Dit is de Linux-app Multimodal, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis deze app met de naam Multimodal met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start de OnWorks Linux online of Windows online emulator of MACOS online emulator vanaf deze website.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Linux-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie, installeer hem en voer hem uit.
SCREENSHOTS
Ad
Multimodaal
PRODUCTBESCHRIJVING
Dit project, ook bekend als TorchMultimodal, is een PyTorch-bibliotheek voor het bouwen, trainen en experimenteren met multimodale, multi-task modellen op schaal. De bibliotheek biedt modulaire bouwstenen zoals encoders, fusiemodules, verliesfuncties en transformaties die het combineren van modaliteiten (beeld, tekst, audio, enz.) in uniforme architecturen ondersteunen. Het bevat een verzameling kant-en-klare modelklassen, zoals ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR en Omnivore, die dienen als referentie-implementaties die u kunt overnemen of aanpassen. Het ontwerp benadrukt de samenstelbaarheid: u kunt encoder-, fusie- en decodercomponenten combineren en matchen in plaats van te beginnen met monolithische modellen. De repository bevat ook voorbeeldscripts en datasets voor veelvoorkomende multimodale taken (zoals ophalen, visuele vraagbeantwoording, aarding), zodat u modellen van begin tot eind kunt testen en vergelijken. De installatie ondersteunt zowel CPU als CUDA, en de codebase wordt geversieerd, getest en onderhouden.
Kenmerken
- Modulaire encoders, fusielagen en verliesmodules voor multimodale architecturen
- Implementaties van referentiemodellen (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, enz.)
- Voorbeeldpijplijnen voor taken zoals VQA, ophalen, aarden en multi-task leren
- Flexibele fusiestrategieën: vroeg, laat, kruisaandacht, etc.
- Transformatiehulpprogramma's voor modaliteitsvoorverwerking en -afstemming
- Ondersteuning voor CPU- en GPU-configuraties, met een versiebeheerde, geteste codebase
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.
