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Deepseek VL2 Small
Deepseek VL2 Small
目标受众为需要进行视觉语言处理的开发者和企业，如图像识别、自然语言处理领域的研究人员，以及需要在商业产品中集成视觉问答功能的公司。DeepSeek-VL2-Small因其先进的视觉语言理解和多模态处理能力，特别适合需要处理大量视觉数据并从中
AI模型AI信息平台#视觉问答#光学字符识别#文档理解#视觉定位#多模态学习#混合专家模型普通产品开源
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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/图表理解以及视觉定位等多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。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：能够理解图像内容并回答相关问题。
光学字符识别：识别图像中的文字信息。
文档/表格/图表理解：解析和理解文档、表格和图表中的视觉信息。
视觉定位：确定图像中特定对象的位置。
多模态理解：结合视觉和语言信息，提供更深层次的理解。
模型变体：提供不同规模的模型以适应不同的应用需求。
商业用途支持：DeepSeek-VL2系列支持商业使用。
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 .安装相关依赖。
2. 导入所需模块：导入torch、transformers库中的AutoModelForCausalLM，以及DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM。
3. 加载模型：指定模型路径，并使用from_pretrained方法加载DeepseekVLV2Processor和DeepseekVLV2ForCausalLM模型。
4. 准备输入：使用load_pil_images函数加载图像，并准备对话内容。
5. 编码输入：使用vl_chat_processor处理输入，包括对话和图像，然后传递给模型。
6. 生成响应：运行模型的generate方法，根据输入嵌入和注意力掩码生成响应。
7. 解码输出：使用tokenizer.decode方法将模型输出的编码响应转换为可读文本。
8. 打印结果：输出最终的对话结果。
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