This is the Windows app named FastVLM whose latest release can be downloaded as ml-fastvlmsourcecode.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 FastVLM sa 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. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows 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 at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
FastVLM
DESCRIPTION
Ang FastVLM ay isang episyente na nakatutok sa vision-language modeling stack na nagpapakilala sa FastViTHD, isang hybrid vision encoder na ginawa upang maglabas ng mas kaunting visual token at slash encoding time, lalo na para sa mga high-resolution na larawan. Sa halip na detalyadong mga yugto ng pruning, ipinagpalit ng disenyo ang resolution at bilang ng token sa pamamagitan ng input scaling, na pinapasimple ang pipeline habang pinapanatili ang malakas na katumpakan. Itinatampok ng mga naiulat na resulta ang mga dramatikong pagpapabilis sa time-to-first-token at mapagkumpitensyang kalidad kumpara sa mga kontemporaryong bukas na VLM, kabilang ang mga paghahambing sa maliliit at malalaking variant. Ang repository ay nagdodokumento ng mga variant ng modelo, nagpapakita ng mga head-to-head na numero laban sa mga kilalang baseline, at ipinapaliwanag kung paano isinasama ang encoder sa mga karaniwang backbone ng LLM. Kino-frame ng maikling pananaliksik ng Apple ang FastVLM bilang pag-target ng mga real-time o latency-sensitive na mga sitwasyon, kung saan ang pagpapababa ng visual token pressure ay kritikal sa interactive na UX. Sa madaling salita, isa itong praktikal na recipe upang gawing mabilis ang mga VLM nang walang kakaibang heuristic sa pagpili ng token.
Mga tampok
- FastViTHD hybrid vision encoder na may mas kaunting visual token
- Mga makabuluhang pagbawas sa pag-encode ng latency at TTFT
- Resolution–token trade-off sa pamamagitan ng simpleng input scaling
- Pagkatugma sa mga karaniwang backbone ng LLM sa mga stack ng VLM
- Iniulat na outperforming baselines sa mas mababang halaga
- Ang mga variant ay nakatutok para sa parehong maliliit at malalaking modelong rehimen
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/fastvlm.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
