KeyError: 'clip_vit_b32' 请问这种情况是为什么? 2023-01-31·新加坡 回复喜欢 Lucifer model_list = [ 'clip_vit_base_patch16', 'clip_vit_base_patch32', 'clip_vit_large_patch14', 'clip_vit_large_patch14_336' ] 为什么我这边只有这几种model?
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") url ="http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(text=["a p...
然后因为vision transformer就是个vit large 14呢表现最好,所以作者又拿预训练好的这个模型,在这个数据集上又fine-tune了一个epoch,而且用的呢是更大尺寸的图片,就是336×336的这种图片,这种在更大尺寸上fine-tune从而获得性能提升呢是来自于这篇论文里的,所以最后呢作者就把这个模型叫做这样ViT-L/14@336px 然后...
详细版—LLaVA模型在服务器上部署和启动的过程! 模型网址如下: LLaVA:https://github.com/haotian-liu/LLaVA vit模型:https://huggingface.co/openai/clip-vi - CC于20240220发布在抖音,已经收获了8348个喜欢,来抖音,记录美好生活!
urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /openai/clip-vit-large-patch14/resolve/main/vocab.json (Caused by ProxyError('Your proxy appears to only use HTTP and not HTTPS, try changing your proxy URL to be HTTP. ...
最大的ResNet网络ResNet-50*64在592台V100 GPU上训练了18天,而最大的Vision Transformer模型ViTLarge/14在256台V100 GPU上只花了12天。这再次证明了Vision Transformer在训练效率上的优势,正如ViT论文中所述。作者还提到,最后对性能进行Fine-Tune时,使用了更大尺寸的图像(336x336),这种Fine-Tune可以提高性能,这个...
这个错误提示说明加载'openai/clip-vit-large-patch14'模型的分词器(tokenizer)出现了问题。可能的原因是无法访问分词器文件。您可以尝试使用以下代码下载分词器文件:stylusimport openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"model_name = "openai/clip-vit-large-patch14"tokenizer = openai.api.Completion.create(engine...
首先,确认openai/clip-vit-large-patch14模型是否确实需要一个特定的tokenizer,或者该模型是否已经在transformers库中内置了tokenizer处理。对于CLIP模型,通常它们不是标准的文本到文本或文本到图像的transformer模型,因此可能需要特殊的处理方式。 2. 检查tokenizer文件是否完整且未损坏 由于CLIP模型不直接对应一个标准的tokeni...
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。 关于openai/clip-vit-large-patch14的报错,要手动下载,并且要修改源文件路径。 源文件 vim repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py 找到其中的openai/clip-vit-large-patch14 ...
Gradio(@_akhaliq):这个推文介绍了由@intern_lm微调的LLaVA-LLama-3-8B模型,它是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336的。LLaVA-Phi-3 Mini也可用。它在多个基准测试中表现优异,超越了LLaVA-v1.5-7B,并与LLaVA-Llama-3-8B的性能相匹配。