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时尚网站设计,wordpress询盘功能,专业建设网站哪个好,廊坊网站排名优化价格本地部署 MiniCPM-Llama3-V 2.5 0. 引言1. 性能评估2. 典型示例3. 本地部署4. 运行 WebUI Demo5. vLLM 部署 0. 引言 MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 MiniCPM-V 系列的最新版本模型#xff0c;基于 SigLip-400M 和 Llama3-8B-Instruct 构建#xff0c;共 8B 参数量#xff0c;相较… 本地部署 MiniCPM-Llama3-V 2.5 0. 引言1. 性能评估2. 典型示例3. 本地部署4. 运行 WebUI Demo5. vLLM 部署 0. 引言 MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 MiniCPM-V 系列的最新版本模型基于 SigLip-400M 和 Llama3-8B-Instruct 构建共 8B 参数量相较于 MiniCPM-V 2.0 性能取得较大幅度提升。MiniCPM-Llama3-V 2.5 值得关注的特点包括 领先的性能。 MiniCPM-Llama3-V 2.5 在综合了 11 个主流多模态大模型评测基准的 OpenCompass 榜单上平均得分 65.1以 8B 量级的大小超过了 GPT-4V-1106、Gemini Pro、Claude 3、Qwen-VL-Max 等主流商用闭源多模态大模型大幅超越基于Llama 3构建的其他多模态大模型。 优秀的 OCR 能力。 MiniCPM-Llama3-V 2.5 可接受 180 万像素的任意宽高比图像输入OCRBench 得分达到 725超越 GPT-4o、GPT-4V、Gemini Pro、Qwen-VL-Max 等商用闭源模型达到最佳水平。基于近期用户反馈建议MiniCPM-Llama3-V 2.5 增强了全文 OCR 信息提取、表格图像转 markdown 等高频实用能力并且进一步加强了指令跟随、复杂推理能力带来更好的多模态交互体感。 可信行为。 借助最新的 RLAIF-V 对齐技术RLHF-V [CVPR’24]系列的最新技术MiniCPM-Llama3-V 2.5 具有更加可信的多模态行为在 Object HalBench 的幻觉率降低到了 10.3%显著低于 GPT-4V-1106 (13.6%)达到开源社区最佳水平。数据集已发布。 多语言支持。 得益于 Llama 3 强大的多语言能力和 VisCPM 的跨语言泛化技术MiniCPM-Llama3-V 2.5 在中英双语多模态能力的基础上仅通过少量翻译的多模态数据的指令微调高效泛化支持了德语、法语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语等 30 种语言的多模态能力并表现出了良好的多语言多模态对话性能。查看所有支持语言 高效部署。 MiniCPM-Llama3-V 2.5 较为系统地通过模型量化、CPU、NPU、编译优化等高效加速技术实现高效的终端设备部署。对于高通芯片的移动手机我们首次将 NPU 加速框架 QNN 整合进了 llama.cpp。经过系统优化后MiniCPM-Llama3-V 2.5 实现了多模态大模型端侧语言解码速度 3 倍加速、图像编码 150 倍加速的巨大提升。 1. 性能评估 图片来源https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/assets/MiniCPM-Llama3-V-2.5-peformance.png 多语言LLaVA Bench评测结果 图片来源https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/assets/llavabench_compare_3.png 2. 典型示例 图片来源https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/assets/minicpmv-llama3-v2.5/cases_all.png 3. 本地部署 克隆Gihub的仓库并跳转到相应目录 git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git cd MiniCPM-V创建 conda 虚拟环境 conda create -n MiniCPMV python3.10 -y conda activate MiniCPMV安装依赖 pip install -r requirements.txt4. 运行 WebUI Demo # For NVIDIA GPUs, run: python web_demo_2.5.py --device cuda5. vLLM 部署 (20240527记由于MiniCPM团队对 vLLM 提交的 PR 还在 review 中因此目前他们 fork 了一个 vLLM 仓库以供测试使用。 首先克隆他们 fork 的 vLLM 库 git clone https://github.com/OpenBMB/vllm.git安装 vLLM 库 cd vllm pip install -e .安装 timm 库 pip install timm0.9.10测试运行示例程序 python examples/minicpmv_example.py reference: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/README_zh.md
http://www.zqtcl.cn/news/46131/

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