能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 使用vLLM部署 Qwen2-...
能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 使用vLLM部署 Qwen2-...
能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL 可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。 多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL 现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。 使用vLLM部署 Qwen2-...
### 关键词 Vllm技术, Qwen2-VL, 单卡部署, 多卡部署, requests库 ## 一、大纲1 ### 1.1 Vllm技术概述 Vllm技术是一种先进的大规模语言模型训练和推理框架,旨在提高模型的性能和效率。该技术通过优化计算资源的利用,使得复杂的自然语言处理任务能够在更短的时间内完成。Vllm技术的核心优势在于其高度并行化...
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs - GitHub - ywang96/vllm at qwen2_5_vl
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 parall...
•Qwen2-VL 的差异: 尽管 Qwen2-VL 在学术基准测试中表现强劲,但在人类评估中相对表现较差。 三、英伟达:NVLM 1、三种不同的特征融合框架 2、共享视觉编码器 NVLM系列模型的所有架构共都使用了一个固定分辨率的视觉编码器(InternViT-6B-448px-V1-5)。图像会被切分为1到6切块,每个块大小为448×448像素,...
上期我们介绍了InternVL-v1.5,该工作首次将大VIT,长图像seqence和动态长宽比引入多模态大模型。本次我们将介绍Qwen2VL,相较与InternVL-v1.5,其包含以下几个改进。 图1:图像与大模型的主流结合方式。(1)将图片经过一个Pretrained VIT,获取视觉特征。(2)将该视觉特征通过某种变换层(Adapter)对齐到大模型 Input Emb...
sampling_params = SamplingParams( temperature=0.1, top_p=0.001, repetition_penalty=1.05, max_tokens=2048, stop_token_ids=[], stream=Ture #这里不支持流式。。。) generator = llm.generate([llm_inputs], sampling_params=sampling_params, 加这里也不行 ) ,,