Đây là ứng dụng Windows có tên Multimodal, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng multimodalv2025.10.06.00sourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Multimodal với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
Đa phương thức
MÔ TẢ
Dự án này, còn được gọi là TorchMultimodal, là một thư viện PyTorch để xây dựng, đào tạo và thử nghiệm với các mô hình đa phương thức, đa tác vụ ở quy mô lớn. Thư viện cung cấp các khối xây dựng mô-đun như bộ mã hóa, mô-đun hợp nhất, hàm mất mát và các phép biến đổi hỗ trợ kết hợp các phương thức (hình ảnh, văn bản, âm thanh, v.v.) trong các kiến trúc hợp nhất. Nó bao gồm một bộ sưu tập các lớp mô hình có sẵn—như ALBEF, CLIP, BLIP-2, COCA, FLAVA, MDETR và Omnivore—đóng vai trò là các triển khai tham chiếu mà bạn có thể áp dụng hoặc điều chỉnh. Thiết kế nhấn mạnh vào khả năng kết hợp: bạn có thể kết hợp và khớp các thành phần bộ mã hóa, hợp nhất và giải mã thay vì bắt đầu từ các mô hình nguyên khối. Kho lưu trữ cũng bao gồm các tập lệnh và bộ dữ liệu mẫu cho các tác vụ đa phương thức phổ biến (ví dụ: truy xuất, trả lời câu hỏi trực quan, nối đất) để bạn có thể kiểm tra và so sánh các mô hình từ đầu đến cuối. Cài đặt hỗ trợ cả CPU và CUDA, và cơ sở mã được tạo phiên bản, thử nghiệm và bảo trì.
Tính năng
- Bộ mã hóa mô-đun, lớp hợp nhất và mô-đun mất mát cho kiến trúc đa phương thức
- Triển khai mô hình tham chiếu (ALBEF, CLIP, BLIP-2, FLAVA, MDETR, v.v.)
- Các đường ống ví dụ cho các nhiệm vụ như VQA, truy xuất, nối đất và học tập đa nhiệm vụ
- Chiến lược hợp nhất linh hoạt: sớm, muộn, chú ý chéo, v.v.
- Tiện ích chuyển đổi để xử lý trước và căn chỉnh phương thức
- Hỗ trợ thiết lập CPU và GPU, với cơ sở mã đã được kiểm tra và có phiên bản
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/multimodal.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
