DeepSeek实用技巧系列-生活服务(七)

利用DeepSeek进行生活服务系列第七部分命理玄学-2。

奇门遁甲法:

第一问:你是一个命理学大师,深谙八字及奇门等传统命理方法。我出生于公历*年*月*日时分,男/女性。请用奇门遁甲及八字分析我的一生,先帮我回顾我过去十年的三个重大事件,再着重分析整体运势,学业、事业、财运、婚姻等。

 

第二问:请你用奇门遁甲的方式,分析我这个大运十年的爱情,婚姻,事业,财运,交友,父母,子女。以及我这个大运有什么机会点?

第三问:请你用奇门遁甲的方式,帮我分析今年xx月的xx事情,和xx,在xx地方,能不能成功?如果我想要成功,我应该通过什么样的方式去干预?

 

### 使用 DeepSeek-VL2-Tiny 模型进行光学字符识别 为了利用 `deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny` 模型执行光学字符识别(OCR),可以遵循以下方法: #### 准备环境 确保安装必要的依赖库,特别是 PyTorch 和 transformers 库。可以通过 pip 安装这些包。 ```bash pip install torch transformers ``` #### 加载模型与处理器 加载预训练的 DeepSeek-VL2-Tiny 模型及其对应的图像处理器和分词器。这一步骤对于准备输入数据至关重要。 ```python from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny") ``` #### 图像预处理 读取并调整待识别的文字图片大小至适合模型输入的形式。通常情况下,保持原始纵横比例的同时缩放图片到适当尺寸有助于提升 OCR 结果的质量。 ```python import requests from PIL import Image url = "https://example.com/path_to_image.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") ``` #### 执行推断 将预处理后的图像传递给模型以获取预测结果。这里会得到一系列 token ID 表示可能的字符序列。 ```python outputs = model.generate(**inputs) predicted_text = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0] print(predicted_text) ``` 上述过程展示了如何使用 DeepSeek-VL2-Tiny 实现基本的 OCR 功能[^2]。
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