Esta es la aplicación para Windows llamada 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
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.