

Deepseek VL2 Small
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/圖表理解以及視覺定位等多種任務上展現出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三種變體組成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分別擁有10億、28億和45億激活參數。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視覺語言處理的開發者和企業,如圖像識別、自然語言處理領域的研究人員,以及需要在商業產品中集成視覺問答功能的公司。DeepSeek-VL2-Small因其先進的視覺語言理解和多模態處理能力,特別適合需要處理大量視覺數據並從中提取有用信息的場景。
使用場景
使用DeepSeek-VL2-Small進行圖像中特定對象的識別和描述。
在電子商務平臺中,利用DeepSeek-VL2-Small提供商品圖像的詳細視覺問答服務。
在教育領域,使用DeepSeek-VL2-Small輔助學生理解複雜的圖表和圖像資料。
產品特色
視覺問答:能夠理解圖像內容並回答相關問題。
光學字符識別:識別圖像中的文字信息。
文檔/表格/圖表理解:解析和理解文檔、表格和圖表中的視覺信息。
視覺定位:確定圖像中特定對象的位置。
多模態理解:結合視覺和語言信息,提供更深層次的理解。
模型變體:提供不同規模的模型以適應不同的應用需求。
商業用途支持:DeepSeek-VL2系列支持商業使用。
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 .安裝相關依賴。
2. 導入所需模塊:導入torch、transformers庫中的AutoModelForCausalLM,以及DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM。
3. 加載模型:指定模型路徑,並使用from_pretrained方法加載DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM模型。
4. 準備輸入:使用load_pil_images函數加載圖像,並準備對話內容。
5. 編碼輸入:使用vl_chat_processor處理輸入,包括對話和圖像,然後傳遞給模型。
6. 生成響應:運行模型的generate方法,根據輸入嵌入和注意力掩碼生成響應。
7. 解碼輸出:使用tokenizer.decode方法將模型輸出的編碼響應轉換為可讀文本。
8. 打印結果:輸出最終的對話結果。
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