ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Multimodal ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Multimodal ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ພາບຫນ້າຈໍ:
ຮູບແບບຫຼາຍຮູບແບບ
DESCRIPTION:
ໂຄງການນີ້, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ TorchMultimodal, ແມ່ນຫ້ອງສະໝຸດ PyTorch ສໍາລັບການກໍ່ສ້າງ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການທົດລອງກັບຕົວແບບ multimodal, ຫຼາຍວຽກໃນລະດັບ. ຫ້ອງສະຫມຸດສະຫນອງຕົວສ້າງແບບໂມດູນເຊັ່ນ: ຕົວເຂົ້າລະຫັດ, ໂມດູນ fusion, ຫນ້າທີ່ສູນເສຍ, ແລະການຫັນປ່ຽນທີ່ສະຫນັບສະຫນູນການລວມຕົວແບບ (ວິໄສທັດ, ຂໍ້ຄວາມ, ສຽງ, ແລະອື່ນໆ) ໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ເປັນເອກະພາບ. ມັນປະກອບມີຄໍເລັກຊັນແບບຈໍາລອງທີ່ພ້ອມແລ້ວ—ເຊັ່ນ: ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR, ແລະ Omnivore—ທີ່ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນການອ້າງອີງທີ່ທ່ານສາມາດຮັບຮອງເອົາ ຫຼືດັດແປງໄດ້. ການອອກແບບເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມສອດຄ່ອງ: ທ່ານສາມາດປະສົມແລະຈັບຄູ່ອົງປະກອບຂອງຕົວເຂົ້າລະຫັດ, fusion, ແລະ decoder ແທນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກແບບຈໍາລອງ monolithic. ຄັງເກັບມ້ຽນຍັງປະກອບມີສະຄິບຕົວຢ່າງແລະຊຸດຂໍ້ມູນສໍາລັບວຽກງານ multimodal ທົ່ວໄປ (ເຊັ່ນ: ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການຕອບຄໍາຖາມທີ່ເບິ່ງເຫັນ, ການລົງພື້ນດິນ) ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດທົດສອບແລະປຽບທຽບແບບຈໍາລອງໃນຕອນທ້າຍ. ການຕິດຕັ້ງສະຫນັບສະຫນູນທັງ CPU ແລະ CUDA, ແລະ codebase ແມ່ນສະບັບ, ການທົດສອບ, ແລະຮັກສາ.
ຄຸນລັກສະນະ
- Modular encoders, ຊັ້ນ fusion, ແລະໂມດູນການສູນເສຍສໍາລັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາ multimodal
- ການປະຕິບັດຕົວແບບອ້າງອີງ (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, ແລະອື່ນໆ)
- ຕົວຢ່າງທໍ່ສໍາລັບໜ້າວຽກເຊັ່ນ: VQA, ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການລົງພື້ນດິນ, ແລະການຮຽນຮູ້ຫຼາຍໜ້າວຽກ
- ຍຸດທະສາດ fusion ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ: ຕົ້ນ, ຊ້າ, ຄວາມສົນໃຈຂ້າມ, ແລະອື່ນໆ.
- ຫັນປ່ຽນສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກສໍາລັບການປຸງແຕ່ງ modality preprocessing ແລະການສອດຄ່ອງ
- ຮອງຮັບການຕັ້ງ CPU ແລະ GPU, ດ້ວຍ codebase ທີ່ຜ່ານການທົດສອບແລ້ວ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.