Deepseek VL2 Tiny : 先進的大型混合專家視覺語言模型

Deepseek VL2 Tiny

DeepSeek-VL2-Tiny

Deepseek VL2 Tiny

AI模型研究工具 #視覺語言模型 #混合專家 #多模態理解 #圖像識別 #自然語言處理普通產品開源

簡介 :

DeepSeek-VL2是一系列先進的大型混合專家（MoE）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、視覺定位等多項任務中展現出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三種變體組成：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，與現有的開源密集型和基於MoE的模型相比，達到了競爭性或最先進的性能。

需求人群 :

目標受眾為需要進行圖像理解和視覺語言處理的企業和研究機構，如自動駕駛汽車公司、安防監控企業、智能助手開發商等。這些用戶可以利用DeepSeek-VL2進行圖像內容的深入分析和理解，提升產品的視覺識別和交互能力。

總訪問量： 29.7M

佔比最多地區： US(17.94%)

本站瀏覽量： 78.7K

使用場景

在零售行業，通過DeepSeek-VL2分析監控視頻，識別顧客行為模式。

在教育領域，利用DeepSeek-VL2解析教科書圖像，提供互動式學習體驗。

在醫療影像分析中，使用DeepSeek-VL2識別和分類醫學圖像中的病理特徵。

產品特色

視覺問答：能夠理解和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/表格/圖表理解：解析和理解圖像中的文檔、表格和圖表內容。

視覺定位：識別圖像中的特定對象或元素。

多模態理解：結合視覺和語言信息，提供更深層次的內容理解。

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。

商業用途支持：DeepSeek-VL2系列支持商業用途。

使用教程

1. 安裝必要的依賴：在Python環境（版本>=3.8）中，運行`pip install -e .`安裝依賴。

2. 導入必要的庫：導入torch、transformers庫以及DeepSeek-VL2相關的模塊。

3. 指定模型路徑：設置模型路徑為`deepseek-ai/deepseek-vl2-small`。

4. 加載模型和處理器：使用DeepseekVLV2Processor和AutoModelForCausalLM從預設路徑加載模型。

5. 準備輸入數據：將對話內容和圖像加載並準備輸入。

6. 運行模型獲取響應：使用模型的generate方法，根據輸入嵌入和注意力掩碼生成響應。

7. 解碼並輸出結果：將模型輸出的編碼結果解碼，並打印出來。

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