This is the Windows 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.
Download and run online this app named Multimodal with OnWorks for free.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
multimodal
AÇIKLAMA:
This project, also known as TorchMultimodal, is a PyTorch library for building, training, and experimenting with multimodal, multi-task models at scale. The library provides modular building blocks such as encoders, fusion modules, loss functions, and transformations that support combining modalities (vision, text, audio, etc.) in unified architectures. It includes a collection of ready model classes—like ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR, and Omnivore—that serve as reference implementations you can adopt or adapt. The design emphasizes composability: you can mix and match encoder, fusion, and decoder components rather than starting from monolithic models. The repository also includes example scripts and datasets for common multimodal tasks (e.g. retrieval, visual question answering, grounding) so you can test and compare models end to end. Installation supports both CPU and CUDA, and the codebase is versioned, tested, and maintained.
Özellikler
- Modular encoders, fusion layers, and loss modules for multimodal architectures
- Reference model implementations (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, etc.)
- Example pipelines for tasks like VQA, retrieval, grounding, and multi-task learning
- Flexible fusion strategies: early, late, cross-attention, etc.
- Transform utilities for modality preprocessing and alignment
- Support for CPU and GPU setups, with a versioned, tested codebase
Programlama dili
Python
Kategoriler
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.