Deepseek VL2 : 先進的多模態理解模型，融合視覺與語言能力。

Deepseek VL2

DeepSeek-VL2

Deepseek VL2

AI模型研究工具 #視覺語言模型 #多模態理解 #Mixture-of-Experts #視覺問答 #光學字符識別普通產品開源

簡介 :

DeepSeek-VL2是一系列大型Mixture-of-Experts視覺語言模型，相較於前代DeepSeek-VL有顯著提升。該模型系列在視覺問答、光學字符識別、文檔/表格/圖表理解以及視覺定位等任務上展現出卓越的能力。DeepSeek-VL2包含三個變體：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分別擁有1.0B、2.8B和4.5B激活參數。DeepSeek-VL2在激活參數相似或更少的情況下，與現有的開源密集和MoE基礎模型相比，達到了競爭性或最先進的性能。

需求人群 :

目標受眾為研究人員、開發者以及企業用戶，特別是那些需要在圖像識別、自然語言處理和多模態交互領域尋求先進技術解決方案的用戶。DeepSeek-VL2的先進技術和靈活性使其成為這些用戶理想的選擇。

總訪問量： 474.6M

佔比最多地區： US(19.34%)

本站瀏覽量： 91.6K

使用場景

在教育領域，DeepSeek-VL2可以幫助開發智能教育輔助工具，通過圖像和文本理解來輔助學生學習。

在商業領域，該模型可以用於智能客服系統，通過理解用戶上傳的圖片和文字信息來提供更準確的服務。

在醫療領域，DeepSeek-VL2可以輔助醫生分析醫學影像，提供更快速的診斷支持。

產品特色

視覺問答：能夠理解並回答與圖像相關的問題。

光學字符識別：識別圖像中的文字信息。

文檔理解：解析和理解文檔內容。

表格/圖表理解：識別和理解表格及圖表中的數據。

視覺定位：識別圖像中特定物體的位置。

多模態交互：結合視覺和語言信息，提供更豐富的交互體驗。

模型變體：提供不同規模的模型以適應不同的應用場景和計算資源。

使用教程

1. 安裝必要的依賴，運行`pip install -e .`。

2. 準備模型路徑，例如`model_path = 'deepseek-ai/deepseek-vl2-small'`。

3. 加載模型和處理器，使用`DeepseekVLV2Processor.from_pretrained(model_path)`。

4. 準備輸入數據，包括對話內容和相關圖片。

5. 使用`prepare_inputs`方法處理輸入數據。

6. 運行模型，獲取響應，使用`vl_gpt.language_model.generate`。

7. 輸出結果，使用`tokenizer.decode`將模型輸出的token序列解碼為文本。

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