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WePOINTS的目标受众主要是人工智能领域的研究人员、开发者和企业用户。研究人员可以利用WePOINTS提供的多模态模型进行学术研究和技术创新；开发者可以基于WePOINTS快速构建和部署多模态应用；企业用户可以利用WePOINTS提升产
AI模型开发平台#多模态#人工智能#模型融合#图像分割#自然语言处理普通产品开源
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简介
WePOINTS是由微信AI团队开发的一系列多模态模型，旨在创建一个统一框架，容纳各种模态。这些模型利用最新的多模态模型进展和技术，推动内容理解和生成的无缝统一。WePOINTS项目不仅提供了模型，还包括了预训练数据集、评估工具和使用教程，是多模态人工智能领域的重要贡献。
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产品特色
- 提供多模态模型的统一框架：WePOINTS旨在整合视觉和语言等多种模态，提供统一的处理方式。
- 支持双语模型：WePOINTS1.5模型支持双语，增强了模型的国际化应用能力。
- 集成到SGLang：WePOINTS1.5将被集成到SGLang中，扩展了模型的应用场景。
- 提供预训练数据集：WePOINTS将发布POINTS1.5的预训练数据集，方便研究者和开发者使用。
- 支持Hugging Face和ModelScope：WePOINTS模型可以在Hugging Face和ModelScope上找到，便于开发者快速接入和使用。
- 提供评估工具：WePOINTS使用VLMEvalKit评估模型性能，提供了标准化的评估流程。
- 支持模型融合技术：WePOINTS提出了模型融合技术，通过结合不同指令数据集微调的模型，提升最终模型的性能。
- 提供图像分割技术CATTY：WePOINTS提供了CATTY技术，用于将大分辨率图像分割成相同大小的小图像块，保持原图比例。
使用教程
1. 克隆WePOINTS项目到本地：使用git命令克隆项目代码。
2. 安装依赖：进入项目目录，使用pip安装项目依赖。
3. 下载模型：根据需要从Hugging Face或ModelScope下载相应的WePOINTS模型。
4. 配置环境：根据模型要求配置运行环境，如CUDA版本等。
5. 运行模型：按照WePOINTS提供的教程，运行模型进行多模态任务。
6. 评估模型：使用VLMEvalKit工具对模型性能进行评估。
7. 模型融合：如果有多个模型，可以使用WePOINTS提供的模型融合技术进行模型融合。
8. 图像分割：使用CATTY技术对大分辨率图像进行分割处理。
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