यह मल्टीमॉडल नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
मल्टीमॉडल नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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मल्टीमॉडल
वर्णन
यह परियोजना, जिसे TorchMultimodal के नाम से भी जाना जाता है, बड़े पैमाने पर मल्टीमॉडल, मल्टी-टास्क मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और प्रयोग के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी है। यह लाइब्रेरी मॉड्यूलर बिल्डिंग ब्लॉक्स जैसे एनकोडर, फ्यूजन मॉड्यूल, लॉस फंक्शन और ट्रांसफॉर्मेशन प्रदान करती है जो एकीकृत आर्किटेक्चर में मोडैलिटीज (विज़न, टेक्स्ट, ऑडियो, आदि) के संयोजन का समर्थन करते हैं। इसमें तैयार मॉडल क्लासेस का एक संग्रह शामिल है—जैसे ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR, और Omnivore—जो संदर्भ कार्यान्वयन के रूप में काम करते हैं जिन्हें आप अपना या अनुकूलित कर सकते हैं। डिज़ाइन संयोजनशीलता पर ज़ोर देता है: आप मोनोलिथिक मॉडल से शुरू करने के बजाय एनकोडर, फ्यूजन और डिकोडर घटकों को मिला-जुला सकते हैं। रिपॉजिटरी में सामान्य मल्टीमॉडल कार्यों (जैसे पुनर्प्राप्ति, दृश्य प्रश्नोत्तर, ग्राउंडिंग) के लिए उदाहरण स्क्रिप्ट और डेटासेट भी शामिल हैं ताकि आप मॉडलों का अंत से अंत तक परीक्षण और तुलना कर सकें। इंस्टॉलेशन CPU और CUDA दोनों का समर्थन करता है, और कोडबेस का संस्करणीकरण, परीक्षण और रखरखाव किया जाता है।
विशेषताएं
- मल्टीमॉडल आर्किटेक्चर के लिए मॉड्यूलर एनकोडर, फ्यूजन लेयर्स और लॉस मॉड्यूल
- संदर्भ मॉडल कार्यान्वयन (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, आदि)
- VQA, पुनर्प्राप्ति, ग्राउंडिंग और बहु-कार्य सीखने जैसे कार्यों के लिए उदाहरण पाइपलाइन
- लचीली संलयन रणनीतियाँ: शीघ्र, देर से, क्रॉस-अटेंशन, आदि।
- मोडैलिटी प्रीप्रोसेसिंग और संरेखण के लिए ट्रांसफ़ॉर्म उपयोगिताएँ
- संस्करणबद्ध, परीक्षणित कोडबेस के साथ CPU और GPU सेटअप के लिए समर्थन
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
