HyperAI

1. Einführung in das Tutorial

FastVLM ist ein effizientes visuelles Sprachmodell (VLM), das vom Apple-Team im September 2025 vorgestellt wurde und die Effizienz und Leistung der hochauflösenden Bildverarbeitung verbessern kann. Das Modell führt den neuen hybriden visuellen Encoder FastViTHD ein, der die Anzahl visueller Token effektiv reduziert und die Kodierzeit deutlich verkürzt. Bei gleichbleibender Leistung wie bestehende VLMs verbessert FastVLM die Verarbeitungsgeschwindigkeit deutlich. Beispielsweise verkürzt sich im LLaVA-1.5-Setting die Zeit bis zur ersten Token-Generierung (TTFT) im Vergleich zu anderen Modellen um das 3,2-Fache. FastVLM schneidet in verschiedenen VLM-Benchmarks gut ab, ist kleiner und benötigt weniger Trainingsdaten, was eine hohe Effizienz und Praktikabilität bei multimodalen Verständnisaufgaben beweist. Die relevanten Ergebnisse der Studie lauten:FastVLM: Effiziente Bildkodierung für Bildsprachenmodelle“, das in CVPR 2025 aufgenommen wurde.

Das Projekt bietet zwei Modellvarianten:

FastVLM-0.5B
FastVLM-7B

Dieses Tutorial verwendet Ressourcen für eine einzelne RTX 4090-Karte.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

2. Anwendungsschritte

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

4. Diskussion

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Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@InProceedings{fastvlm2025,
  author = {Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Fartash Faghri, Chun-Liang Li, Cem Koc, Nate True, Albert Antony, Gokul Santhanam, James Gabriel, Peter Grasch, Oncel Tuzel, Hadi Pouransari},
  title = {FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  month = {June},
  year = {2025},
}