VisualGLM-6B最令人兴奋的一个方面是其可访问性。由于集成了模型量化技术，用户可以在消费级显卡上本地部署模型，INT4量化级别只需要8.7G的显存。这意味着即使是拥有游戏笔记本的用户也可以快速且私密地部署这个模型，这在此类大小的ChatGPT-like模型中尚属首次。VisualGLM-6B的运行硬件要求也还可以，FP16精度的模型...
VisualGLM-6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 VisualGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。 VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英...
VisualGLM-6B模型由SwissArmyTransformer库训练,支持Lora、P-tuning等参数高效微调方法。 模型推理 基于Huggingface的transformers库调用模型: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained...
简介:本文是基于清华开源的VisualGLM-6B 支持图像中英文的多模态对话语言模型,进行了一系列本地的简单部署,包括环境配置、模型部署、演示推理、模型微调(官方提供的代码),由于个人电脑显存不足,最后是在阿里云服务器交互式平台DSW终端进行微调和训练操作的。 VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文...
一、VisualGLM-6B的原理VisualGLM-6B是一种基于概率图模型的算法,通过学习图像数据的特征,实现对图像的分割和识别。该算法模型主要由两部分组成:一个是概率图模型,用于描述图像数据的统计规律;另一个是学习算法,用于优化模型参数,提高分割和识别的准确性。在图像分割领域,VisualGLM-6B通过建立有向图模型,将图像中的...
VisualGLM-6B是一个开源的多模态对话语言模型,具备处理图像、中文及英文的能力。该模型基于ChatGLM-6B开发,参数量达到了62亿。为了更好地实现图像处理功能,VisualGLM-6B采用了BLIP2-Qformer模型进行训练。在实际应用中,通过丰富的代码示例,能够充分展示其在不同场景下的强大功能。
【VisualGLM-6B:开源多模态对话语言模型,支持图像、中文和英文。该模型基于ChatGLM-6B,具有78亿参数,通过BLIP2-Qformer将图像和语言模型相结合。模型使用CogView数据集的中英文图文对进行预训练,并在微调阶段使用长的视觉问答数据以生成符合人工偏好的答案。VisualGLM-6B使用SwissArmyTransformer工具库进行训练,并提供了与...
VisualGLM-6B作为一种多模态大模型,通过结合图像、文本、音频等多种模态的数据,为用户提供了更丰富、更准确的语义理解能力。VisualGLM-6B的在线地址是[请在此处填写在线地址](请根据实际情况填写)。您可以通过该地址访问到VisualGLM-6B的云服务,进行多模态数据处理和分析。在使用VisualGLM-6B进行多模态数据处理和分析...
VisualGLM-6B是一种创新的多模态预训练模型,旨在将视觉和语言模型进行深度融合,使语言模型能够理解图像信息,并与文本对话实现无缝结合。这一模型的出现,极大地拓展了人工智能在图像描述、问答生成等任务中的应用范围。 VisualGLM-6B基于开源的中英双语语言模型ChatGLM-6B进行扩展,通过引入视觉Transformer(ViT)和Q-Former...
VisualGLM-6B是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于ChatGLM-6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练BLIP2-Qformer构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共78亿参数。 注意:本案例需要使用P100(16G)及以上规格的GPU资源,请查看《ModelArts JupyterLab 硬件规格使用指南》了解切换硬件规格...