SmolVLM-256M-Instruct

SmolVLM-256M es el modelo multimodal más pequeño del mundo, capaz de procesar de manera eficiente entradas de imagen y texto y generar salidas de texto.

Producto ComúnImagenMultimodalProcesamiento de imágenes

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SmolVLM-256M es un modelo multimodal desarrollado por Hugging Face, basado en la arquitectura Idefics3, diseñado para el procesamiento eficiente de entradas de imagen y texto. Puede responder preguntas sobre imágenes, describir contenido visual o transcribir texto, y solo requiere menos de 1 GB de memoria GPU para la inferencia. El modelo presenta un rendimiento excelente en tareas multimodales, manteniendo una arquitectura ligera, adecuada para aplicaciones en dispositivos. Sus datos de entrenamiento provienen de los conjuntos de datos The Cauldron y Docmatix, que abarcan la comprensión de documentos, la descripción de imágenes y otros contenidos multidisciplinares, lo que le confiere un amplio potencial de aplicación. Actualmente, este modelo se ofrece gratuitamente en la plataforma Hugging Face, con el objetivo de proporcionar a desarrolladores e investigadores una potente capacidad de procesamiento multimodal.

Admite preguntas y respuestas sobre imágenes: puede responder preguntas relacionadas con la imagen de entrada.
Puede describir el contenido de la imagen
generando subtítulos precisos.
Puede crear historias basadas en contenido visual
combinando imágenes y texto para generar historias coherentes.
Procesa de manera eficiente cualquier secuencia de entrada de imagen y texto
adaptándose flexiblemente a diversas tareas multimodales.
Emplea una arquitectura ligera
adecuada para su funcionamiento en dispositivos con recursos limitados.

Este modelo es adecuado para desarrolladores
investigadores y empresas que necesitan procesar imágenes y texto de manera eficiente. Se puede utilizar para desarrollar aplicaciones multimodales
realizar investigaciones académicas o construir sistemas de interacción inteligentes
ayudando a los usuarios a realizar un procesamiento y análisis inteligente de imágenes y texto de forma rápida
mejorando el nivel de inteligencia y la experiencia del usuario de las aplicaciones.

En una aplicación de preguntas y respuestas sobre imágenes
el usuario carga una imagen y formula una pregunta; el modelo puede responder a la pregunta basándose en el contenido de la imagen.
Para la generación de subtítulos de imágenes en plataformas de redes sociales
genera automáticamente subtítulos atractivos para las imágenes cargadas por el usuario.
En el ámbito educativo

1. Cargar el modelo y el procesador utilizando la librería transformers: Cargar el modelo preentrenado y el procesador mediante AutoProcessor y AutoModelForVision2Seq.
2. Preparar los datos de entrada: Cargar la imagen y crear un mensaje de entrada que contenga texto e imagen según sea necesario.
3. Procesar los datos de entrada: Utilizar el procesador para convertir el mensaje de entrada en un formato aceptable para el modelo.
4. Ejecutar la inferencia del modelo: Pasar los datos de entrada procesados al modelo para generar la salida de texto.
5. Decodificar los resultados de salida: Utilizar el procesador para decodificar los ID de texto generados y obtener el resultado de texto final.

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Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

Páginas promedio por visita

5.9

Duración promedio de la visita

00:04:44

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SmolVLM-256M-Instruct Alternativas

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M es el modelo multimodal más pequeño del mundo, capaz de procesar de manera eficiente entradas de imagen y texto y generar salidas de texto.

SmolVLM-500M-Instruct — SmolVLM-500M es un modelo multimodal ligero que puede procesar entradas de imagen y texto y generar salidas de texto.

InternVL2.5-38B-MPO — Modelo de la serie InternVL2.5-MPO, basado en InternVL2.5 y optimización de preferencias mixtas, que demuestra un rendimiento excepcional.

Pixtral-12B-2409 — Modelo multimodal de 12B parámetros, que combina un codificador visual para procesar imágenes y texto.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

Magma-8B — Magma-8B es un modelo de IA multimodal desarrollado por Microsoft que puede procesar entradas de imagen y texto y generar salidas de texto.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modelo de lenguaje grande multimodal avanzado con una capacidad de razonamiento multimodal excepcional.

InternVL2.5-8B-MPO — Modelo lingüístico grande multimodales que muestra un rendimiento general excelente.

InternVL2.5-4B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal que muestra un rendimiento general excelente.

Valley — Modelo multimodal de gran escala que procesa datos de texto, imagen y vídeo.

InternVL2_5-2B-MPO — Modelo de lenguaje grande multimodal avanzado

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B es el último modelo de lenguaje visual, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

Qwen2-VL-2B — Modelo de lenguaje visual líder en el sector, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b — Modelo de lenguaje grande multimodal de voz

Aquila-VL-2B-llava-qwen — Modelo de lenguaje visual que combina información de imágenes y texto para un procesamiento inteligente.

Ferret-UI-Llama8b — Modelo de lenguaje grande multimodales basado en Llama-3-8B, centrado en tareas de interfaz de usuario.

Llama-3.2-11B-Vision — Modelo de lenguaje grande multimodal que admite el procesamiento de imágenes y texto.

Pixtral 12B — Primer modelo multimodales de Mistral, compatible con el procesamiento de tareas mixtas de imagen y texto.

pixtral-12b-240910 — Modelo de lenguaje grande multimodal que admite la comprensión de imágenes y texto.

Show-o — Transformador único para la comprensión y generación multimodales unificada

Phi-3.5-vision — Modelo multimodal avanzado que admite la comprensión de imágenes y texto.

LLaVA-OneVision — Modelo de conversión eficiente para tareas de visión multimodal

Gemma 2 2B — Modelo de generación de texto de parámetros 2B ligero y avanzado.

Modelo X — Domina los modelos de IA más populares e intégralos en tu producto.

gemma-2-27b-it — Modelo de generación de texto ligero y avanzado

Florence-2-base — Modelo base visual avanzado que admite diversas tareas de visión y visión-lenguaje.

Falcon 2 — Falcon 2 es un modelo multimodal y multilingüe de código abierto con capacidad de conversión de imagen a texto.

idefics-80b — Modelo multimodal general que se puede usar para preguntas y respuestas, descripción de imágenes, etc.

Mini-Gemini — Modelo de IA multimodal con capacidad para comprender y generar imágenes.