Carregue uma imagem e obtenha uma descrição gerada por IA.
Moondream2 é um modelo de 1,86 bilhão de parâmetros inicializado com pesos de SigLIP e Phi-1.5. Essa arquitetura compacta permite processamento eficiente enquanto mantém capacidades robustas.
Projetado para rodar em dispositivos com configurações de recursos limitados, o Moondream2 otimiza o uso de memória e potência de processamento. Isso o torna ideal para implantação em smartphones, dispositivos IoT e outros cenários de computação periférica.
Avaliado em várias tarefas, incluindo compreensão de tabelas, formulários e documentos complexos, o Moondream2 apresenta resultados promissores para um modelo pequeno. Ele pode extrair informações importantes de diversos tipos de documento com uma precisão impressionante.
Assista a esta demonstração para ver o Moondream2 em ação, exibindo suas capacidades em vários cenários.
Moondream2 permite o reconhecimento de imagem em tempo real em dispositivos móveis, permitindo um processamento eficiente no dispositivo sem a necessidade de conectividade com a nuvem.
import { Moondream2 } from 'moondream2'
const model = await Moondream2.load()
const image = await loadImageFromCamera()
const result = await model.recognizeImage(image)
console.log(result)
Recurso | Moondream2 | GPT-4V | LLaVA |
---|---|---|---|
Tamanho do Modelo | 1.86B parâmetros | ~1.8T parâmetros (estimado) | 13B parâmetros |
Compatibilidade do Dispositivo Edge | ✓ | ✗ | ✗ |
Tamanho dos Dados de Treinamento | Pequeno | Muito grande. | Grande |
Velocidade de inferência | Rápido | Devagar | Moderado |
Nota: Esta comparação é baseada em informações publicamente disponíveis e pode não refletir as atualizações mais recentes desses modelos. A principal vantagem do Moondream2 está no seu tamanho compacto e eficiência, tornando-o adequado para implantação de dispositivos de borda.
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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