Ein vollständiger Leitfaden für den lokalen Einsatz von CogVLM2 zum Verstehen von Bildern
CogVLM2 wird lokal als quelloffenes multimodales Modell für autonome Bildverstehensanwendungen eingesetzt. Im Folgenden werden die einzelnen Schritte beschrieben:
- Vorbereitung der UmweltPython ≥ 3.8 Umgebung, GPU Videospeicher ≥ 16GB (1344 x 1344 Auflösung erforderlich)
- Code abrufen: git clone ausführen https://github.com/THUDM/CogVLM2.git克隆仓库
- Abhängige InstallationInstallieren Sie alle erforderlichen Abhängigkeiten über pip install -r requirements.txt
- Modell DownloadDownload der cogvlm2-image Modellgewichte von HuggingFace oder ModelScope!
Implementierung des Bildverständnisses anhand von Beispielcode:
von PIL importieren Image
from cogvlm2 import CogVLM2
# Initialisierungsmodell
model = CogVLM2.load('. /model_weights')
# Bilder verarbeiten
img = Image.open('test.jpg').convert('RGB')
Ergebnisse = model.predict(img)
drucken(Ergebnisse)
OptimierungsempfehlungenWenn der Videospeicher nicht ausreicht, kann die Auflösung des Eingangsbildes auf 1024 x 1024 reduziert werden.
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 kann CogVLM2 in einer lokalen Umgebung eingesetzt werden, um die Bildverarbeitungsfunktionalität zu nutzen?
