Esta es la aplicación para Linux Multimodal, cuya última versión se puede descargar como multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Multimodal con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Multimodal
DESCRIPCIÓN:
Este proyecto, también conocido como TorchMultimodal, es una biblioteca de PyTorch para construir, entrenar y experimentar con modelos multimodales y multitarea a escala. La biblioteca proporciona bloques de construcción modulares como codificadores, módulos de fusión, funciones de pérdida y transformaciones que admiten la combinación de modalidades (visión, texto, audio, etc.) en arquitecturas unificadas. Incluye una colección de clases de modelo listas para usar, como ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR y Omnivore, que sirven como implementaciones de referencia que puede adoptar o adaptar. El diseño enfatiza la componibilidad: puede mezclar y combinar componentes de codificador, fusión y decodificador en lugar de comenzar con modelos monolíticos. El repositorio también incluye scripts de ejemplo y conjuntos de datos para tareas multimodales comunes (por ejemplo, recuperación, respuesta visual a preguntas, conexión a tierra) para que pueda probar y comparar modelos de extremo a extremo. La instalación es compatible con CPU y CUDA, y el código base está versionado, probado y mantenido.
Caracteristicas
- Codificadores modulares, capas de fusión y módulos de pérdida para arquitecturas multimodales
- Implementaciones de modelos de referencia (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, etc.)
- Canalizaciones de ejemplo para tareas como VQA, recuperación, puesta a tierra y aprendizaje multitarea
- Estrategias de fusión flexibles: temprana, tardía, atención cruzada, etc.
- Utilidades de transformación para el preprocesamiento y la alineación de modalidades
- Soporte para configuraciones de CPU y GPU, con una base de código versionada y probada
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.