Carga una imagen y obtén una descripción generada por AI.
Moondream2 es un modelo de 1.86 mil millones de parámetros inicializado con pesos de SigLIP y Phi-1.5. Esta arquitectura compacta permite un procesamiento eficiente mientras mantiene capacidades robustas.
Diseñado para funcionar en dispositivos con configuraciones de recursos limitados, Moondream2 optimiza el uso de memoria y la potencia de procesamiento. Esto lo hace ideal para su implementación en teléfonos inteligentes, dispositivos IoT y otros escenarios de computación periférica.
Evaluado en varias tareas, incluyendo la comprensión de tablas, formularios y documentos complejos, Moondream2 muestra resultados prometedores para un modelo pequeño. Puede extraer información clave de diversos tipos de documentos con una precisión impresionante.
Mira esta demostración para ver Moondream2 en acción, mostrando sus capacidades en varios escenarios.
Moondream2 permite el reconocimiento de imágenes en tiempo real en dispositivos móviles, lo que permite un procesamiento eficiente en el dispositivo sin necesidad de conectividad a la nube.
import { Moondream2 } from 'moondream2'
const model = await Moondream2.load()
const image = await loadImageFromCamera()
const result = await model.recognizeImage(image)
console.log(result)
Característica | Moondream2 | GPT-4V | LLaVA |
---|---|---|---|
Tamaño del modelo | 1.86B parámetros | ~1.8T parámetros (estimado) | 13B parámetros |
Compatibilidad con dispositivos periféricos | ✓ | ✗ | ✗ |
Tamaño de los Datos de Entrenamiento | Pequeño | Muy grande | Grande |
Velocidad de inferencia | Rápido. | Lento | Moderado |
Nota: Esta comparación se basa en información públicamente disponible y puede no reflejar las actualizaciones más recientes de estos modelos. La principal ventaja de Moondream2 radica en su tamaño compacto y eficiencia, lo que la hace adecuada para el despliegue de dispositivos periféricos.
To get started with Moondream2, follow these steps:
1. Install the Moondream2 library: `pip install moondream2`
2. Import the library in your Python script
3. Load the pre-trained model
4. Prepare your input image
5. Use the model to process the image or answer questions about it
import moondream2
# Load the model
model = moondream2.Model.load()
# Prepare your image
image = moondream2.Image.from_file("path/to/your/image.jpg")
# Process the image
result = model.process_image(image)
print(result)
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