This is the Linux app named Multimodal whose latest release can be downloaded as multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens „Multimodal with OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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Multimodal
BESCHREIBUNG
Dieses Projekt, auch bekannt als TorchMultimodal, ist eine PyTorch-Bibliothek zum Erstellen, Trainieren und Experimentieren mit multimodalen Multitasking-Modellen im großen Maßstab. Die Bibliothek bietet modulare Bausteine wie Encoder, Fusionsmodule, Verlustfunktionen und Transformationen, die die Kombination von Modalitäten (Bild, Text, Audio usw.) in einheitlichen Architekturen unterstützen. Sie enthält eine Sammlung fertiger Modellklassen – wie ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR und Omnivore – die als Referenzimplementierungen dienen, die Sie übernehmen oder anpassen können. Das Design betont die Zusammensetzbarkeit: Sie können Encoder-, Fusions- und Decoder-Komponenten kombinieren, anstatt von monolithischen Modellen auszugehen. Das Repository enthält auch Beispielskripte und Datensätze für gängige multimodale Aufgaben (z. B. Abruf, visuelle Frage- und Antwortbearbeitung, Grounding), sodass Sie Modelle durchgängig testen und vergleichen können. Die Installation unterstützt sowohl CPU als auch CUDA und die Codebasis ist versioniert, getestet und gepflegt.
Eigenschaften
- Modulare Encoder, Fusionsschichten und Verlustmodule für multimodale Architekturen
- Referenzmodellimplementierungen (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR usw.)
- Beispiel-Pipelines für Aufgaben wie VQA, Abruf, Erdung und Multitasking-Lernen
- Flexible Fusionsstrategien: früh, spät, Cross-Attention usw.
- Transform-Dienstprogramme für die Modalitätsvorverarbeitung und -ausrichtung
- Unterstützung für CPU- und GPU-Setups mit einer versionierten, getesteten Codebasis
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
