur après que nous ayons rapidement dépassé notre ordinateur portable ThinkPad original de 2015.

Enfin, merci à nos plus de 4 200 bénévoles, qui ont réalisé plus de 12,5 millions d'unités de travail en utilisant plus de
17 000 hôtes . Je suis vraiment honoré par vos contributions et ce que nous avons accompli ensemble. Rien de tout cela
aurait été possible sans vous. Merci d'avoir donné une chance à un petit chercheur inconnu, et
je vous encourage à rechercher des projets plus petits à l'avenir, car leur succès aidera à déterminer
si BOINC continue de croître et de prospérer.

Je vous laisse avec une dernière capture d'écran satisfaisante du site Web :


Merci encore à tous,
pianoman

-- MLC@Home chercheur principal et administrateur :
https://www.mlcathome.org/
email : mlcathome2020@gmail.com
Twitter : @MLCHome2