Llama-3.2-90B-Vision

Modèle linguistique large multi-modal, optimisé pour la reconnaissance visuelle et le raisonnement d'image.

Nouveau Produit PremiumProductivitéIAMachine Learning

Llama-3.2-90B-Vision est un grand modèle linguistique multi-modal (LLM) publié par Meta, spécialisé dans la reconnaissance visuelle, le raisonnement d'image, la description d'images et la réponse à des questions générales sur les images. Ce modèle surpasse de nombreux modèles multi-modaux open source et propriétaires existants sur les benchmarks sectoriels courants.

Reconnaissance visuelle : modèle optimisé pour identifier les objets et les scènes dans les images.
Raisonnement d'image : effectuer un raisonnement logique en fonction du contenu de l'image et répondre aux questions connexes.
Description d'image : générer du texte décrivant le contenu d'une image.
Chat d'assistance : mener une conversation combinant image et texte
offrant une expérience interactive similaire à celle d'un assistant.
Question-réponse visuelle (VQA) : comprendre le contenu d'une image et répondre aux questions qui y sont liées.
Question-réponse visuelle sur document (DocVQA) : comprendre la mise en page et le texte d'un document
puis répondre aux questions connexes.
Recherche image-texte : faire correspondre une image à un texte descriptif.
Localisation visuelle : comprendre comment le langage fait référence à des parties spécifiques d'une image

Le public cible comprend les chercheurs
les développeurs
les entreprises et les particuliers intéressés par l'intelligence artificielle et le machine learning. Ce modèle convient aux applications avancées nécessitant le traitement et la compréhension d'images
telles que la génération automatique de contenu
l'analyse d'images et le développement d'assistants intelligents.

Utiliser le modèle pour générer des descriptions d'images de produits pour un site de commerce électronique.
L'intégrer à un assistant intelligent pour fournir un service de questions-réponses basé sur les images.
L'utiliser dans le domaine de l'éducation pour aider les élèves à comprendre des graphiques et des diagrammes complexes.

1. Installer les bibliothèques nécessaires
telles que transformers et torch.
2. Charger le modèle Llama-3.2-90B-Vision à l'aide de l'identifiant de modèle Hugging Face.
3. Préparer les données d'entrée
notamment les images et les invites textuelles.

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Llama-3.2-90B-Vision Alternatives

Llama-3.2-90B-Vision — Modèle linguistique large multi-modal, optimisé pour la reconnaissance visuelle et le raisonnement d'image.

Agent Data Science dans Colab — Assistant Data Science pour Colab basé sur Gemini, capable de générer automatiquement du code complet pour notebooks Colab.

Thunder Compute — Fournit le service de cloud GPU le plus économique au monde, pour faciliter le développement IA/ML auto-hébergé.

Héron — La technologie IA d'Héron automatise le traitement des tâches à forte intensité documentaire, améliorant ainsi l'efficacité du travail.

Momodel.cn — Apprenez en ligne le Python, l'IA, les grands modèles linguistiques et la création d'IA ; des cours pour tous les niveaux, même débutants.

équipe-science-des-données-IA — Une équipe de science des données pilotée par l'IA, aidant les utilisateurs à accomplir plus rapidement les tâches courantes de science des données.

Gemini 2.0 Flash Thinking — Modèle d'IA développé par Google, offrant des réponses avec une capacité de raisonnement accrue.

Gemini 2.0 Flash Expérimental — Modèle d'IA haute performance développé par Google DeepMind

Modèles Phi Open — Modèles Phi Open : des modèles linguistiques petits, puissants, économiques et à faible latence.

RWKV-6 Mélange d'Experts — Le plus grand modèle de la famille RWKV, utilisant la technique MoE pour améliorer l'efficacité.

Q-RWKV-6 32B Instruct - Aperçu — Variante de modèle RWKV la plus puissante, surpassant plusieurs benchmarks en anglais.

Command R7B — Modèle d'IA génératif rapide et efficace

Phi-4 — Dernier petit modèle linguistique de Microsoft, spécialisé dans le raisonnement complexe.

Lloyd — Assistant IA visuel, offrant reconnaissance et échange d'informations vidéo

Trillium TPU — Sixième génération d'unités de traitement tensoriel (TPU) de Google, offrant des performances exceptionnelles pour les charges de travail d'IA.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 est un puissant modèle linguistique visuel, simple à optimiser.

ControlNets pour Stable Diffusion 3.5 Large — Trois modèles ControlNets pour Stable Diffusion 3.5 Large

LazyGraphRAG — Un modèle de génération augmentée par la recherche et enrichi par un graphe (RAG) qui établit de nouvelles normes en matière de qualité et de coût.

Kalavai — Plateforme Cloud IA, au service de tous

Qwen2.5-Coder-0.5B — Modèle de génération de code de 0,5B de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

API xAI — API de modèles de base de la série Grok pour les développeurs

sd3.5 — Modèle d'inférence léger pour la génération d'images de haute qualité.

Stable Diffusion 3.5 — Modèle de génération d'images puissant

LibreFLUX — Modèle FLUX dé-distillé open source

Modèles IBM Granite 3.0 — Modèles linguistiques IA haute performance IBM Granite 3.0

Playnode — Une plateforme de construction de workflows IA visuelle

Ingénierie des Prompts — Un référentiel complet de ressources techniques sur l'ingénierie des prompts

LFMs — Modèles génératifs d'IA nouvelle génération

GenAI_Agents — Une bibliothèque complète de ressources pour le développement et la mise en œuvre d'agents IA génératifs.

Llama 3.2 — Modèle d'IA open source, adaptable, distillable et déployable.