This is the Linux app named Multimodal whose latest release can be downloaded as multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Multimodal cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
multimodal
DESCRIERE:
Acest proiect, cunoscut și sub numele de TorchMultimodal, este o bibliotecă PyTorch pentru construirea, antrenarea și experimentarea cu modele multimodale, multi-task, la scară largă. Biblioteca oferă blocuri de construcție modulare, cum ar fi codificatoare, module de fuziune, funcții de pierdere și transformări, care acceptă combinarea modalităților (vizualizare, text, audio etc.) în arhitecturi unificate. Include o colecție de clase de modele gata preparate - cum ar fi ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR și Omnivore - care servesc ca implementări de referință pe care le puteți adopta sau adapta. Designul pune accent pe compozabilitate: puteți combina și potrivi componente de codificare, fuziune și decodificare, în loc să porniți de la modele monolitice. Depozitul include, de asemenea, scripturi și seturi de date exemple pentru sarcini multimodale comune (de exemplu, recuperare, răspuns vizual la întrebări, fundamentare), astfel încât să puteți testa și compara modelele complet. Instalarea acceptă atât CPU, cât și CUDA, iar baza de cod este versionată, testată și întreținută.
Categorii
- Encodere modulare, straturi de fuziune și module de pierdere pentru arhitecturi multimodale
- Implementări ale modelelor de referință (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR etc.)
- Exemple de canale de lucru pentru sarcini precum VQA, recuperare, fundamentare și învățare multi-task
- Strategii flexibile de fuziune: timpurie, tardivă, atenție încrucișată etc.
- Utilitare de transformare pentru preprocesarea și alinierea modalităților
- Suport pentru configurații CPU și GPU, cu o bază de cod testată și versionată
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.