हाल के वर्षों में, मशीन लर्निंग मॉडल के दृश्य और भाषा कार्यों में उपयोग की मांग तेजी से बढ़ी है, लेकिन अधिकांश मॉडल को विशाल कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो व्यक्तिगत उपकरणों पर कुशलता से चलाने में असमर्थ होते हैं। विशेष रूप से छोटे उपकरणों जैसे लैपटॉप, उपभोक्ता स्तर के GPU और मोबाइल उपकरणों को दृश्य भाषा कार्यों को संभालने में बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
Qwen2-VL का उदाहरण लेते हुए, हालांकि इसकी प्रदर्शन उत्कृष्ट है, लेकिन इसके लिए हार्डवेयर की उच्च आवश्यकताएं हैं, जो इसके वास्तविक समय के अनुप्रयोगों में उपलब्धता को सीमित करती हैं। इसलिए, कम संसाधनों पर चलने के लिए हल्के मॉडल का विकास करना एक महत्वपूर्ण आवश्यकता बन गया है।
Hugging Face ने हाल ही में SmolVLM जारी किया है, जो विशेष रूप से उपकरण पर अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया 2B पैरामीटर दृश्य भाषा मॉडल है। SmolVLM GPU मेमोरी उपयोग और टोकन उत्पादन गति में अन्य समान मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है। इसकी मुख्य विशेषता यह है कि यह छोटे उपकरणों जैसे लैपटॉप या उपभोक्ता स्तर के GPU पर प्रभावी रूप से चल सकता है, बिना प्रदर्शन की बलिदान किए। SmolVLM ने प्रदर्शन और दक्षता के बीच एक आदर्श संतुलन पाया है, जिसने पहले समान मॉडलों के लिए कठिनाई का समाधान किया है।
Qwen2-VL2B की तुलना में, SmolVLM टोकन उत्पन्न करने की गति में 7.5 से 16 गुना तेजी लाता है, इसके अनुकूलित आर्किटेक्चर के लिए धन्यवाद, जो हल्के अनुमान को संभव बनाता है। यह दक्षता न केवल अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए व्यावहारिक लाभ लाती है, बल्कि उपयोग अनुभव को भी बहुत बढ़ाती है।
तकनीकी दृष्टिकोण से, SmolVLM के पास अनुकूलित आर्किटेक्चर है, जो कुशल उपकरण पर अनुमान को समर्थन करता है। उपयोगकर्ता यहां तक कि Google Colab पर आसानी से माइक्रो-ट्यूनिंग कर सकते हैं, जिससे प्रयोग और विकास की बाधाएं काफी कम हो जाती हैं।
कम मेमोरी उपयोग के कारण, SmolVLM उन उपकरणों पर सफलतापूर्वक चल सकता है जो पहले समान मॉडलों को संभालने में असमर्थ थे। 50 फ्रेम YouTube वीडियो का परीक्षण करते समय, SmolVLM ने उत्कृष्ट प्रदर्शन किया, 27.14% स्कोर प्राप्त किया, और संसाधन खपत में दो अधिक संसाधन-खपत करने वाले मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया, जिससे इसकी शक्तिशाली अनुकूलनशीलता और लचीलापन प्रदर्शित हुआ।
SmolVLM दृश्य भाषा मॉडल क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। इसका लॉन्च जटिल दृश्य भाषा कार्यों को दैनिक उपकरणों पर चलाने में सक्षम बनाता है, वर्तमान AI उपकरणों में एक महत्वपूर्ण कमी को भरता है।
SmolVLM न केवल गति और दक्षता में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, बल्कि डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को एक मजबूत उपकरण प्रदान करता है, जिससे दृश्य भाषा प्रसंस्करण करना संभव होता है, बिना उच्च हार्डवेयर लागत में निवेश किए। जैसे-जैसे AI प्रौद्योगिकी का प्रसार होता है, SmolVLM जैसे मॉडल शक्तिशाली मशीन लर्निंग क्षमताओं को अधिक सुलभ बनाते हैं।
demo:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/SmolVLM
मुख्य बिंदु:
🌟 SmolVLM Hugging Face द्वारा लॉन्च किया गया 2B पैरामीटर दृश्य भाषा मॉडल है, जिसे उपकरण पर अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कुशलता से चलता है और उच्च अंत हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं है।
⚡ इसका टोकन उत्पादन गति समान मॉडलों की तुलना में 7.5 से 16 गुना अधिक है, जो उपयोगकर्ता अनुभव और अनुप्रयोग दक्षता को बहुत बढ़ाता है।
📊 परीक्षण में, SmolVLM ने शक्तिशाली अनुकूलनशीलता प्रदर्शित की, बिना वीडियो डेटा प्रशिक्षण के भी अच्छे स्कोर प्राप्त किए।
