Ito ang Windows app na pinangalanang Multimodal na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
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. 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 SCREENSHOT:
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.