

Smolvlm
簡介 :
SmolVLM是一個小型但功能強大的視覺語言模型(VLM),擁有2B參數,以其較小的內存佔用和高效性能在同類模型中處於領先地位。SmolVLM完全開源,包括所有模型檢查點、VLM數據集、訓練配方和工具均在Apache 2.0許可下發布。該模型適合在瀏覽器或邊緣設備上進行本地部署,降低推理成本,並允許用戶自定義。
需求人群 :
目標受眾為需要在本地或邊緣設備上部署視覺語言模型的開發者和企業,特別是那些對模型大小和推理成本敏感的用戶。SmolVLM因其小巧、高效和開源的特性,特別適合資源受限的環境,如移動設備或小型服務器。
使用場景
使用SmolVLM為曼谷大皇宮提供旅行建議。
根據圖表識別嚴重乾旱發生的地區。
從發票中提取到期日和發票日期。
產品特色
支持多模態AI,能夠在較小的本地設置中使用。
完全開源,允許商業使用和自定義部署。
內存佔用小,適合在資源受限的設備上運行。
性能優異,提供了包括圖像編碼效率在內的多項基準測試結果。
支持視頻分析任務,尤其是在計算資源有限的情況下。
與VLMEvalKit集成,方便在更多基準上進行評估。
可以通過Transformers庫輕鬆加載和使用。
使用教程
1. 訪問SmolVLM的Hugging Face頁面並下載所需的模型和處理器。
2. 使用Python和Transformers庫加載模型和處理器。
3. 準備輸入數據,包括圖像和文本提示。
4. 通過處理器將輸入數據格式化為模型可接受的格式。
5. 使用模型生成輸出,如描述圖像內容或回答與圖像相關的問題。
6. 對生成的輸出進行解碼和後處理,以獲取最終結果。
7. (可選)根據特定任務對SmolVLM進行微調,以提高性能。
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