MiniMind-V作为视觉语言模型支持三类核心场景:
- 跨模态检索:通过
eval_vlm.py
实现图片到文本的匹配搜索 - 图像描述生成:输入任意图片自动生成文字说明
- 视觉问答:结合CLIP模型理解图片内容并回答问题
部署流程:
- 下载多模态组件:
git clone https://huggingface.co/jingyaogong/MiniMind2-V
- 获取CLIP模型到指定路径:
./model/vision_model
- 运行交互测试:
- 启动
python eval_vlm.py --load 1
- 同时输入图片路径和文本指令
- 启动
- 接入API服务:
- 改造
serve_openai_api.py
支持multipart/form-data
- 改造
关键技术点在于视觉编码器与语言模型的embedding空间对齐。
本答案来源于文章《MiniMind:2小时从零训练26M参数GPT的开源工具》