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Version 2.9.1
実験用の言語モデルを一から初期化し、ローカルデータで学習させ、対応するチェックポイントをエクスポートします。
ブラウザーで試す · デスクトップ用コンポーネントをダウンロード · README
試用ページを開いてインターフェースを確認し、Check WebGPU adapter を選択してください。Python のインストールは不要です。短時間で概要を確認するための入口です。モデルの読み込みや処理の完了時間は、入力と端末によって異なります。
ネイティブパッケージ 2.9.1、ブラウザー版 2.9。
- モデルの初期化とローカルコーパスによる学習制御。
- 半透明の緑色ダッシュボードに表示するリアルタイム学習統計。
- ページを閉じる前に保存できる統合進捗ログ。
- 独自 WebGPU とインストール型 PyTorch の独立した学習経路。
モデルの初期化、学習進捗、チェックポイントの出力をつなぐ、ローカルで確認可能なワークフローです。クラウドの学習サービスを必須にせず、小規模な言語モデルの実験を支えます。
ブラウザー版は、インターフェース、JavaScript、CSS、WGSL カーネルを単一の HTML ファイルにまとめています。ビルド手順や実行時の CDN を必要とせず、オンラインで開き、リンクを共有し、内容を確認しやすくするための構成です。ファイルに含まれるのはブラウザー用エンジンであり、モデルの重みやネイティブ PyTorch バックエンドではありません。
HTTPS 上で WebGPU 対応ブラウザーを使用してください。実行時のネットワーク要求、ネイティブのハードウェア監視、ローカルサーバーとのブリッジは無効です。実際の学習や評価には対応する入力が必要です。ネイティブ PyTorch バックエンドには完全版のダウンロードが必要です。
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- 推奨は標準64ビット CPython 3.12 です。 案内範囲は Python 3.11–3.14 ですが、起動用スクリプトではこの範囲を強制しません。他のバージョンで開けてもネイティブ互換性は確認できません。
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Foundry インストーラーは既存の互換性のある PyTorch 実行環境だけを再利用します。
--runtimeで指定してください。新しい計算用実行環境を自動インストールすることはありません。指定した Python と PyTorch wheel が対応し、同梱のネイティブテストに成功する必要があります。再利用経路には独立した Python バージョン数値の制限はなく、コードだけから古いバージョンの動作を断定できません。 - テストには PyTorch 2.14.0+rocm10.1.0、HIP、設定された RX 7900 XT/XTX が必要で、FP32 順伝播・逆伝播の有限値を確認します。同梱の依存関係ヘルパーを別途実行して新規インストールする場合は、標準・非 free-threaded の x64 CPython 3.11–3.14 と Windows 11 25H2 が必要です。通常の Foundry インストーラーは Python・GPU ドライバー・コンパイラーをインストールしません。AMD 公式互換性表を参照してください。
実機 Windows・WebView2・Radeon およびフルモデルの検証は未完了です。ヘルパーの条件やテスト成功は、すべての処理負荷への対応を証明しません。
実験用モデルを初期化し、ローカルデータで学習させ、進捗を確認します。緑色の半透明の統計表示と、保存できる統合ログを維持しています。ページを閉じる前にログを保存してください。
HTTPS または対応する安全な localhost オリジンで、WebGPU 対応ブラウザーを使用してください。単一 HTML に独自の JavaScript/WGSL エンジンが含まれます。対応するローカルファイルを読み込んでください。Python、PyTorch、ネイティブサービス、オンラインデータセットの取得、ネイティブ GPU テレメトリーは利用できず、実行時のネットワーク要求は遮断されます。GitHub のソース表示画面ではアプリは実行されません。
2.9.1 パッケージのすべてのファイルを、配布時の構成を保って一緒にダウンロードしてください。番号付きのすべての .nxd データパーツを Start_Nexus.py と同じ場所に置き、対応する Python で python Start_Nexus.py を実行します。同意前に対応するガイドとインストール内容の概要を確認してください。各 .nxd パーツは 10,000,000 バイト以下、インストール前の配布ファイルは1個あたり 20,000,000 バイト未満です。アーカイブ全体、復元後のアプリ、インストール済みファイル、ダウンロードするモデルはこれを超える場合があります。異なるリリースを混在させないでください。ネイティブ PyTorch の設定・テストはインストール版の機能であり、HTML 単体の試用版の機能ではありません。
CPU 回帰テストや静的解析・DOM テストは、実機の Windows/Radeon/WebGPU 検証ではありません。モデル、コーパス、コンテキスト、バッチ、精度、バックエンドが等しい条件で比較してください。学習・回復、プロンプト処理、トークン生成の速度は別々の指標です。すべての環境での互換性や最高速度を保証しません。
開発者が報告した学習時のピークは Radeon RX 7900 XT で毎秒 32,000 トークンです。ここで独立に再現した数値ではなく、持続速度の保証やチャット生成速度を示すものでもありません。
Rich Dunbar / Nexus Emerging Technology. Nexus が権利を持つものについては、個人利用および社内での商用テスト・評価が許可されます。配布、改変、本番環境への導入、その他の商用利用には、明示的な書面による同意が必要です。第三者のライセンスと既に付与された権利は変更されません。 ライセンス · 評価用の追加許諾（英語）.