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简介
llama3v是一个基于Llama3 8B和siglip-so400m的SOTA（State of the Art，即最先进技术）视觉模型。它是一个开源的VLLM（视觉语言多模态学习模型），在Huggingface上提供模型权重，支持快速本地推理，并发布了推理代码。该模型结合了图像识别和文本生成，通过添加投影层将图像特征映射到LLaMA嵌入空间，以提高模型对图像的理解能力。
截图
产品特色
使用Huggingface提供的模型权重进行快速本地推理
结合siglip-so400m模型进行视觉识别
Llama3 8B模型用于多模态图像-文本输入和文本生成
在预训练过程中冻结除投影层外的所有权重
在微调过程中更新Llama3 8B模型权重，同时冻结siglip-so400m模型和投影层
生成合成多模态数据以增强多模态文本生成能力
使用教程
首先，从Huggingface下载llama3v模型权重
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使用Transformers库导入AutoTokenizer和AutoModel
加载模型并将其转移到GPU上以加速计算
使用AutoTokenizer对输入图像进行编码
通过模型生成图像的文本描述
打印或进一步处理生成的文本输出
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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