汕頭網(wǎng)站建設設計公司,夢幻西游網(wǎng)頁版官方網(wǎng)站,申請了域名怎么建網(wǎng)站,銀川公司網(wǎng)站建設DeepSeek-VL2重磅發(fā)布#xff1a;新一代混合專家視覺語言模型引領多模態(tài)理解革命 【免費下載鏈接】deepseek-vl2-tiny 融合視覺與語言理解的DeepSeek-VL2-Tiny模型#xff0c;小巧輕便卻能力出眾#xff0c;處理圖像問答、文檔理解等任務得心應手#xff0c;為多模態(tài)交互帶…DeepSeek-VL2重磅發(fā)布新一代混合專家視覺語言模型引領多模態(tài)理解革命【免費下載鏈接】deepseek-vl2-tiny融合視覺與語言理解的DeepSeek-VL2-Tiny模型小巧輕便卻能力出眾處理圖像問答、文檔理解等任務得心應手為多模態(tài)交互帶來全新體驗。項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny引言在人工智能多模態(tài)理解領域一場新的技術突破正悄然來臨。DeepSeek-VL2系列作為深度求索團隊推出的新一代混合專家Mixture-of-Experts, MoE視覺語言模型在其前代產(chǎn)品DeepSeek-VL的基礎上實現(xiàn)了跨越式升級。該模型系列在視覺問答、光學字符識別、文檔/表格/圖表理解以及視覺定位等多元任務中展現(xiàn)出卓越性能重新定義了開源模型在多模態(tài)理解領域的技術邊界。DeepSeek-VL2系列包含三個不同規(guī)模的變體DeepSeek-VL2-Tiny10億激活參數(shù)、DeepSeek-VL2-Small28億激活參數(shù)和DeepSeek-VL245億激活參數(shù)。通過創(chuàng)新的混合專家架構(gòu)設計該系列模型在保持參數(shù)規(guī)模優(yōu)勢的同時實現(xiàn)了與現(xiàn)有開源密集型模型及混合專家模型相比更具競爭力甚至領先的性能表現(xiàn)為學術界和工業(yè)界提供了高效且強大的多模態(tài)解決方案。如上圖所示該圖片直觀展示了DeepSeek-VL2模型的核心架構(gòu)與多模態(tài)理解能力。這一視覺化呈現(xiàn)充分體現(xiàn)了模型在處理復雜視覺信息與語言交互任務時的技術優(yōu)勢為研究人員和開發(fā)者提供了對新一代視覺語言模型工作原理的清晰認知。模型架構(gòu)解析DeepSeek-VL2-Tiny作為系列中的輕量級版本構(gòu)建于DeepSeekMoE-3B基礎模型之上通過優(yōu)化的混合專家機制實現(xiàn)了10億激活參數(shù)的高效配置。這種架構(gòu)設計使得模型在保持較小計算資源占用的同時依然能夠處理復雜的多模態(tài)任務為資源受限環(huán)境下的部署提供了可行方案。與傳統(tǒng)的密集型模型不同DeepSeek-VL2系列采用的混合專家架構(gòu)通過動態(tài)路由機制將輸入序列分配給最適合處理該部分信息的專家子網(wǎng)絡從而實現(xiàn)計算資源的精準分配。這種設計不僅大幅提升了模型的參數(shù)效率還增強了模型對不同類型任務的適應性使得單一模型能夠同時勝任視覺理解、文本處理及跨模態(tài)交互等多種任務?？焖偕鲜种改檄h(huán)境配置在開始使用DeepSeek-VL2之前用戶需要確保系統(tǒng)環(huán)境滿足Python 3.8及以上版本要求。通過以下命令即可完成必要依賴包的安裝為模型運行做好準備pip install -e .使用注意事項為確保模型達到最佳性能用戶在使用過程中需注意以下幾點關鍵設置采樣溫度建議設置為T ≤ 0.7。實驗表明過高的溫度設置會導致生成質(zhì)量下降適當降低溫度有助于提升輸出結(jié)果的準確性和一致性。圖像輸入處理采用動態(tài)分塊策略。對于不超過2張圖像的輸入模型會自動應用動態(tài)分塊處理以優(yōu)化上下文窗口中的標記數(shù)量當輸入圖像數(shù)量達到3張及以上時系統(tǒng)將自動將圖像統(tǒng)一調(diào)整為384×384分辨率后直接輸入無需分塊處理。系列模型間的核心差異在于基礎語言模型的規(guī)模。DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2分別采用不同規(guī)模的基礎語言模型用戶可根據(jù)具體任務需求和計算資源情況選擇合適的模型變體。推理示例演示以下提供一個簡單的Python推理示例展示如何快速部署DeepSeek-VL2模型進行多模態(tài)交互import torch from transformers import AutoModelForCausalLM from deepseek_vl.models import DeepseekVLV2Processor, DeepseekVLV2ForCausalLM from deepseek_vl.utils.io import load_pil_images # 指定模型路徑 model_path deepseek-ai/deepseek-vl2-small vl_chat_processor: DeepseekVLV2Processor DeepseekVLV2Processor.from_pretrained(model_path) tokenizer vl_chat_processor.tokenizer vl_gpt: DeepseekVLV2ForCausalLM AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_codeTrue) vl_gpt vl_gpt.to(torch.bfloat16).cuda().eval() ## 單圖像對話示例 conversation [ { role: |User|, content: image |ref|The giraffe at the back.