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.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Multimodal na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA LALAKI
Ad
multimodal
DESCRIPTION
Ang proyektong ito, na kilala rin bilang TorchMultimodal, ay isang PyTorch library para sa pagbuo, pagsasanay, at pag-eeksperimento sa multimodal, multi-task na mga modelo sa sukat. Ang library ay nagbibigay ng modular building blocks gaya ng mga encoder, fusion modules, loss functions, at transformations na sumusuporta sa pagsasama-sama ng modalities (vision, text, audio, atbp.) sa pinag-isang mga arkitektura. Kabilang dito ang isang koleksyon ng mga ready model classes—tulad ng ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR, at Omnivore—na nagsisilbing reference na mga pagpapatupad na maaari mong gamitin o iakma. Binibigyang-diin ng disenyo ang pagiging composability: maaari mong ihalo at itugma ang mga bahagi ng encoder, fusion, at decoder sa halip na magsimula sa mga monolitikong modelo. Kasama rin sa repository ang mga halimbawang script at dataset para sa mga karaniwang multimodal na gawain (hal. pagkuha, visual na pagsagot sa tanong, saligan) upang masubukan at maihambing mo ang mga modelo sa dulo. Sinusuportahan ng pag-install ang parehong CPU at CUDA, at ang codebase ay na-bersyon, sinubok, at pinananatili.
Mga tampok
- Mga modular encoder, fusion layer, at loss module para sa mga multimodal na arkitektura
- Mga pagpapatupad ng modelo ng sanggunian (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, atbp.)
- Mga halimbawang pipeline para sa mga gawain tulad ng VQA, retrieval, grounding, at multi-task learning
- Mga diskarte sa flexible fusion: maaga, huli, cross-attention, atbp.
- Ibahin ang anyo ng mga utility para sa modality preprocessing at alignment
- Suporta para sa mga pag-setup ng CPU at GPU, na may bersyon, nasubok na codebase
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
