Загрузите изображение и получите описание, созданное искусственным интеллектом.
Moondream2 - это модель с 1,86 миллиарда параметров, инициализированная весами из SigLIP и Phi-1.5. Эта компактная архитектура позволяет эффективно обрабатывать данные, сохраняя при этом надежные возможности.
Разработанный для работы на устройствах с низкими ресурсами, Moondream2 оптимизирует использование памяти и вычислительной мощности. Это делает его идеальным для развертывания на смартфонах, IoT-устройствах и других сценариях краевого вычисления.
Оцененный на различных задачах, включая понимание таблиц, форм и сложных документов, Moondream2 показывает многообещающие результаты для небольшой модели. Он может извлекать ключевую информацию из разнообразных типов документов с впечатляющей точностью.
Посмотрите эту демонстрацию, чтобы увидеть Moondream2 в действии и показать его возможности в различных сценариях.
Moondream2 позволяет распознавание изображений в реальном времени на мобильных устройствах, обеспечивая эффективную обработку на устройстве без необходимости подключения к облаку.
import { Moondream2 } from 'moondream2'
const model = await Moondream2.load()
const image = await loadImageFromCamera()
const result = await model.recognizeImage(image)
console.log(result)
Функция | Мундрим2 | GPT-4V | LLaVA |
---|---|---|---|
Размер модели | 1.86B параметры | ~1.8T параметры (предполагаемый) | 13B параметры |
Совместимость устройств Edge. | ✓ | ✗ | ✗ |
Размер обучающих данных | Маленький | Очень большой | Большой |
Скорость вывода | Быстрый | Медленный | умеренный |
Примечание: Это сравнение основано на общедоступной информации и может не отражать самые последние обновления этих моделей. Основное преимущество Moondream2 заключается в его компактном размере и эффективности, что делает его подходящим для развертывания на краевых устройствах.
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)
Получайте доступ к исходному коду, вносите свой вклад в проект и оставайтесь в курсе последних разработок.
Посетить GitHubРепозиторийИзучите модель Moondream2 на Hugging Face, загрузите предварительно обученные веса и интегрируйте ее в свои проекты.
Посетить Hugging Face