CogVLM2 bietet Entwicklern eine vollständige ökologische Open-Source-Unterstützung:
- CodebasisDas GitHub-Repository enthält den vollständigen Trainings-/Inferenzcode, die API-Schnittstellendokumentation und Beispiel-Notizbücher zur Unterstützung der Feinabstimmung des PyTorch Lightning Frameworks.
- ModellvarianteDrei offizielle Pre-Training-Gewichte werden für dialoggestützte (chat), mehrsprachige (zh-en) und leichtgewichtige (lite) Gewichte angeboten, die an die unterschiedlichen Bedingungen der Computerressourcen angepasst sind.
- Erweiterte Schnittstelledurch Vererbung
BasePredictorDie Klassen können angepasst werden, um insbesondere Datenverarbeitungsprozesse zu unterstützen:
1) Hinzufügen neuer modaler Eingaben (z. B. Punktwolkendaten)
2) Ändern Sie den visuellen Kodierer (ersetzen Sie ihn durch CLIP/ViT, etc.)
3) Integration von externen Wissensgraphen - Unterstützung der GemeinschaftDie ModelScope-Plattform bietet einen Online-Feinabstimmungsdienst, und die Huggingface-Gemeinschaft führt ständig aktualisierte technische Diskussionen.
Typische sekundäre Entwicklungsszenarien sind: der Aufbau von domänenspezifischen visuellen Q&A-Systemen (z. B. medizinische Bildanalyse), die Entwicklung multimodaler Chatbots, die Erstellung automatisierter Tools für die Videozusammenfassung und so weiter. Es wird empfohlen, mit dem offiziellen Demo-Code zu beginnen und die Konfigurationsparameter des Modells Schritt für Schritt zu ändern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCogVLM2: ein quelloffenes multimodales Modell zur Unterstützung des Videoverstehens und mehrerer DialogrundenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können Entwickler CogVLM2 für die Sekundärentwicklung nutzen? Welche Ressourcen sind verfügbar?
