HyperAI초신경

1. 튜토리얼 소개

FastVLM은 Apple 팀이 2025년 9월에 출시한 효율적인 시각 언어 모델(VLM)로, 고해상도 이미지 처리의 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 모델은 새로운 하이브리드 시각 인코더 FastViTHD를 도입하여 시각 토큰 수를 효과적으로 줄이고 인코딩 시간을 크게 단축합니다. 기존 VLM과 유사한 성능을 유지하면서 FastVLM은 처리 속도를 크게 향상시킵니다. 예를 들어, LLaVA-1.5 설정에서 첫 번째 토큰 생성 시간(TTFT)은 다른 모델에 비해 3.2배 단축되었습니다. FastVLM은 다양한 VLM 벤치마크에서 우수한 성능을 보였으며, 모델 크기도 작고 학습 데이터 요구량도 적어 다중 모드 이해 작업에서 높은 효율성과 실용성을 보여줍니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.FastVLM: 비전 언어 모델을 위한 효율적인 비전 인코딩"는 CVPR 2025에 포함되었습니다.

이 프로젝트는 두 가지 모델을 제공합니다.

패스트VLM-0.5B
패스트VLM-7B

이 튜토리얼에서는 단일 RTX 4090 카드에 대한 리소스를 사용합니다.

2. 프로젝트 예시

3. 작업 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

2. 사용 단계

"잘못된 게이트웨이"가 표시되면 모델이 초기화 중임을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 약 2~3분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주시기 바랍니다.

4. 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.

@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},
}