Il s'agit de l'application Windows nommée OpenFlamingo dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom 2.0.1.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée OpenFlamingo avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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OuvrirFlamingo
DESCRIPTION
Bienvenue dans notre version open source du modèle Flamingo de DeepMind ! Dans ce référentiel, nous fournissons une implémentation PyTorch pour la formation et l'évaluation des modèles OpenFlamingo. Nous fournissons également un premier modèle OpenFlamingo 9B formé sur un nouvel ensemble de données multimodal C4 (à venir). Veuillez consulter notre article de blog pour plus de détails. Ce dépôt est toujours en cours de développement et nous espérons publier bientôt des modèles OpenFlamingo plus performants et plus grands. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à ouvrir un problème. Nous apprécions également les contributions ! Nous fournissons un modèle initial OpenFlamingo 9B utilisant un encodeur de vision CLIP ViT-Large et un modèle de langage LLaMA-7B. En général, nous prenons en charge n’importe quel encodeur de vision CLIP. Pour le modèle de langage, nous prenons en charge les modèles LLaMA, OPT, GPT-Neo, GPT-J et Pythia. OpenFlamingo est un modèle de langage multimodal qui peut être utilisé pour diverses tâches. Il est formé sur un grand ensemble de données multimodales.
Caractéristiques
- OpenFlamingo cherche à fusionner un encodeur de vision pré-entraîné et un modèle de langage utilisant des couches d'attention croisées
- OpenFlamingo est un modèle de langage multimodal qui peut être utilisé pour diverses tâches
- Formé sur un grand ensemble de données multimodales (par exemple Multimodal C4) et peut être utilisé pour générer du texte conditionné sur des images/textes entrelacés
- OpenFlamingo peut être utilisé pour générer une légende pour une image
- Générer une question à partir d'une image et d'un passage de texte
- Nous fournissons un premier modèle OpenFlamingo 9B utilisant un encodeur de vision CLIP ViT-Large et un modèle de langage LLaMA-7B.
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/openflamingo.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin de pouvoir être exécuté en ligne de la manière la plus simple possible à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
