Optimierung von Modellen mit ShareGPT-4o-Image
Um die Fähigkeit des Open-Source-Multimodalmodells zur Bilderzeugung zu verbessern, können die folgenden Schritte befolgt werden:
- Abrufen des DatensatzesLaden Sie die 91K hochwertigen Beispiele herunter, die in ShareGPT-4o-Image enthalten sind, darunter 45K Text-zu-Bild- und 46K Text- plus Bild-zu-Bild-Beispiele!
- Vorbereitung der UmweltPython 3.7+ installieren und die Bibliotheken pandas und datasets über pip installieren
- Laden von DatenLaden Sie den Datensatz direkt mit der Datensatzbibliothek, Codebeispiel:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("FreedomIntelligence/ShareGPT-4o-Image") - ModellschulungNutzung des Datensatzes für die Feinabstimmung bestehender Modelle mit Schwerpunkt auf der Text-Bild-Abgleichsfähigkeit
- LeistungsbewertungVergleichende Validierung von Enhancement mit Janus-4o als Benchmark-Modell
Alternative: Wenn der Grafikspeicher begrenzt ist, kann zunächst eine Teilmenge des Datensatzes für das Testtraining verarbeitet werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelShareGPT-4o-Image: ein quelloffener Datensatz zur multimodalen BilderzeugungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Bilderzeugung für multimodale Open-Source-Modelle verbessert werden?
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