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Aria
Aria
Aria模型的目标受众是研究人员、开发者和企业，他们需要处理和分析多模态数据，如视频、图像和文本。它特别适合需要在视频和文档理解方面获得高性能的应用场景，例如自动视频字幕生成、文档内容分析等。Aria的开源特性也使其成为学术研究和教育领域的
AI模型AI模型推理训练#多模态#混合专家模型#视频理解#文档处理#开源模型普通产品开源
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简介
Aria是一个多模态原生混合专家模型，具有强大的多模态、语言和编码任务性能。它在视频和文档理解方面表现出色，支持长达64K的多模态输入，能够在10秒内描述一个256帧的视频。Aria模型的参数量为25.3B，能够在单个A100（80GB）GPU上使用bfloat16精度进行加载。Aria的开发背景是满足对多模态数据理解的需求，特别是在视频和文档处理方面。它是一个开源模型，旨在推动多模态人工智能的发展。
截图
产品特色
支持多模态输入，包括文本、图像和视频。
能够处理长达64K的输入，适用于长视频和复杂文档的分析。
在多模态任务中表现出色，如视频理解、文档问答等。
支持多种编程语言和框架，易于集成和使用。
具有高效的编码能力，可以快速处理视觉输入。
开源模型，社区支持和持续更新。
使用教程
1. 安装必要的库和依赖，如transformers、torch等。
2. 使用pip命令安装Aria模型：`pip install transformers==4.45.0`。
3. 准备输入数据，包括文本、图像或视频。
4. 使用AutoModelForCausalLM和AutoProcessor加载Aria模型和处理器。
5. 将输入数据传递给模型进行处理，获取模型输出。
6. 根据需要对输出结果进行后处理，如解码、格式化等。
7. 分析和利用模型输出，如生成字幕、回答问题等。
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