Il s'agit de l'application Windows Multimodal, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Multimodal avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN:
multimodal
DESCRIPTION:
Ce projet, également connu sous le nom de TorchMultimodal, est une bibliothèque PyTorch permettant de créer, d'entraîner et d'expérimenter des modèles multimodaux et multitâches à grande échelle. La bibliothèque fournit des blocs de construction modulaires tels que des encodeurs, des modules de fusion, des fonctions de perte et des transformations permettant de combiner des modalités (vision, texte, audio, etc.) dans des architectures unifiées. Elle inclut un ensemble de classes de modèles prêtes à l'emploi, telles qu'ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR et Omnivore, qui servent d'implémentations de référence à adopter ou à adapter. Sa conception privilégie la composabilité : vous pouvez combiner et associer des composants d'encodeur, de fusion et de décodeur plutôt que de partir de modèles monolithiques. Le référentiel inclut également des exemples de scripts et de jeux de données pour les tâches multimodales courantes (par exemple, la récupération, la réponse visuelle aux questions, la mise à la terre) afin de tester et de comparer les modèles de bout en bout. L'installation prend en charge CPU et CUDA, et la base de code est versionnée, testée et maintenue.
Comment ça marche
- Codeurs modulaires, couches de fusion et modules de perte pour architectures multimodales
- Implémentations de modèles de référence (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, etc.)
- Exemples de pipelines pour des tâches telles que VQA, la récupération, la mise à la terre et l'apprentissage multitâche
- Stratégies de fusion flexibles : précoce, tardive, attention croisée, etc.
- Utilitaires de transformation pour le prétraitement et l'alignement des modalités
- Prise en charge des configurations CPU et GPU, avec une base de code versionnée et testée
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.