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Deepseek VL2
Deepseek VL2
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。
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
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产品介绍
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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。
截图
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。
流量来源
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