测试多模态模型LlaVa

已于 2024-06-13 09:19:37 修改
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分类专栏： 多模态 文章标签： 多模态
于 2024-06-13 09:06:41 首次发布
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ollama 多模态llava图像识别理解模型使用
weixin_42357472的博客
06-15 5292
参考： https://llava-vl.github.io/ https://ollama.com/blog/vision-models https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42357472/article/details/137666022 图片地址前面空格就行
LLaVA：开源多模态大语言模型深度解析
最新发布
kakaZhui的博客
05-10 591
LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是由Haotian Liu等人开发的开源多模态大语言模型，旨在实现GPT-4级别的视觉-语言交互能力。该项目通过视觉指令微调技术，将预训练的视觉编码器与语言模型深度融合，在多个多模态基准测试中达到SOTA水平。核心特点支持336x336高分辨率图像处理兼容LLaMA、Vicuna、Mistral等多种基座模型提供4-bit/8-bit量化推理能力支持LoRA高效微调在单卡3090 GPU上即可完成训练。
深入探究LLaVA模型的性能评估与测试方法
gitblog_02193的博客
01-09 926
深入探究LLaVA模型的性能评估与测试方法 llava-v1.6-34b 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/llava-v1.6-34b ...
Ollama部署LLaVA多模态大模型集成SpringBoot
心安成长的码字书房
04-11 846
上一篇测试了在window下部署本地llama7b模型的测试效果，这一篇旨在记录部署LLaVA，大型语言和视觉助手 (LLaVA)，这是一个端到端训练的大型多模态模型，它连接和，用于通用的视觉和语言理解。
LLaVA大模型安装配置与使用、单论对话和测试
Netceor的博客
10-14 4352
按照官方的步骤准备好环境和包。
使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例
ppoojjj的博客
07-09 1529
我们使用Pydantic定义所需的结构化数据模型。
保姆级llava-v1.5-7b部署教程
kikiLQQ的博客
01-15 2万+
最近的研究工作需要基于LLAVA的部署，由于hugging face联网等等的原因，遇到了一些问题。因此写这篇博客记录分享完整的部署步骤。本文将面向服务器无法连接hugging face的用户，保姆级地描述完整的部署流程。
图像与视频高效多模态模型LLaVA-Mini的技术原理及其优势分析
01-20
内容概要：本文介绍了名为LLaVA-Mini的新型大型多模态模型（LMM），该模型通过将视觉输入压缩为单一视觉标记，从而显著提高了计算效率并降低了推理延迟。实验结果显示，在各种图像和视频基准测试中，尽管LLaVA-Mini...
多模态大模型综述: LLaVA, MiniGPT4
pku_langzi的博客
06-17 6484
题目: Visual Instruction Tuning机构：微软论文:任务: 视觉指令微调（具备对话，推理的能力，rather than 图像描述）特点: 利用GPT4做数据生成，以及评测，视觉projection不想BLIP2一样是Q-Former，而是一个简单的映射层方法: LLM选择LLaMA，然后做视觉指令微调前置相关工作：GPT4, LLaMA, BLIP2, OpenFlamingo同期相似性工作：InstructBLIP。
多模态视觉大语言模型——LLaVA
机器学习，深度学习
08-01 1308
本文首次尝试使用GPT-4生成多模态指令数据，并基于这些数据训练了LLaVA(Large Language and Vision Assistant)模型，这是一种结合视觉编码器和语言模型的多模态大模型，用于视觉和语言理解。实验表明，LLaVA在多模态任务上表现优异，与GPT-4结合后实现了92.53%最佳准确率。研究还提供了公开数据、模型和代码，以促进视觉指令跟随领域的研究。
LLM - 开源视觉多模态 LLaVA-CoT(o1) 深度推理模型 测试与源码 教程
AGI
12-07 1625
LLaVA-CoT，是 思维链(Chain-of-Thought, CoT) 的视觉语言模型，通过自主的多阶段推理，提升系统化和结构化推理能力，实现深度思考，包含总结摘要(SUMMARY)、视觉解释(CAPTION)、逻辑推理(REASONING)、结论生成(CONCLUSION) 等 4 个阶段，提出 推理时阶段级束搜索(Inference-Time Stage-Level Beam Search) 方法，以实现有效的推理时扩展，结果表明在多模态推理基准测试中，超越基础模型和其他更大、甚至是闭源的模型。
Spring AI集成Ollama+llava:7b：实战探索大模型的多模态应用
m0_63171455的博客
08-21 1269
多模态是指模型同时理解和处理来自各种来源的信息的能力，包括文本、图像、音频和其他数据格式。人类同时处理多种数据输入模式的知识。我们的学习方式，我们的经验都是多模态的。我们不仅有视觉，只有音频和文本。现代教育之父约翰·阿莫斯·夸美纽斯在其著作中提到;“所有自然联系的事物都应该结合起来教授”但是机器学习方法通常集中在为处理单一模式而量身定制的专用模型上。与人类的学习行为是相反的，然而新一波的多模态大型语言模型开始出现。
Linux系统本地化部署Dify并安装Ollama运行llava大语言模型详细教程
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本篇文章介绍如何将 Dify 本地私有化部署，并且接入 Ollama 部署本地模型，实现在本地环境中部署和管理 LLM，再结合 cpolar 内网穿透实现公网远程访问 Dify。Dify 它是一个开源 LLM 应用开发平台。拥有直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，可以快速从原型开发到生产。Ollama 是一个本地推理框架，允许开发人员轻松地在本地部署和运行 LLM，例如 Llama 3、Mistral 和 Gemma。
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macOS、Windows、Linux、Docker等各个平台通过ollama一键部署谷歌最新开源的gemma大模型，免费开源离线部署使用超越chatgpt4。谷歌最强开源大模型亮相！Gemini技术下放，笔记本就能跑，可商用。
LLaVA：GPT-4V(ision) 的新开源替代品
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tigerhhzz的博客
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Ollama是一个强大的运行AI模型的工具；Ollama支持多种开源模型，您可以通过访问ollama.ai/library来查看所有可用的模型，并使用ollama pull 来下载指定模型。此外，如果您想创建自定义模型，可以通过创建Modelfile并使用ollama create -f ./Modelfile来创建，并通过ollama run 来运行您的模型。Ollama 以其易用性、灵活性和强大的功能，为本地运行大型语言模型提供了一个理想的解决方案。
第一节 LLaVA模型安装、预测、训练详细教程
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本博客介绍LLava1.5多模态大模型的安装教程、训练教程、预测教程，也会涉及到hugging face使用与wandb使用。
零基础小白也行，只用一行命令在自己的电脑跑大模型
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目前该项目更新非常快，从路线图看后期还会支持更多模型和功能。相比于研究更强大的模型，减少技术的使用门槛对于普通人来说，显得更有实际意义。
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这里提供了快速测试多模态模型的命令行示例，包括必要的参数和它们的作用： - `--model-name`：指定模型名称的路径，这里需要替换为实际的模型文件路径。 - `--llm-type`：指定模型的类型，可选的类型有“Chinese_...
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