相比于CLIP模型,Chinese-CLIP更适合我们的应用和微调,因为原始的CLIP模型只支持英文,对于我们的中文应用来说不够友好。Chinese-CLIP很好地弥补了这方面的不足,它使用了大量的中文-文图对进行训练,与CLIP模型架构完全一致。 下面我将从4部分对本篇章进行讲解, 讲解CLIP的主要内容; 讲解Chinese-CLIP的主要内容; ...
通过pip命令安装开源库,执行“pip install Chinese-CLIP”完成基础依赖安装。若需启用GPU加速,需额外配置CUDA工具包,建议使用11.0以上版本避免兼容性问题。安装完成后验证环境,导入cn_clip模块无报错即表示成功。 模型加载环节需根据任务需求选择预训练权重。官方提供多种规模模型,如CNCLIP-B/16、CNCLIP-L/14等,较大...
Chinese-CLIP（中文对比语言-图像预训练模型）应运而生，在中文跨模态领域扮演着极为重要的角色。它的出现填补了因公开CLIP模型多基于英文数据预训练而导致的中文多模态学习的空白，为中文语境下的图文处理带来了新的解决方案，极大地推动了人工智能在中文领域的发展。对其进行深入研究，有助于挖掘更多潜在应用，提升中文...
本文提出一种基于公开的中文图像-文本对数据进行预训练的特定语言(中文)的视觉语言基础模型Chinese CLIP。开发了一种两阶段预训练方法,该方法也适用于其他视觉语言基础模型,首先使用预训练模型初始化两个编码器,即来自CLIP的视觉编码器和来自roberta-wwm-chinese的文本编码器. 分为两个阶段:在第一阶段,冻结图像编码器(...
cdChinese-CLIP/ bash run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh${DATAPATH} 相关的训练配置项包括: 分布式 WORKER_CNT: 训练的机器个数 GPUS_PER_NODE: 每个机器上的GPU个数 训练/验证数据 train-data: 训练数据LMDB目录,准备LMDB数据文件的预处理流程见上。
通过知识蒸馏的功能,可以使用大模型(如较大规模版本的Chinese-CLIP或其他ModelScope支持的图像表征模型)蒸馏较小规模Chinese-CLIP,进一步提升Chinese-CLIP的图像检索(图到图召回)能力。使用的Teacher model由ModelScope提供,Chinese-CLIP全系列目前均已上线ModelScope。 环境准备 Turing、Ampere、Ada、Hopper架构的Nvidia GPU...
"chinese-clip分布式训练"是指在处理海量数据和复杂模型时,利用分布式计算资源进行任务的并行处理和训练的方法。随着人工智能技术的迅猛发展,传统的单机训练方式已经很难满足大规模数据和模型的训练需求,因此分布式训练逐渐成为了一种解决方案。 本文将对分布式训练的概念、优势以及应用前景进行详细讨论。首先,我们将介绍分布...
chinese-clip中的文本编码模型RoBERTa RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Approach)是 BERT 模型的一个改进版本,由 Facebook AI Research 团队在 2019 年提出。RoBERTa 在 BERT 的基础上,通过调整训练策略和数据量,大幅提高了模型的性能。 RoBERTa 的特点
github开源链接:https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP 欢迎在github试用我们的Chinese-CLIP项目(https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP),该项目是OpenAI CLIP模型的中文版本。我们使用大量互联网图文信息进行预训练,提供了多个规模的预训练模型,同时公开了技术报告。对比上一版官方baseline,中文CLIP的代码基本...
【Chinese-CLIP:CLIP模型的中文版,用大规模中文数据进行训练(~2亿图文对),旨在帮助用户实现中文领域的跨模态检索、图像表示等】'Chinese-CLIP - Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.' by OFA Sys GitHub: github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP #开源##...