InternVL2_5-4B-MPO-AWQ
通過InternVL2_5-4B-MPO-AWQ發現高級多模式功能，以對自動圖像描述和產品標籤等任務進行優化圖像文本交互。
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什麼是InternVL2_5-4B-MPO-AWQ ？
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一種多模式大語言模型（MLLM），可在涉及圖像和文本交互的任務中增強性能。它基於Intervl2.5系列，使用混合偏好優化（MPO）來提高其功能。該模型可以處理各種輸入，例如單個圖像，多個圖像和視頻數據，使其適用於需要在圖像和文本之間交互的複雜任務。
目標用戶：
該模型非常適合需要在圖像和文本交互任務中進行高性能AI解決方案的研究人員，開發人員和企業用戶，例如圖像識別，自動標記和內容生成。
用法的示例：
1。使用InternVL2_5-4B-MPO-AWQ模型自動描述和標記社交媒體的圖像。
2。在電子商務平台上為圖像生成詳細的產品描述。
3.創建互動的教育材料，結合圖像和文本以提高學習效率。
關鍵功能：
多模式理解：模型同時處理圖像和文本輸入，非常適合結合視覺和語言信息的場景。
混合偏好優化（MPO）：通過優化偏好，質量和發電損失來增強模型響應。
支持多個圖像和視頻：擴展應用程序範圍，並支持多個圖像和視頻。
有效的數據處理：使用像素重組操作和動態分辨率策略來提高數據處理效率。
預訓練和微調：基於預先訓練的inthtrvit和LLM，使用隨機初始化的MLP投影儀進行微調。
開源數據構建：提供有效的流程，用於構建多模式偏好數據集，從而支持社區研發。
模型壓縮和部署：使用LMDEPLOY工具支持壓縮，部署和服務提供，簡化了實際應用程序。
用法指南：
1。安裝必要的依賴項，例如lmdeploy，以使用該模型。
2。通過指定名稱為“ OpenGVLAB/ InternVL2_5-4B-MPO-AWQ ”來加載模型。
3。準備輸入數據，這可以是文本說明或圖像文件。
4。使用管道函數將模型和輸入數據結合起來進行推理。
5。檢索模型的響應並根據需要進行處理。
6。對於多個圖像或多轉話對話，請調整輸入格式，如文檔中所示。
7。如果將模型部署為服務，請利用LMDeploy的API_Server功能。
