多语言支持,全球用户都能用:除了英语和中文,Qwen2-VL 现在还支持识别图像中的多种语言文本,包括大部分欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等等,真正做到了面向全球用户! 70亿参数以下,Qwen2-VL 就是最强的!而且,为了让 Qwen2-VL 能够在手机等移动设备上运行,阿里云还首次发布了 20 亿参数的小型视觉语言模型...
stage1:预训练,目标是使用大量的图文对数据对齐视觉模块和LLM的模态,这个阶段冻结LLM模块的参数; stage2:多任务预训练,使用更高质量的图文多任务数据(主要来源自开源VL任务,部分自建数据集),更高的图片像素输入,全参数训练; stage3:指令微调阶段,这个阶段冻结视觉Encoder模块,使用的数据主要来自大模型Self-Instruction...
8月初,阿里云开源通义千问70亿参数通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,成为国内首个加入大模型开源行列的大型科技企业。通义千问开源模型刚一上线就广受关注,当周冲上HuggingFace趋势榜单,不到一个月在GitHub收获3400多星,模型累计下载量已突破40万。 开源地址: ModelScope魔搭社区: Qwen-VLhttps://modelscope...
视觉编码器：ViT, 初始参数为open-clip的vit-big-g, patch的stride为14， 图片的固定序列长度为256 ...
调整参数:针对不同的数据集和任务,可能需要调整QWEN-VL的参数以获得最佳效果。建议根据实际情况进行参数调整和优化。 结合其他工具:虽然QWEN-VL是一个强大的数据标注工具,但在某些情况下,可能需要结合其他工具或方法来完成特定的任务。因此,了解和学习其他相关工具也是必要的。 持续学习与更新:随着深度学习技术的不断发...
根据大模型文件的实际挂载路径,修改默认填充的子模型参数配置。 Qwen-VL-Chat PreProcess子模型 需要修改参数配置中的以下字段: tokenizer_dir:将值修改为 tokenizer 文件夹的挂载路径。 vit_path:将它的值修改为 vit engine 文件夹下 .plan 文件的路径。
模型参数修改 数据读取编码修改 output_dir修改 模型调用 验证 小结 前言 人工智能大模型是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容,通常情况下有数十亿乃至数百亿个参数,可以在不同的领域和任务中表现出智能拟人的效果。
from transformers import Qwen2VLProcessor from awq.models.qwen2vl import Qwen2VLAWQForConditionalGeneration # 指定量化的路径和超参数 model_path = "your_model_path" quant_path = "your_quantized_model_path" quant_config = {"zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version...
用户需要在image参数中传入图像的URL或者BASE64链接;如果请求中输入了多个图像,qwen-vl-ocr模型只会识别第一个图像,目前不支持对多图识别。 目前不支持多轮对话能力,只会对用户最新的问题进行回答,会忽略掉历史对话信息。 支持的图片 图片格式 Content Type 文件扩展名 BMP image/bmp .bmp DIB image/bmp .dib ...