Ovis的模型选择与硬件适配
Ovis项目针对不同应用场景和硬件条件,提供了灵活的模型选择:
- 轻量级模型(1B参数):仅需4GB显存,适合入门应用
- 中等规模(4B-8B参数):平衡性能和资源需求
- 大模型(34B参数):建议在多GPU(48GB+显存)环境运行
- 量化版本如GPTQ-Int4模型:降低运行门槛
这种梯级配置使开发者可以根据实际硬件条件选择适合的模型。项目还提供了预训练模型下载,用户可以从Hugging Face获取如Ovis2-8B等模型。
此外,Ovis采用模块化设计,可以与主流LLM(如Qwen2.5)和ViT(如aimv2)架构兼容,增强了其可扩展性。
This answer comes from the articleOvis: visual and text alignment model for accurate backpropagation of image cue wordsThe