

Deepseek VL2 Small
简介 :
DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)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多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下,与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比,达到了竞争性或最先进的性能。
需求人群 :
目标受众为需要进行视觉语言处理的开发者和企业,如图像识别、自然语言处理领域的研究人员,以及需要在商业产品中集成视觉问答功能的公司。DeepSeek-VL2-Small因其先进的视觉语言理解和多模态处理能力,特别适合需要处理大量视觉数据并从中提取有用信息的场景。
使用场景
使用DeepSeek-VL2-Small进行图像中特定对象的识别和描述。
在电子商务平台中,利用DeepSeek-VL2-Small提供商品图像的详细视觉问答服务。
在教育领域,使用DeepSeek-VL2-Small辅助学生理解复杂的图表和图像资料。
产品特色
视觉问答:能够理解图像内容并回答相关问题。
光学字符识别:识别图像中的文字信息。
文档/表格/图表理解:解析和理解文档、表格和图表中的视觉信息。
视觉定位:确定图像中特定对象的位置。
多模态理解:结合视觉和语言信息,提供更深层次的理解。
模型变体:提供不同规模的模型以适应不同的应用需求。
商业用途支持:DeepSeek-VL2系列支持商业使用。
使用教程
1. 安装必要的依赖:在Python环境(版本>=3.8)中,运行pip install -e .安装相关依赖。
2. 导入所需模块:导入torch、transformers库中的AutoModelForCausalLM,以及DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM。
3. 加载模型:指定模型路径,并使用from_pretrained方法加载DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM模型。
4. 准备输入:使用load_pil_images函数加载图像,并准备对话内容。
5. 编码输入:使用vl_chat_processor处理输入,包括对话和图像,然后传递给模型。
6. 生成响应:运行模型的generate方法,根据输入嵌入和注意力掩码生成响应。
7. 解码输出:使用tokenizer.decode方法将模型输出的编码响应转换为可读文本。
8. 打印结果:输出最终的对话结果。
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