Deepseek VL2 : 先进的多模态理解模型，融合视觉与语言能力。

Deepseek VL2

DeepSeek-VL2

Deepseek VL2

AI模型研究工具 #视觉语言模型 #多模态理解 #Mixture-of-Experts #视觉问答 #光学字符识别普通产品开源

简介 :

DeepSeek-VL2是一系列大型Mixture-of-Experts视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2包含三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集和MoE基础模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

需求人群 :

目标受众为研究人员、开发者以及企业用户，特别是那些需要在图像识别、自然语言处理和多模态交互领域寻求先进技术解决方案的用户。DeepSeek-VL2的先进技术和灵活性使其成为这些用户理想的选择。

总访问量： 474.6M

占比最多地区： US(19.34%)

本站浏览量： 94.1K

使用场景

在教育领域，DeepSeek-VL2可以帮助开发智能教育辅助工具，通过图像和文本理解来辅助学生学习。

在商业领域，该模型可以用于智能客服系统，通过理解用户上传的图片和文字信息来提供更准确的服务。

在医疗领域，DeepSeek-VL2可以辅助医生分析医学影像，提供更快速的诊断支持。

产品特色

视觉问答：能够理解并回答与图像相关的问题。

光学字符识别：识别图像中的文字信息。

文档理解：解析和理解文档内容。

表格/图表理解：识别和理解表格及图表中的数据。

视觉定位：识别图像中特定物体的位置。

多模态交互：结合视觉和语言信息，提供更丰富的交互体验。

模型变体：提供不同规模的模型以适应不同的应用场景和计算资源。

使用教程

1. 安装必要的依赖，运行`pip install -e .`。

2. 准备模型路径，例如`model_path = 'deepseek-ai/deepseek-vl2-small'`。

3. 加载模型和处理器，使用`DeepseekVLV2Processor.from_pretrained(model_path)`。

4. 准备输入数据，包括对话内容和相关图片。

5. 使用`prepare_inputs`方法处理输入数据。

6. 运行模型，获取响应，使用`vl_gpt.language_model.generate`。

7. 输出结果，使用`tokenizer.decode`将模型输出的token序列解码为文本。

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