使用场景

在自动驾驶领域，EAGLE模型可以用于理解和处理道路标志和交通信号。

在医疗影像分析中，EAGLE模型可以帮助识别和分类医学图像中的模式和异常。

在智能客服系统中，EAGLE模型可以用于理解和回应用户通过图像和文本发送的查询。

产品特色

支持超过1K的输入分辨率，适用于高分辨率图像和文档理解。

采用CLIP+X融合技术，结合不同视觉编码器架构和知识。

在多模态LLM基准测试中表现出色，尤其是在光学字符识别和文档理解任务上。

提供预训练模型和微调数据，方便研究人员和开发者使用。

支持多种输入类型，包括图像、文本和混合模态数据。

提供了训练和推理代码，便于模型的进一步开发和应用。

模型结构灵活，可以根据不同的应用需求进行调整和优化。

使用教程

1. 克隆EAGLE代码库到本地环境。

2. 创建Python环境并安装所需的依赖包。

3. 准备预训练数据和微调数据。

4. 根据需要选择合适的模型架构和配置。

5. 运行预训练脚本开始模型的预训练。

6. 在预训练完成后，使用微调脚本来进一步优化模型。

7. 利用训练好的模型进行推理和应用开发。

8. 参考EAGLE提供的示例和文档，进一步探索模型的高级功能和应用。