Bir resim yükleyin ve bir yapay zeka tarafından oluşturulan açıklamayı alın
Moondream2, SigLIP ve Phi-1.5'ten ağırlıklarla başlatılan 1.86 milyar parametreli bir modeldir. Bu kompakt mimari, güçlü yetenekleri korurken verimli işleme imkanı sağlar.
Düşük kaynaklı ayarlara sahip cihazlarda çalışacak şekilde tasarlanan Moondream2, bellek kullanımını ve işlem gücünü optimize eder. Bu nedenle akıllı telefonlar, IoT cihazları ve diğer kenar hesaplama senaryolarında dağıtım için idealdir.
Çeşitli görevlerde, tablo, form ve karmaşık belge anlayışı da dahil olmak üzere değerlendirilen Moondream2, küçük bir model için umut verici sonuçlar gösteriyor. Farklı belge türlerinden önemli bilgileri etkileyici doğrulukla çıkarabilir.
Moondream2'nin farklı senaryolarda yeteneklerini sergileyen bir demo videosunu izleyin.
Moondream2, bulut bağlantısı olmadan verimli bir şekilde cihazda işleme yapılmasını sağlayarak mobil cihazlarda gerçek zamanlı görüntü tanıma imkanı sunar.
import { Moondream2 } from 'moondream2'
const model = await Moondream2.load()
const image = await loadImageFromCamera()
const result = await model.recognizeImage(image)
console.log(result)
Özellik | Moondream2 | GPT-4V | LLaVA |
---|---|---|---|
Model Boyutu | 1.86B parametreler | ~1.8T parametreler (tahmin edilen) | 13B parametreler |
Kenar Cihazı Uyumluluğu | ✓ | ✗ | ✗ |
Eğitim Veri Boyutu | Küçük | Çok büyük | Büyük |
Çıkarım Hızı | Hızlı | Yavaş | Orta |
Not: Bu karşılaştırma, kamuya açık bilgilere dayanmaktadır ve bu modellere yapılan en son güncellemeleri yansıtmayabilir. Moondream2'nin temel avantajı, kenar cihazı dağıtımına uygun olan kompakt boyutu ve verimliliğindedir.
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)
Kaynak koduna erişin, projeye katkıda bulunun ve en son gelişmelerle güncel kalın.
Ziyaret etmek GitHubDepoHugging Face'de Moondream2 modelini keşfedin, önceden eğitilmiş ağırlıkları indirin ve projelerinize entegre edin.
Ziyaret etmek Hugging Face