结果显示TextVQA上的人机差距大于VQA 2.0,可以有效评估文本理解和多模态推理能力。 ST-VQA |Paper|Download Text-VQA |Paper|Download OCR-VQA |Paper|Download EST-VQA |Paper|Download【已开放下载】 Multimodal Reasoning. 多模态推理对模型的感知、知识和推理技能要求更高,是评价 LVLM 集成能力的更合适的基准。
pip install-r requirements.txt python-m spacy download en_core_web_sm 硬件要求 模型推断:1 * A100(80G) 或 2 * RTX 3090(24G)。 微调:4 * A100(80G) [推荐] 或 8 * RTX 3090(24G)。 2.2 网页演示 我们还提供基于Gradio的本地网页演示。首先,通过运行 pip install gradio 安装Gradio。然后下载并...
The chat_server_config.json configures the chat server which loads and runs the VLM model using an OpenAI like REST API interface. The VLM model can also be adjusted in this configuration file. When you change the model, restart the service and it will automatically download and quantize the ...
pip install -r requirements.txt python -m spacy download en_core_web_sm 硬件要求 模型推断:1A100(80G) 或 2RTX 3090(24G)。 微调:4A100(80G) [推荐] 或 8RTX 3090(24G)。 <!-- ### Online Web Demo We provide aweb demobased onGradio. --> 2.2 网页演示 我们还提供基于Gradio的本地网页演...
model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/bert-base-uncased') # 改为从本地加载 model_dir = '/home/xxx/.cache/modelscope/hub/AI-ModelScope/bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_dir) BLIP/test_note.py ...
Please download these datasets on their own official websites. Please run sh scripts/pretrain.sh or sh scripts/pretrain_multinode.sh Visual Instruction Tuning Please run sh scripts/finetune.sh or sh scripts/finetune_multinode.sh Evaluation ...
./mlx-run --debug llm-tool \ --model mlx-community/SmolVLM2-500M-Video-Instruct-mlx \ --system "请专注描述视频片段中的核心事件" \ --prompt "发生了什么？" \ --video ~/Downloads/example_video.mov \ --temperature 0.7 --top-p 0.9 --max-tokens 100 若您使用 MLX...
Download the providedLISA-Grounding images. cd./src/eval#Remember to change the model path, image root, and annotation path in the scripttorchrun --nproc_per_node="X"test_rec_r1.py#for GRPO. 'X' is the number of GPUs you have.torchrun --nproc_per_node="X"test_rec_baseline.py#fo...
python -m spacy download en_core_web_sm 硬件要求 模型推断:1 * A100(80G) 或 2 * RTX 3090(24G)。 微调:4 * A100(80G) [推荐] 或 8 * RTX 3090(24G)。 2.2 网页演示 我们还提供基于Gradio的本地网页演示。首先,通过运行 pip install gradio 安装Gradio。然后下载并进入此仓库,运行 web_demo.py...
首先使用矩池云网盘 https://matpool.com/download/netdisk 上传需要的模型文件,本次使用的cogvlm-chat模型,另外还需要vicuna-7b-v1.5,这两个模型文件可以从 modelscope 平台进行下载,地址如下: https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogvlm-chat