一键部署 Llama-3.2-11B

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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct:图像聊天助手

一、教程简介

Llama 3.2-Vision 多模态大型语言模型 (LLM) 集合是由 Meta 于 2024 年开发的一组经过预训练和指令调整的图像推理生成模型,大小分别为 11B 和 90B(文本 + 图像输入/文本输出)。 Llama 3.2-Vision 指令调整模型针对视觉识别、图像推理、字幕和回答有关图像的一般问题进行了优化。这些模型在常见的行业基准上优于许多可用的开源和封闭多模态模型。 支持的语言:对于纯文本任务,官方支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。 Llama 3.2 已针对比这 8 种支持的语言更广泛的语言进行过训练。

Llama 3.2-Vision 旨在用于商业和研究。指令调整模型用于视觉识别、图像推理、字幕和类似助手的图像聊天,而预训练模型可以适应各种图像推理任务。此外,由于 Llama 3.2-Vision 能够将图像和文本作为输入,因此其他用例可能包括:

  • 视觉问答 (VQA) 和视觉推理:想象一台机器,它看着一张图片,就能理解你对这张图片的疑问。
  • 文档视觉问答 (DocVQA):想象一下,计算机能够理解文档(如地图或合同)的文本和布局,然后直接从图像中回答有关它的问题。
  • 图像字幕:图像字幕弥合了视觉和语言之间的差距,提取细节,理解场景,然后编写一两句话来讲述故事。
  • 图像文本检索:图像文本检索就像是图像和其描述的媒人。类似于搜索引擎,但它既能理解图片,又能理解文字。
  • 视觉基础:视觉基础就像将我们看到的和说的联系起来。它是为了理解语言如何引用图像的特定部分,从而使 AI 模型能够根据自然语言描述精确定位物体或区域。

二、运行步骤

1. 启动容器后点击 API 地址即可进入 Web 界面
2. 进入网页后,即可与模型展开图像对话!
虽然官方语言中并没有中文,但仍可指定中文使模型输出为中文,例如 “请使用中文回答【问题】” 、 “请使用中文描述这张图”
3. 点击提交即可看到模型输出结果