点击前往Qwen-VL体验入口 Qwen-VL如何满足您的需求? 对于需求人群 ["图像理解","视觉问答","图像标注","图文生成"],Qwen-VL提供了强大的多模态推理能力。以下是一些使用场景示例: 将图片描述成文字:通过Qwen-VL,您可以实现零样本图像描述,将图片内容转化为文字描述。 回答关于图片的问题:利用Qwen-VL的视觉问答功...
视觉编码器：Qwen-VL使用了Vision Transformer (ViT)架构的视觉编码器。在训练和推理过程中，输入的图像...
本文介绍如何使用阿里云AMD CPU云服务器(g8a)和龙蜥容器镜像,基于通义千问Qwen-VL-Chat搭建个人版视觉AI服务助手。 背景信息 Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型(Large Vision Language Model)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。在Qwen-VL的基础上,利用对齐机制打造出基于...
4.劝父母不能酒后驾车,也不能开车时使用手机;5.你的其他建议.参考词汇:sidewalk 人行道注意:1.短文应包括所有要点,可以适当发挥,使文章连贯;2. 词数80左右(倡议书的开头和结尾已给出,不计入总词数)3. 不得透露学校、姓名等任何个人信息,否则不予评分.Dear schoolmates, With more and ...
部署Qwen-VL-Chat 步骤一:安装配置模型所需软件 进入容器环境。 sudo docker exec-it-w/root pytorch-amd/bin/bash 1. 重要 后续命令需在容器环境中执行,如意外退出,请使用以上命令重新进入容器环境。如需查看当前环境是否为容器,可以执行cat /proc/1/cgroup | grep docker查询(有回显信息则为容器环境)。