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Deepseek VL2 Tiny
Deepseek VL2 Tiny
目标受众为需要进行图像理解和视觉语言处理的企业和研究机构，如自动驾驶汽车公司、安防监控企业、智能助手开发商等。这些用户可以利用DeepSeek-VL2进行图像内容的深入分析和理解，提升产品的视觉识别和交互能力。
AI模型研究工具#视觉语言模型#混合专家#多模态理解#图像识别#自然语言处理普通产品开源
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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、视觉定位等多项任务中展现出卓越的能力。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，与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。
截图
产品特色
视觉问答：能够理解和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/表格/图表理解：解析和理解图像中的文档、表格和图表内容。
视觉定位：识别图像中的特定对象或元素。
多模态理解：结合视觉和语言信息，提供更深层次的内容理解。
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。
商业用途支持：DeepSeek-VL2系列支持商业用途。
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 .`安装依赖。
2. 导入必要的库：导入torch、transformers库以及DeepSeek-VL2相关的模块。
3. 指定模型路径：设置模型路径为`deepseek-ai/deepseek-vl2-small`。
4. 加载模型和处理器：使用DeepseekVLV2Processor和AutoModelForCausalLM从预设路径加载模型。
5. 准备输入数据：将对话内容和图像加载并准备输入。
6. 运行模型获取响应：使用模型的generate方法，根据输入嵌入和注意力掩码生成响应。
7. 解码并输出结果：将模型输出的编码结果解码，并打印出来。
流量来源
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