Llama-3.2-11B-Vision
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Llama 3.2 11B Vision
簡介 :
Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 發佈的一款多模態大型語言模型(LLMs),它結合了圖像和文本處理的能力,旨在提高視覺識別、圖像推理、圖像描述和回答有關圖像的一般問題的性能。該模型在常見的行業基準測試中的表現超過了眾多開源和封閉的多模態模型。
需求人群 :
目標受眾包括研究人員、開發者和企業用戶,他們需要在各種應用中利用圖像和文本的結合來提升 AI 系統的性能。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 81.7K
使用場景
視覺問題回答(VQA):用戶可以上傳圖片並詢問有關圖像的問題,模型會給出答案。
文檔視覺問題回答(DocVQA):模型可以理解文檔的文本和佈局,然後回答有關圖像的問題。
圖像描述:為社交媒體上的圖片自動生成描述性文字。
圖像-文本檢索:幫助用戶找到與他們上傳的圖片內容相匹配的文本描述。
產品特色
視覺識別:優化模型以識別圖像中的對象和場景。
圖像推理:使模型能夠理解圖像內容並進行邏輯推理。
圖像描述:生成描述圖像內容的文本。
回答有關圖像的問題:理解圖像並回答用戶基於圖像的問題。
支持多語言:雖然圖像+文本應用僅支持英文,但模型在文本任務上支持英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語和泰語。
遵守社區許可協議:使用 Llama 3.2 社區許可協議進行規範。
負責任的部署:遵循 Meta 的最佳實踐,確保模型的安全和有用性。
使用教程
1. 安裝 transformers 庫:確保已安裝 transformers 庫並更新到最新版本。
2. 加載模型:使用 transformers 庫中的 MllamaForConditionalGeneration 和 AutoProcessor 類加載模型和處理器。
3. 準備輸入:將圖像和文本提示組合成模型可接受的輸入格式。
4. 生成文本:調用模型的 generate 方法生成基於輸入圖像和提示的文本。
5. 輸出處理:將生成的文本解碼並展示給用戶。
6. 遵守許可協議:在使用模型時,確保遵守 Llama 3.2 社區許可協議中的條款。
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