GUI-R1项目模型权重发布与使用指南
GUI-R1 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/GUI-R1
近日，开源项目GUI-R1正式发布了其多模态模型Qwen2.5-VL-3B-R1-2的预训练权重文件。作为基于Qwen2.5架构的视觉语言模型，该版本在3B参数规模下展现了优秀的跨模态理解能力，为开发者提供了可直接部署的预训练模型资源。
权重获取方式
项目团队已在项目文档中明确标注了模型权重的下载入口。用户无需自行训练模型，可直接下载官方提供的checkpoints文件包。该压缩包包含完整的模型参数、配置文件及相关索引，解压后即可通过指定路径调用。值得注意的是，权重文件需要与项目代码库中的模型架构定义配合使用，二者版本需保持严格一致。
典型使用场景
下载后的模型权重主要应用于以下场景：
- 推理部署：加载预训练权重后，开发者可快速搭建图像-文本联合推理服务
- 微调训练：基于预训练模型进行下游任务适配，显著减少训练成本
- 能力评测：通过标准化测试集验证模型的多模态理解性能
技术细节说明
该版本权重文件采用PyTorch标准格式存储，包含：
- 模型主体参数（约3B可训练参数）
- 分词器词表及配置
- 图像编码器预训练参数
- 跨模态注意力层权重
使用时需注意显存需求，3B参数模型建议在配备24GB以上显存的GPU环境运行。对于资源受限的场景，开发者可考虑采用梯度检查点或模型并行等技术进行优化。
项目团队将持续维护模型权重版本，建议开发者定期关注更新以获取性能优化后的新版本。当前发布的R1-2版本已通过基础功能测试，可满足大多数研发需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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