Github:代码仓库、self-llm 数据集:coco_2014_caption 模型:Qwen2-VL-2B-Instruct OCR微调版: 林泽毅:Qwen2-VL微调实战:LaTex公式OCR识别任务(完整代码)62 赞同 · 11 评论文章 1. 环境配置 环境配置分为三步: 确保你的电脑上至少有一张英伟达显卡,并已安装好了CUDA环境。 安装Python(版本>=3.8)以及能够调...
地址:https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main 2. 根据代码配置环境 最好采用python3.10,cuda11.4 及以上版本镜像 安装步骤可参考命令行参数 - swift 2.6.1 文档 具体步骤如下 pip install -e .[llm] pip install pyav qwen_vl_utils pip install deepspeed==0.15.4 (0.16.0版本存在问题) 3. ...
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Collaborator yixqiao commented Feb 1, 2025 • edited by github-actions bot Add the new ViT class in vLLM to Qwen 2.5 VL, removing the huggingface pretrained dependency. Includes changes to MLP, window-based partial attention, RMSNorm, when compared to 2 VL. Enables parallelized operations ...
Qwen2-VL 是一个基于视觉-语言预训练的多模态模型,支持图像和文本的联合输入,输出是文本形式。 输入:图片+文本。 输出:仅仅文本。 2、架构主要包含2部分 qwen2-vl的视觉信息处理和映射 Vision Encoder: VIT VL Adapter: 为了解决图像特征序列过长导致的效率问题. 使用cross-attention module对encode后的图像进行压...
Github链接:https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL 亮点直击 本文介绍了Qwen系列大型视觉语言模型的最新成员:Qwen2-VL系列,该系列包括三款开放权重模型,总参数量分别为20亿、80亿和720亿。如图1所示,Qwen2-VL的关键进展包括: 在各种分辨率和宽高比上的最先进理解能力:Qwen2-VL在视觉基准测试中表现出色,包括DocVQA、...
GitHub地址:https://github.com/QwenLM/Qwen2-VL 1、主要增强功能: >> 各种分辨率和比例图像的SoTA理解: Qwen2-VL在视觉理解基准测试中实现了最先进的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。 >> 理解超过20分钟的视频: 通过在线流媒体能力,Qwen2-VL可以通过高质量的视频问答、对话、内容创作等方式...
你可以使用pip来安装git+https://github.com/huggingface/transformers@21fac7abba2a37fae86106f87fcf9974fd1e3830 accelerate,加速。 接着,你可以安装qwen-vl-utils。 接下来,Qwen2-VL 可以通过分析视频的每一帧或者直接处理整个视频文件来进行推断。因此,我们需要一个库来提取视频中的每一帧。
本次微调,我们使用阿里最新发布的多模态大模型:Qwen2-VL-2B-Instruct作为底座模型。 模型说明地址:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct 使用如下命令下载模型 git lfs install# 下载模型gitclonehttps://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct.git ...
pip install git+https://github.com/huggingface/transformerspip install qwen-vl-utils 1. 2. 3. 4. 安装如下: 图片 2. 模型推理 复制 fromtransformersimportQwen2VLForConditionalGeneration,AutoTokenizer,AutoProcessorfromqwen_vl_utilsimportprocess_vision_info# default: Load the model on the available dev...