/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
florence2 · dense
Опубликована
8 июл 2024

florence2-large-ft-gufeng_v3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная версия Florence-2 Large для выполнения текстовых запросов по изображениям и генерации текстовых ответов.

69скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены28 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

F16/florence2-large-ft-gufeng_v3 — модель семейства Florence-2 Large для обработки изображений и генерации текстовых ответов по ним. По названию репозитория можно предположить, что это дообученная версия Florence-2 Large, однако карточка не раскрывает назначение дообучения или особенности версии gufeng_v3.

Модель принимает изображения и текстовые запросы, а выдаёт текст; семейство Florence-2 предназначено для задач компьютерного зрения, управляемых текстовыми инструкциями. В метаданных указаны архитектура Florence2ForConditionalGeneration и формат safetensors. README содержит только общий пример начала работы, поэтому конкретные сценарии и качество этой версии не описаны. Условия лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по изображению
  • описание содержимого изображения
  • извлечение сведений из изображения по запросу

Ограничения

Карточка не описывает специализацию версии gufeng_v3, её качество или поддерживаемые языки. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

image/png

image/png

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

import requests

from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForCausalLM 


model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("F16/florence2-large-ft-gufeng_v3", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("F16/florence2-large-ft-gufeng_v3", trust_remote_code=True)

prompt = "<MORE_DETAILED_CAPTION>"

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")

generated_ids = model.generate(
    input_ids=inputs["input_ids"],
    pixel_values=inputs["pixel_values"],
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=False,
    num_beams=3
)
generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]

parsed_answer = processor.post_process_generation(generated_text, task=prompt, image_size=(image.width, image.height))

print(parsed_answer)


license: mit

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Florence2ForConditionalGeneration
Ревизия весов
e3abe69

0 моделей