MLX-конверсия olmOCR-2-7B-1025 для распознавания и извлечения текста из изображений и документов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
olmOCR-2-7B-1025-bf16 — преобразованная в формат MLX модель сообщества mlx-community на основе allenai/olmOCR-2-7B-1025. Это визуально-языковая модель с архитектурой Qwen2.5-VL и 7,1 млрд параметров, предназначенная для обработки изображений с выдачей текста. Карточка этой копии отсылает за подробностями к исходной модели.
Модель подходит для OCR и извлечения текстовой информации из изображений и документов. Она принимает изображения и текстовые инструкции, а результат выдаёт в виде текста; заявленный родительский чекпойнт поддерживает контекст до 128 000 токенов. По метаданным, исходная модель дообучена на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, а данная копия преобразована в формат MLX. Лицензия — Apache-2.0.
README этой копии не содержит подробных сведений о качестве и ограничениях; для них следует обратиться к карточке исходной модели allenai/olmOCR-2-7B-1025.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to MLX format from allenai/olmOCR-2-7B-1025 using mlx-vlm version 0.3.4.
Refer to the original model card for more details on the model.
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/olmOCR-2-7B-1025-bf16 --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
MLX-модели работают только на Apple Silicon.