Questa è l'app Windows denominata OpenFlamingo la cui ultima versione può essere scaricata come 2.0.1.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata OpenFlamingo con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
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DESCRIZIONE
Benvenuti nella nostra versione open source del modello Flamingo di DeepMind! In questo repository forniamo un'implementazione PyTorch per l'addestramento e la valutazione dei modelli OpenFlamingo. Forniamo anche un modello OpenFlamingo 9B iniziale addestrato su un nuovo set di dati multimodale C4 (disponibile a breve). Si prega di fare riferimento al nostro post sul blog per maggiori dettagli. Questo repository è ancora in fase di sviluppo e speriamo di rilasciare presto modelli OpenFlamingo più grandi e con prestazioni migliori. In caso di domande, non esitate ad aprire un problema. Accogliamo con favore anche i contributi! Forniamo un modello OpenFlamingo 9B iniziale utilizzando un codificatore di visione CLIP ViT-Large e un modello linguistico LLaMA-7B. In generale, supportiamo qualsiasi codificatore di visione CLIP. Per il modello linguistico, supportiamo i modelli LLaMA, OPT, GPT-Neo, GPT-J e Pythia. OpenFlamingo è un modello linguistico multimodale che può essere utilizzato per una varietà di compiti. Viene addestrato su un set di dati multimodale di grandi dimensioni.
Caratteristiche
- OpenFlamingo cerca di fondere un codificatore di visione preaddestrato e un modello linguistico utilizzando livelli di attenzione incrociata
- OpenFlamingo è un modello linguistico multimodale che può essere utilizzato per una varietà di compiti
- Addestrato su un set di dati multimodale di grandi dimensioni (ad esempio Multimodal C4) e può essere utilizzato per generare testo condizionato su immagini/testo interlacciati
- OpenFlamingo può essere utilizzato per generare una didascalia per un'immagine
- Genera una domanda a partire da un'immagine e un passaggio di testo
- Forniamo un modello OpenFlamingo 9B iniziale utilizzando un codificatore di visione CLIP ViT-Large e un modello linguistico LLaMA-7B
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può essere recuperata anche da https://sourceforge.net/projects/openflamingo.mirror/. È stato ospitato su OnWorks per poter essere eseguito online in modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
