Um guia completo para implementar a compreensão de imagens com o CogVLM2 em uma implantação local
O CogVLM2, como um modelo multimodal de código aberto, permite aplicações de compreensão de imagens implantadas localmente, autônomas e controláveis. As etapas operacionais específicas são as seguintes:
- Preparação ambientalCertifique-se de que a versão do Python seja ≥ 3.8 e a memória da GPU seja ≥ 16 GB (para requisitos de resolução de 1344×1344).
- Busca de códigoExecute git clone https://github.com/THUDM/CogVLM2.git克隆仓库
- Instalação dependenteInstale todas as dependências necessárias usando pip install -r requirements.txt
- Download do modeloBaixe os pesos do modelo cogvlm2-image do HuggingFace ou do ModelScope.
Implementando a compreensão de imagens usando código de exemplo:
importar Image do PIL
from cogvlm2 import CogVLM2
Modelo de inicialização #
modelo = CogVLM2.load(‘./model_weights’)
Processamento de imagens #
img = Image.open(‘test.jpg’).convert(‘RGB’)
resultados = modelo.prever(img)
imprimir(resultados)
Recomendações de otimizaçãoPara o processamento em lote, pode-se empregar multithreading para aumentar a eficiência; caso a memória gráfica seja insuficiente, a resolução da imagem de entrada pode ser reduzida para 1024×1024.
Essa resposta foi extraída do artigoCogVLM2: modelo multimodal de código aberto para apoiar a compreensão de vídeos e várias rodadas de diálogoO
