Model Details
Model Description
Asagi-2BのGGUF・量子化版です。
imatrixのデータはTFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llmを使用しました。
GGUF変換の手順はこちらのブログ記事を参照して下さい(Ollamaでの利用方法も記載)。
Характеристики
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llava · dense
- Базовая модель
- llm-jp-3-1.8b-instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 3 июн 2025
Ссылки
Asagi-vlm-gguf
Изображение и текст → текст3 профессии
Японская мультимодальная модель семейства Llava для диалогов и генерации текстовых ответов по изображениям, опубликованная в формате GGUF F16.
138скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июн 2025
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
Asagi-2B — японская мультимодальная модель для диалогов с изображениями и текстом. Репозиторий aipib содержит её GGUF-версию в формате F16; в метаданных архитектура указана как LlavaForConditionalGeneration, семейство Llava. Модель дообучена на основе llm-jp/llm-jp-3-1.8b-instruct и предназначена для задач image-text-to-text.
Модель принимает изображения и текстовые запросы, а в ответ генерирует текст. В README указано, что для подготовки imatrix использовался японский датасет TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm; метаданные также отмечают японский язык. Лицензия — Apache-2.0. README ссылается на стороннюю статью с инструкциями по конвертации GGUF и использованию через Ollama.
Сценарии применения
- ответы на вопросы об изображениях на японском языке
- описание содержимого фотографий
- диалог по изображению
- извлечение сведений из изображения по текстовому запросу
Ограничения
В предоставленной карточке не приведены результаты оценок качества или подробные сведения об ограничениях; модель ориентирована на японский язык. Репозиторий содержит GGUF F16, несмотря на упоминание «квантизированной версии» в README.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).
- Класс архитектуры
- LlavaForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- d85e51e