DeepSeek-VL2-Small
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Deepseek VL2 Small
紹介 :
DeepSeek-VL2は、前世代のDeepSeek-VLを大幅に改良した、高度な大規模混合専門家(MoE)ビジョン言語モデルシリーズです。このモデルシリーズは、ビジュアルクエスチョンアンサー、光学文字認識、文書/表/グラフの理解、およびビジュアルロケーションなど、様々なタスクにおいて卓越した能力を発揮します。DeepSeek-VL2は、DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small、DeepSeek-VL2の3つのバリアントで構成され、それぞれ10億、28億、45億の活性化パラメーターを持ちます。DeepSeek-VL2は、活性化パラメーターが同等か少ないにも関わらず、既存のオープンソースの密なモデルやMoEベースのモデルと比較して、競争力のある、あるいは最先端の性能を達成しています。
ターゲットユーザー :
画像認識や自然言語処理分野の研究者、ビジュアルクエスチョンアンサー機能を商用製品に統合する必要がある企業など、ビジョン言語処理を必要とする開発者や企業を対象としています。DeepSeek-VL2-Smallは、高度なビジョン言語理解とマルチモーダル処理能力により、大量の視覚データを取り扱って有用な情報を抽出する必要があるシナリオに特に適しています。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.1K
使用シナリオ
DeepSeek-VL2-Smallを使用して、画像内の特定のオブジェクトを識別して記述する。
eコマースプラットフォームで、DeepSeek-VL2-Smallを使用して商品画像の詳しいビジュアルクエスチョンアンサーサービスを提供する。
教育分野で、DeepSeek-VL2-Smallを使用して学生が複雑なグラフや画像資料を理解するのを支援する。
製品特徴
ビジュアルクエスチョンアンサー:画像の内容を理解し、関連する質問に答えることができます。
光学文字認識:画像内のテキスト情報を認識します。
文書/表/グラフの理解:文書、表、グラフ内の視覚情報を解析して理解します。
ビジュアルロケーション:画像内の特定のオブジェクトの位置を特定します。
マルチモーダル理解:視覚情報と言語情報を組み合わせて、より深いレベルの理解を提供します。
モデルバリアント:様々な規模のモデルを提供し、異なるアプリケーションのニーズに対応します。
商用利用サポート:DeepSeek-VL2シリーズは商用利用をサポートしています。
使用チュートリアル
1. 必要な依存関係のインストール:Python環境(バージョン >= 3.8)で、`pip install -e .` を実行して関連する依存関係をインストールします。
2. 必要なモジュールのインポート:torch、transformersライブラリからAutoModelForCausalLM、DeepseekVLV2Processor、DeepseekVLV2ForCausalLMをインポートします。
3. モデルのロード:モデルパスを指定し、`from_pretrained` メソッドを使用してDeepseekVLV2ProcessorとDeepseekVLV2ForCausalLMモデルをロードします。
4. 入力データの準備:`load_pil_images` 関数を使用して画像をロードし、会話内容を準備します。
5. 入力のエンコーディング:`vl_chat_processor` を使用して、会話と画像を含む入力を処理し、モデルに渡します。
6. 応答の生成:モデルの`generate` メソッドを実行して、入力エンベディングとアテンションマスクに基づいて応答を生成します。
7. 出力のデコーディング:`tokenizer.decode` メソッドを使用して、モデルが出力したエンコードされた応答を解釈可能なテキストに変換します。
8. 結果の出力:最終的な会話結果を出力します。
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