【多模态大模型】 多模态大模型 deepseek-ai/Janus-Pro-7B

【多模态大模型】 多模态大模型 deepseek-ai/Janus-Pro-7B

Janus-Pro-7B 模型介绍

Janus-Pro是一种新颖的自回归框架,它统一了多模态的理解和生成。该框架通过将视觉编码分解为独立的路径,解决了以往方法的局限性,同时仍然使用单一的统一Transformer架构进行处理。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了以往的统一模型,并在性能上与特定任务的模型相当甚至超过它们。Janus-Pro的简洁性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选。

  • github:

    Github: https://github.com/deepseek-ai/Janus

  • 性能

    在这里插入图片描述

  • 生成效果示例

    在这里插入图片描述

  • Model Summary

    Janus-Pro是基于DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base构建的。
    在多模态理解方面,它使用SigLIP-L作为视觉编码器,支持384×384像素的图像输入。在图像生成方面,Janus-Pro使用了这里的标记器,下采样率为16。

  • 发布时间

    2025年1月28日

下载

model_id: deepseek-ai/Janus-Pro-7B
下载地址:[https://hf-mirror.com/deepseek-ai/Janus-Pro-7B](https://hf-mirror.com/deepseek-ai/Janus-Pro-7B)   不需要翻墙

运行环境安装

git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus
cd Janus
pip install -e .  -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

模型推理示例

  • Multimodal Understanding

    
    import torch
    from transformers import AutoModelForCausalLM
    from janus.m
### DeepSeek 多模态大模型 Janus-Pro-7B 使用指南 #### 获取模型 为了使用 Janus-Pro-7B 模型,需先从指定网站下载模型文件。访问链接可获得最新版本的模型权重和其他必要资源[^2]。 ```bash # 下载命令示例(具体路径可能有所不同) wget https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B/archive/main.zip unzip main.zip -d ./janus_pro_7b/ ``` #### 安装依赖库 安装必要的 Python 库来加载并运行此多模态模型。推荐使用虚拟环境隔离项目依赖项。 ```bash pip install transformers torch accelerate safetensors ``` #### 加载预训练模型 通过 Hugging Face 的 `transformers` 库可以轻松加载已保存的模型及其配置。 ```python from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor model_name_or_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-7B" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 数据准备与处理 对于输入数据,无论是文本还是图像都需要经过特定方式编码成适合喂给神经网络的形式。 ```python image_url = "http://example.com/path/to/image.jpg" # 替换成实际图片URL text_input = "描述这张照片的内容" inputs = processor(image=image_url, text=text_input, return_tensors="pt") ``` #### 执行推理任务 准备好所有前提条件之后就可以调用模型来进行预测了。这里展示了一个简单的例子用于说明如何执行一次前向传播操作得到输出结果。 ```python with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs) generated_text = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text) ``` #### 进阶应用案例 除了基本的文字到文字转换外,Janus Pro 7B 支持更多样化的应用场景,比如基于视觉的理解能力以及跨媒体的信息生成等功能[^3]。
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