Llama-3.2-11B-Vision

Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge le traitement d'images et de texte.

Produit OrdinaireProductivitéMultimodalTraitement d'images

Llama-3.2-11B-Vision est un grand modèle linguistique multimodale (LLM) publié par Meta. Il combine les capacités de traitement d'images et de texte, visant à améliorer les performances de la reconnaissance visuelle, du raisonnement d'images, de la description d'images et de la réponse aux questions générales sur les images. Ce modèle surpasse de nombreux modèles multimodaux open source et propriétaires sur des benchmarks sectoriels courants.

Reconnaissance visuelle : optimisation du modèle pour identifier les objets et les scènes dans les images.
Raisonnement d'images : permet au modèle de comprendre le contenu des images et d'effectuer un raisonnement logique.
Description d'images : génération de texte décrivant le contenu des images.
Réponse aux questions sur les images : compréhension des images et réponse aux questions des utilisateurs basées sur les images.
Prise en charge multilingue : bien que l'application image+texte ne prenne en charge que l'anglais
le modèle prend en charge l'anglais
l'allemand
le français
l'italien
le portugais

Le public cible comprend les chercheurs
les développeurs et les utilisateurs professionnels qui ont besoin d'utiliser la combinaison d'images et de texte dans diverses applications pour améliorer les performances des systèmes d'IA.

Réponse aux questions visuelles (VQA) : les utilisateurs peuvent télécharger des images et poser des questions sur l'image
le modèle fournira des réponses.
Réponse aux questions visuelles sur les documents (DocVQA) : le modèle peut comprendre le texte et la mise en page du document
puis répondre aux questions sur l'image.
Description d'images : générer automatiquement du texte descriptif pour les images sur les médias sociaux.

1. Installation de la bibliothèque transformers : assurez-vous que la bibliothèque transformers est installée et mise à jour vers la dernière version.
2. Chargement du modèle : utilisez les classes MllamaForConditionalGeneration et AutoProcessor de la bibliothèque transformers pour charger le modèle et le processeur.
3. Préparation de l'entrée : combinez l'image et l'invite textuelle dans un format d'entrée acceptable pour le modèle.
4. Génération de texte : appelez la méthode generate du modèle pour générer du texte basé sur l'image d'entrée et l'invite.
5. Traitement de la sortie : décodez le texte généré et affichez-le à l'utilisateur.

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Llama-3.2-11B-Vision Alternatives

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modèle linguistique multimodal de grande taille avancé, doté de capacités exceptionnelles de raisonnement multimodal.

Llama-3.2-11B-Vision — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge le traitement d'images et de texte.

InternVL2_5-38B-MPO — Série de modèles InternVL2.5-MPO, basée sur InternVL2.5 et l'optimisation des préférences mixtes, démontrant des performances exceptionnelles.

InternVL2_5-8B-MPO — Modèle linguistique large multi-modal, affichant des performances globales exceptionnelles.

InternVL2_5-4B-MPO — Modèle linguistique multimodal de grande taille, affichant des performances globales exceptionnelles.

OneLLM — Un framework unifiant tous les modèles linguistiques.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

Doubao-1.5-pro — Doubao-1.5-pro est un grand modèle linguistique MoE (Mixture of Experts) sparcifié, haute performance, axé sur l'équilibre optimal entre performances d'inférence et capacités du modèle.

InternVL2_5-78B-MPO — Il s'agit d'une série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux avancés, démontrant des performances globales exceptionnelles.

MinMo — MinMo est un grand modèle linguistique multimodal conçu pour une interaction vocale transparente.

VITA-1.5 — VITA-1.5 : Modèle linguistique multimodal de classe GPT-4o, permettant une interaction visuelle et vocale en temps réel

InternVL2_5-26B-MPO — Grand modèle linguistique multimodale améliorant l'interaction visuelle et linguistique.

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Modèle linguistique de grande taille multi-modal, optimisant les capacités d'interaction entre l'image et le texte.

Valley 2.0 — Modèle linguistique de grande taille multimodale améliorant le traitement des données textuelles, images et vidéos.

Valley — Modèle multimodal de grande taille, traitant les données textuelles, images et vidéos.

InternVL2_5-2B-MPO — Modèle linguistique large multimodal avancé

InternVL2_5-1B-MPO — Modèle linguistique de grande taille multi-modal améliorant la compréhension globale de la vision et du langage.

InternVL2-8B-MPO — Modèle linguistique multimodal de grande taille, améliorant les capacités de raisonnement multimodal.

InternVL 2.5 — Série de grands modèles linguistiques multimodaux open source

InternVL2_5-4B — Modèle linguistique large multi-modal, fusionnant la compréhension visuelle et linguistique.

InternVL2_5-2B — Modèle linguistique de grande taille multi-modal, prenant en charge une interaction approfondie entre images et texte.

InternVL2_5-1B — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge la compréhension d'images et de texte.

InternVL2_5-8B — Modèle linguistique de grande taille multimodale, prenant en charge la compréhension interactive d'images et de texte.

InternVL2_5-38B — Série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux de pointe

InternVL2_5-78B — Série de modèles linguistiques de grande taille multimodaux avancés

Pixtral-Large-Instruct-2411 — Modèle linguistique multimodal de grande taille de 124 milliards de paramètres

ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b — Modèle linguistique large multi-modal vocal

Ferret-UI-Llama8b — Modèle linguistique de grande taille multimodale basé sur Llama-3-8B, spécialisé dans les tâches liées à l'interface utilisateur.

Janus-1.3B — Modèle unifié de compréhension et de génération multimodale

MM1.5 — Optimisation et analyse d'un grand modèle linguistique multi-modal