Uploaded model
- Developed by: thanhkyanh
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2-vl-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen2_vl model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 16,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2_vl · dense
- Базовая модель
- qwen2-vl-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 23 дек 2024
Ссылки
Qwen2-VL-7B-Instruct-4bit
Изображение и текст → текст6 профессий
Дообученная мультимодальная модель Qwen2-VL на 7,1 млрд параметров для ответов на текстовые запросы по изображениям.
26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 дек 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Мультимодальная модель Qwen2-VL-7B-Instruct-4bit, опубликованная thanhkyanh как дообучение unsloth/qwen2-vl-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для диалога по изображениям: принимает текстовые запросы и изображения, а в ответ формирует текст. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2-VL и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Карточка сообщает, что обучение проводилось с библиотеками Unsloth и Hugging Face TRL; лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают английский язык. Данных о качестве на конкретных наборах изображений или о дополнительных возможностях, помимо чата и работы с изображениями, карточка не приводит.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о содержимом изображения
- описание объектов и сцен на изображениях
- диалог по загруженной картинке
- извлечение визуальных сведений по текстовому запросу
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества и результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных типов изображений или задач не подтверждена.
Для каких профессий подходит6
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.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Также подходит для
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2VLForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- d295ce1