|/ref|., images: [./images/visual_grounding.jpeg], }, {role: |Assistant|, content: }, ] ## 多圖像或上下文學習對話示例 # conversation [ # { # role: User, # content: image_placeholderA dog wearing nothing in the foreground, # image_placeholdera dog wearing a santa hat, # image_placeholdera dog wearing a wizard outfit, and # image_placeholderwhats the dog wearing?, # images: [ # images/dog_a.png, # images/dog_b.png, # images/dog_c.png, # images/dog_d.png, # ], # }, # {role: Assistant, content: } # ] # 加載圖像并準備輸入 pil_images load_pil_images(conversation) prepare_inputs vl_chat_processor( conversationsconversation, imagespil_images, force_batchifyTrue, system_prompt ).to(vl_gpt.device) # 運行圖像編碼器獲取圖像嵌入 inputs_embeds vl_gpt.prepare_inputs_embeds(**prepare_inputs) # 運行模型生成響應 outputs vl_gpt.language_model.generate( inputs_embedsinputs_embeds, attention_maskprepare_inputs.attention_mask, pad_token_idtokenizer.eos_token_id, bos_token_idtokenizer.bos_token_id, eos_token_idtokenizer.eos_token_id, max_new_tokens512, do_sampleFalse, use_cacheTrue ) answer tokenizer.decode(outputs[0].cpu().tolist(), skip_special_tokensTrue) print(f{prepare_inputs[sft_format][0]}, answer)該示例展示了模型處理單圖像對話任務的完整流程包括模型加載、圖像預處理、輸入準備及響應生成等關鍵步驟。用戶可根據(jù)實際需求修改對話內(nèi)容和圖像路徑輕松實現(xiàn)各類多模態(tài)交互場景。許可證信息DeepSeek-VL2代碼倉庫采用MIT許可證授權詳見LICENSE-CODE文件允許學術研究和商業(yè)應用的廣泛使用。模型的具體使用則受DeepSeek模型許可證約束詳見LICENSE-MODEL文件需要注意的是DeepSeek-VL2系列明確支持商業(yè)用途為企業(yè)級應用提供了靈活的授權方案。學術引用如果您在研究工作中使用了DeepSeek-VL2模型請通過以下引用格式標注misc{wu2024deepseekvl2mixtureofexpertsvisionlanguagemodels, title{DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding}, author{Zhiyu Wu and Xiaokang Chen and Zizheng Pan and Xingchao Liu and Wen Liu and Damai Dai and Huazuo Gao and Yiyang Ma and Chengyue Wu and Bingxuan Wang and Zhenda Xie and Yu Wu and Kai Hu and Jiawei Wang and Yaofeng Sun and Yukun Li and Yishi Piao and Kang Guan and Aixin Liu and Xin Xie and Yuxiang You and Kai Dong and Xingkai Yu and Haowei Zhang and Liang Zhao and Yisong Wang and Chong Ruan}, year{2024}, eprint{2412.10302}, archivePrefix{arXiv}, primaryClass{cs.CV}, url{https://arxiv.org/abs/2412.10302}, }技術支持與交流如有任何技術問題或使用反饋歡迎通過GitHub倉庫提交issue或直接發(fā)送郵件至servicedeepseek.com與開發(fā)團隊取得聯(lián)系。我們鼓勵社區(qū)用戶積極參與模型的改進與優(yōu)化共同推動多模態(tài)理解技術的發(fā)展與應用。總結(jié)與展望DeepSeek-VL2系列的推出標志著開源視覺語言模型在效率與性能平衡方面達到了新的高度。通過創(chuàng)新的混合專家架構(gòu)和優(yōu)化的模型設計該系列不僅為學術界提供了先進的研究工具也為工業(yè)界開發(fā)高效多模態(tài)應用鋪平了道路。未來隨著模型的持續(xù)迭代和應用場景的不斷拓展DeepSeek-VL2有望在智能客服、內(nèi)容分析、自動駕駛、醫(yī)療影像診斷等多個領域發(fā)揮重要作用推動人工智能技術向更智能、更高效的方向發(fā)展。對于開發(fā)者而言DeepSeek-VL2系列提供了從輕量化到高性能的完整解決方案能夠滿足不同場景下的部署需求。無論是資源受限的邊緣設備還是需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的云端服務都能找到合適的模型變體。這種靈活性使得更多創(chuàng)新應用成為可能有望加速多模態(tài)AI技術在各行各業(yè)的落地與普及。隨著人工智能技術的不斷演進我們有理由相信DeepSeek-VL2系列將繼續(xù)引領開源多模態(tài)模型的發(fā)展方向為構(gòu)建更智能、更自然的人機交互系統(tǒng)貢獻關鍵力量?！久赓M下載鏈接】deepseek-vl2-tiny融合視覺與語言理解的DeepSeek-VL2-Tiny模型小巧輕便卻能力出眾處理圖像問答、文檔理解等任務得心應手為多模態(tài)交互帶來全新體驗。項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/deepseek-vl2-tiny創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考