在模型尺寸上，DeepSeek-VL2系列目前有以下3个参数版本：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别拥有1B、2.8B 和4.5B 的激活参数。具体的结构设置如下表所示：DeepSeek-VL2三种参数量的模型设置 02 创新点 ▎动态图像切片编码策略 ■ 动态切片策略 DeepSeek-VL2将一张高分辨率图像切...
对于 DeepSeek-VL2,作者保持了大约70%的 VL 数据和30%的纯文本数据的比例,后者直接来源于作者基础大型语言模型(LLM)的预训练语料库。 Image-Text 混合数据 数据收集始于几个开源数据集,包括 WIT、WikiHow 和 OBELICS 中的30%随机样本...
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM from deepseek_vl2.models import DeepseekVLV2Processor, DeepseekVLV2ForCausalLM from deepseek_vl2.utils.io import load_pil_images # specify the path to the model model_path = "deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny" vl_chat_processor: Deep...
对于 DeepSeek-VL2,作者保持了大约70%的 VL 数据和30%的纯文本数据的比例,后者直接来源于作者基础大型语言模型(LLM)的预训练语料库。 ■Image-Text 混合数据 数据收集始于几个开源数据集,包括WIT、WikiHow和OBELICS中的30%随机样本。这一特定的混合比例是通过使用 DeepSeek-VL2-Tiny 进行初步实验确定的。为了增...
DeepSeek-VL2没有找到对应的在线体验版本 本地部署 这里尝试着部署DeepSeek-VL2-Tiny, 直接按照readme文档操作就行,克隆项目,创建虚拟环境,install 依赖,如果需要UI 交互,选择gradio版本,然后就会自己下模型 目前只支持 GPU 部署 PS C:\Users\Administrator\Documents\GitHub\DeepSeek-VL2> pip install -e .[gra...
博文内容涉及 DeepSeek AI 大模型 V3、R1、Janus、VL2 简单介绍以及本地部署 理解不足小伙伴帮忙指正 :),生活加油 “以开源精神和长期主义追求普惠 AGI” 是 DeepSeek 一直以来的坚定信念 持续分享技术干货,感兴趣小伙伴可以关注下 ^_^ 关于DeepSeek 是什么不多讲了,我们直接看模型吧 ^_^ ...
DeepSeek-VL2,这是一系列先进的大型混合专家 (MoE) 视觉语言模型,其显著改进了其前身 DeepSeek-VL。DeepSeek-VL2 在各种任务中都表现出卓越的能力,包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2,...
DeepSeek-VL 系列(包括 1.3B 和 7B 模型)在相同模型尺寸下,在视觉 - 语言基准测试中性能先进或有竞争力。 DeepSeek-VL2: 先进的大型混合专家(MoE)视觉 - 语言模型系列, 有DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2 三个变体,分别具有 10 亿、28 亿和 45 亿激活参数。
这一特定的混合比例是通过使用 DeepSeek-VL2-Tiny 进行初步实验确定的。为了增强多语言能力,在主要以英语为主的数据集中补充了从 Wanjuan 中提取的中文内容。此外,DeepSeek-VL2还开发了一个内部数据集,以扩大对一般现实世界知识的覆盖范围。 ■ Image Caption 数据 图像描述是视觉语言模型(VLM)训练中的基础数据,...
models import DeepseekVLV2Processor, DeepseekVLV2ForCausalLM from deepseek_vl2.utils.io import load_pil_images # specify the path to the model model_path = "deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny" vl_chat_processor: DeepseekVLV2Processor = DeepseekVLV2Processor.from_pretrained(model_path) tokenizer...